Big Data et agriculture - It Revue
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agriculture

Big Data et agriculture : comment ça se passe ?

Puisque l’économie mondiale est aujourd’hui révolutionnée par le numérique, plus aucun secteur ne peut se passer du Big Data. En effet, les données constituent un outil d’aide à la décision incontournable pour les entreprises. Elles englobent toutes les informations essentielles au développement des affaires. Le secteur agricole n’échappe pas à cette règle, puisque le Big Data reste un noyau central de la performance des agriculteurs. Quel est le mécanisme du Big Data ? Comment l’agriculture peut-elle tirer profit de l’utilisation des données ? Zoom sur ce phénomène en plein essor.

Le Big Data, c’est quoi ?

Le Big Data est le terme utilisé pour décrire la production et le stockage frénétique de données massives. Si ces informations ont toujours été traitées via des outils classiques de gestion de base de données, elles nécessitent aujourd’hui d’être exploitées par de nouveaux systèmes plus souples et optimisés. Le Big Data a donc pour objectif d’analyser et de traiter les volumes de données les plus complexes selon le principe des 4 V :

  •         Définir, stocker et traiter les volumes de données ;
  •         Analyser la vitesse de production et d’évolution des données ;
  •         Comprendre et trier la variété des données ;
  •         Estimer la valeur que représente une donnée

Si le web constitue d’importantes bases de renseignements, le Big Data produit chaque jour 2,5 trillions d’octets de données en provenance des signaux GPS, des vidéos en ligne, d’images numériques, des transactions en ligne et des flux provenant des réseaux sociaux. Selon une étude de l’IBM, 90 % des données disponibles dans le monde ont été générées, stockées et exploitées par les technologies Big Data.

Les enjeux du Big Data pour le secteur agricole

L’utilisation du Big Data dans le domaine agricole répond pleinement aux défis économiques et environnementaux. En effet, l’agriculture mondiale est confrontée à une problématique centrale : comment la transformer pour qu’elle soit plus résiliente, durable et rentable ? De nombreuses pistes peuvent être envisagées telles que l’amélioration de l’utilisation des ressources et de la gestion des terres, la prévention et le traitement de la dégradation des sols et la redéfinition du choix des cultures à planter. La solution Big Data est alors une mine d’informations à exploiter pour le secteur agricole. Elle permet de centraliser, d’analyser et de traiter rapidement ces informations, pour que les agriculteurs ou les associations de producteurs prennent les meilleures décisions.

  •         Développer un modèle agricole basé sur l’utilisation des nouvelles technologies

Les nouvelles technologies sont à l’origine de nombreux services qui facilitent le travail au quotidien. L’accessibilité permanente et la disponibilité à temps réel des données garantissent la rationalisation des politiques et des stratégies de développement de l’agriculture. Puisque nous vivons dans une société en perpétuelle mutation, l’utilisation des nouvelles technologies est ainsi indispensable pour gagner en productivité et réduire les coûts. Dans les pays développés par exemple, on utilise des capteurs solaires afin de calculer précisément le degré d’ensoleillement. L’utilisation de capteur hydrométrique est également une excellente alternative en vue de calculer le rendement des productions.

  •         S’adapter aux exigences nouvelles de l’agrobusiness pour garantir le rendement

Placer le Big Data au cœur du système de production permet de gagner en avantages commerciaux et de se démarquer de la concurrence. Les nouvelles technologies se révèlent donc un excellent moyen pour y parvenir, car elles répondent aux enjeux managériaux en termes d’adaptation, d’anticipation, de productivité et de rendement. Le développement d’une structure agricole nécessite ainsi d’adopter une stratégie marketing qui répond le mieux aux attentes des consommateurs. Par conséquent, le Big Data permet de disposer des renseignements fiables et à jour, car il génère des données précises quant aux besoins en consommation (données statistiques sur les transactions d’achat, comportement d’achat, motivation des consommateurs, etc.). De fil en aiguille, ces informations permettent aux agriculteurs d’adapter leurs produits et services en fonction de la demande.

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