Big Data in der Landwirtschaft – Perspektiven eines Datendienstleisters

Das Thema Big Data ist allgegenwartig und auch fur die Landwirtschaft von hochster Aktualitat. So ist die Zahl der Veranstaltungen, die sich um dieses Thema ranken, sprunghaft in die Hohe geschnellt. Zunachst stellt sich die Frage, was sich hinter Big Data verbirgt und welche Rolle Big Data heute in der Landwirtschaft spielt: Big Data bezeichnet Datenmengen, die zu gros oder zu komplex sind oder sich zu schnell andern, um sie manuell oder mit klassischen Methoden der Datenverarbeitung auszuwerten. Dementsprechend setzt man fur Big-Data-Analysen eigens entwickelte Methoden der Datenspeicherung und -auswertung ein. Big Data wird anhand von vier Kriterien, die auch als die vier „V“ bezeichnet werden, charakterisiert: Volume, Velocity, Variety und Veracity. ƒ Volume: Relevante Datenmengen beginnen im Terabyte-Bereich. Einzelbetriebliche Aufzeichnungen aus dem ISOBUS oder aus dem Stall liegen volumenmasig noch nicht im Bereich von Big Data. ƒ Velocity: Spielt in der Landwirtschaft derzeit eine untergeordnete Rolle. Bei der Fortentwicklung von Analysen von Pflanzenbestanden wahrend der Uberfahrt oder des Uberfluges oder von Telemetrie-Plattformen konnen kunftig aber hohere Verarbeitungsgeschwindigkeiten gefordert sein. ƒ Variety: Damit sind Daten in vielen verschiedenen Formaten und sehr unterschiedlichem Strukturierungsgrad gemeint. Dieses Kriterium kommt dann zum Tragen, wenn in der Landwirtschaft damit begonnen wird, vielfaltige Datenquellen zu nutzen, um komplexe Szenarien abzubilden. ƒ Veracity: Notwendigkeit, Daten zu verarbeiten, deren Aussagekraft nicht endgultig gesichert ist. Hier fehlen entsprechende Erfahrungswerte. Es ist zu erwarten, dass die Akzeptanz in der Landwirtschaft zumindest anfanglich vergleichsweise gering sein wird. Demnach ist die Landwirtschaft von heute nur bedingt ein Einsatzgebiet fur Big-Data-Technologien. Haufig wird Big Data in einem Atemzug oder gar synonym mit Entwicklungen genannt, die unter dem Begriff „Digitalisierung der Landwirtschaft“ zusammengefasst werden konnen. Dahinter verbergen sich Entwicklungen der Automatisierung und Robotik einerseits sowie des Datenaustauschs und der Vernetzung andererseits. Auch wenn die Digitalisierung boomt und aktuell mehr denn je neue Dienstleistungen rund um Daten angeboten werden: der Zusammenhang mit Big Data ist nicht zwingend. Allerdings bleibt festzuhalten, dass bei Fortschreibung der genannten Entwicklungen uber die nachsten Jahre auch in der Landwirtschaft ein Datenfundus entsteht, der sich fur die Auswertung mit Big-Data-Methoden nahezu aufdrangt. Die Landwirtschaft ist eine sehr komplexe, multifaktoriell beeinflusste Produktionslandschaft, die zu einem grosen Teil unter freiem Himmel wirtschaftet und Dr. Martin Kunisch