ОПТИМИЗАЦИЯ СТАНДАРТОВ СБОРА ДАННЫХ О СЕЛЬСКОХОЗЯЙСТВЕННОЙ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ В АНАЛИТИЧЕСКИХ ЦЕЛЯХ

P.K. Kutsenogy, candidate of physical and mathematical sciences, T.A. Luzhnykh, V.S. Riksen Siberian Federal Scientific Center for Agrobiotechnology RAS RF, 633501, Novosibirsk Region, Krasnoobsk, ul. Central, Presidium Email: peter@kutsenogiy.ru

Аннотация

В статье рассмотрены важность и ценность использования больших данных (Big data) в сфере сельского хозяйства. Технологии «больших данных» предполагают обработку огромного объема разнообразных структурированных и неструктурированных данных, а также использование различных инструментов, подходов, методов их обработки, позволяющие анализировать информацию, необходимую для решения конкретных целей и задач. Извлечение информации из таких массивов данных и дальнейший ее интеллектуальный анализ, открывают возможность сельхозпроизводителям улучшить качество принимаемых решений и определить своевременные, более эффективные методы ведения сельского хозяйства. Представлены разработанные шаблоны баз данных, максимально полно учитывающих особенности собираемой и анализируемой информации в интересах сельхозпроизводителей и отраслевых экспертов. В работе была поставлена задача – создать гибкую структуру, которую можно оперативно дополнить новой значимой информацией. Проведено тестовое наполнение разработанных шаблонов первичной информацией для проверки работоспособности создаваемой структуры базы данных. Часто статистика ведется не с целью получения объективной информации, а с некими «политическими» или рыночными манипуляциями. Дополнительно возникает проблема «прерывности» данных, собираемых в период очередных кампаний, которые через некоторое время сходят на нет. Использование стандартов для обеспечения взаимодействия между системами – ключевое требование эффективной интеграции информации. Учитывая опыт заполнения создаваемой базы данных, а также тестируемых возможностей использования сформулированы требования к стандартам сбора данных сельхозпроизводителей.