El segmento agrícola es la columna vertebral de la economía india. No solo India, la existencia de la humanidad está teniendo un nudo con el rendimiento de la tierra. El mundo está cambiando, las cosas están cambiando, el clima está cambiando y los seres humanos ya han adoptado esos cambios. Pero la patria no lo ha hecho. Según una encuesta, la población mundial experimentará un auge muy pronto al alcanzar un crecimiento de alrededor del 47% para 2040. Eso es una campana de advertencia para la existencia humana. La sobreexplotación de los recursos naturales y la falta de decisiones estratégicas nos ha llevado a todos a una situación en la que el equilibrio de la naturaleza ha cambiado a un nivel completamente nuevo.
Para hacer frente a la futura crisis alimentaria, la tecnología debe utilizarse para analizar y modificar las prácticas agrícolas existentes. Aquí entra en juego el big data. Tengamos una descripción general rápida de las formas en que se pueden implementar big data para evolucionar el segmento agrícola.
1) Generación de conjuntos de datos revelando sistemas alimentarios
Los datos tienen un enorme poder para cambiar las cosas, pero solo cuando se utilizan de manera eficaz. Los datos solo se pueden usar de manera inteligente si se convierten en conjuntos de datos separados. El segmento agrícola tiene una larga lista de atributos que pueden tomarse en consideración para el análisis propuesto y los estudios de resultados consiguientes. Los atributos clave que tienen un impacto en la salida del proceso se pueden seleccionar y utilizar para generar conjuntos de datos. Estos conjuntos de datos se utilizarán para generar una base para todas las actividades relacionadas. Cada sistema alimentario tiene una estructura diferente y estos pueden analizarse fácilmente solo si se realiza la implementación del conjunto de datos.
2) Seguimiento de la tendencia
Todos los datos relacionados con el historial de enfermedades o plagas específicas de los cultivos se pueden utilizar para generar el conjunto de datos y, en consecuencia, el seguimiento de estos datos puede llevar a desplegar la tendencia en el campo agrícola. Hoy en día, predecir cosas exactas es casi imposible. Todos los atributos se han vuelto tan arbitrarios que no se puede garantizar nada. Pero al monitorear estos atributos, por ejemplo, el historial de plagas y enfermedades de los cultivos, el monitoreo de datos se puede usar para predecir los futuros ataques al rendimiento de modo que se puedan tomar acciones preparatorias. Esto no solo ahorrará dinero a las partes interesadas, sino también la inversión de tiempo. Por tanto, el seguimiento de los atributos seleccionados tiene una enorme importancia en la implementación de big data.
3) Evaluación de impacto
Cada sistema está diseñado teniendo en cuenta el análisis de riesgos. Cada giro equivocado debe ser considerado antes de tomarlo. Se deben definir los probables impactos y acciones correctivas de los mismos. Lo mismo ocurre con el segmento agrícola. Hoy en día, hay una serie de situaciones desafortunadas en las que todo el rendimiento del campo se desperdicia debido a algunas incertidumbres. Estas cosas se pueden gestionar bien si la evaluación de impacto se realiza correctamente. Por ejemplo, si la evaluación del impacto de los plaguicidas se realiza en la primera etapa de la siembra de la semilla, se puede prevenir la falla probable. En cualquier situación desafortunada, si el pesticida resulta ser peligroso, entonces el análisis de impacto ayuda a evitar las consecuencias. Se pueden tomar las medidas necesarias para evitar los giros equivocados y ayudar a tomar las acciones correctivas.
4) Agricultura basada en datos
Según el escenario actual, los responsables de la toma de decisiones se enfrentan a problemas tremendos para predecir un posible fracaso. Aquí, los datos son el salvador. Los datos se pueden utilizar de manera eficaz para concluir predicciones, lo que les impide tomar decisiones arriesgadas. Hoy en día, las fuentes de datos que incluyen satélites, teléfonos móviles y estaciones meteorológicas han contribuido a hacer esto posible. Para un análisis a prueba de errores, la calidad y la varianza de los datos son imprescindibles. Y la fuente de datos sirve para ambas necesidades. ¿Qué plantar? ¿Cuándo plantar? Estas preguntas básicas se pueden responder muy fácilmente si los datos lo respaldan. El sueño de la agricultura basada en datos avanza lentamente y lo demuestra con mejores rendimientos.
Resumen
Big Data ha evolucionado la forma en que funcionan las cosas. Ahora, es un giro para el segmento agrícola. Muchos investigadores están trabajando sus noches para hacerlo cada vez más accesible, confiable y, por supuesto, rentable. Hoy en día, el segmento de la agricultura debe evolucionar para preservar la existencia humana en la tierra y, sin duda, los macrodatos pueden ayudar a lograrlo. Los pasos mencionados anteriormente se pueden seguir genéticamente para desarrollar e implementar procedimientos que produzcan buenos resultados. Con suerte, el futuro cercano evidenciará la utopía en la agricultura respaldada por la evolución verde.