In dem Artikel “Kann Big Data die Welt ernähren?” wurde eine Reihe von
Technologien erwähnt, die landwirtschaftliche Prozesse fördern und die Welt mit mehr Nahrungsmitteln versorgen können. Zu diesen Technologien gehören der datengesteuerte Anbau, hyperlokale Wettervorhersagen, die Verfolgung von Lebensmitteln und die Pflanzenzucht mithilfe von Big Data. Datengesteuerter Anbau bedeutet, dass Landwirte detaillierte Informationen über die von ihnen angebauten Pflanzen, Bodeneigenschaften, Daten über Gebietsgrenzen usw. erhalten. Hyperlokale Wettervorhersagen nutzen Technologien zur Bewertung der atmosphärischen Bedingungen in Echtzeit, um eine bessere Landwirtschaft zu ermöglichen und negative Auswirkungen von Klimaschwankungen zu vermeiden. Die Big-Data-Pflanzenzüchtung ist eine Technologie, mit der Pflanzenrassen so verändert werden, dass sie die gewünschten Eigenschaften erhalten; so haben beispielsweise Hybridzüchter Big Data zur Verbesserung von Erdbeerpflanzen durch verschiedene Zuchtprogramme genutzt. Die Verfolgung von Lebensmitteln ist eine weitere Strategie, die es den Landwirten ermöglicht, die Qualität ihrer Ernten zu verbessern; sie beinhaltet die Verfolgung zur Krankheitsvorbeugung, Gewinnsteigerung und Abfallreduzierung.
Es wird erwartet, dass Big Data in Zukunft die Welt ernähren wird, indem große Datenmengen analysiert werden, die mit der Vorhersage des Wetters, der Suche nach geeigneten Regionen für Landwirtschaft und Anbau und der Beseitigung möglicher negativer Folgen verbunden sind. Um weit verbreiteten Hunger zu verhindern, beteiligen internationale Organisationen große Unternehmen wie IBM an der Entwicklung technologischer Lösungen für die Datenerfassung und -verwaltung. Zu den aktuellen Lösungen gehören Cloud-basierte Informationssysteme, die täglich das Wetter an Millionen von Orten verfolgen. Das bedeutet, dass Landwirte, die solche Lösungen nutzen, fundierte Entscheidungen über ihre nächsten Schritte zur effektiven Bewirtschaftung und Pflege der Ernte treffen können. Es wird erwartet, dass Big Data nicht nur die Arbeitsabläufe der Landwirte verbessert, sondern auch die Verschwendung verringert und damit die Menge der für den Verbrauch verfügbaren Lebensmittel erhöht.
Predictive Weather Farming ist zu einer wesentlichen Komponente für die Vorhersage möglicher Gefahrensituationen für Nutzpflanzen und die Entwicklung von Notfallstrategien zur Bewältigung solcher Gefahren geworden. In “Can Big Data Feed the World?” wird erwähnt, dass IBM, ein großes Technologieunternehmen, in die Landwirtschaft eingestiegen ist, um zur Erstellung hyperlokaler Wettervorhersagen beizutragen. Solche technologischen Lösungen ermöglichen es Landwirten, alle zehn Minuten auf Daten über das Wetter in ihrer Region zuzugreifen, um genaue Prognosen zu erstellen. Durch die Vorhersage möglicher Wetterveränderungen haben die Landwirte die Möglichkeit, vernünftige Entscheidungen zu treffen. Diese Entscheidungen können je nach Art der Kulturpflanzen und der mit ihrer Kontrolle und Bewirtschaftung verbundenen Prozesse unterschiedlich ausfallen. Zu den drei verschiedenen Arten von Entscheidungen, die durch das Predictive Weather Farming unterstützt werden könnten, gehören die folgenden:
Big Data ist für den einzelnen Landwirt und den Agrarsektor insgesamt hilfreich, weil es Möglichkeiten zur Verwaltung großer Datenmengen bietet, was zu einer verbesserten Entscheidungsfähigkeit führt (Wolfert et al. 69). Mit der Verwaltung großer Datenmengen kommt es zu großen Rollenverschiebungen und Machtverhältnissen zwischen “traditionellen und nicht-traditionellen Akteuren” (Wolfert et al. 69). Es wird erwartet, dass die Einführung von Big Data zu einem effektiven Betriebsmanagement beitragen wird, das Prozesse wie Erfassung und Überwachung, Analyse und Entscheidungsfindung sowie Interventionen umfasst. Wenn es um spezifische Technologielösungen geht, die Big Data zur Verbesserung der Landwirtschaft nutzen, kann Climate Pro, das von der Climate Corporation entwickelt wurde, Landwirten die Möglichkeit bieten, ihren Gewinn um 100 US-Dollar pro Acker zu steigern, wenn sie 15 US-Dollar pro Acker investieren (Noyes). Die mit Hilfe statistischer Algorithmen und Modelle entwickelten Big-Data-Lösungen für Landwirte werden zunehmend von Landwirten genutzt, die sich um ihre Rentabilität sorgen und die landwirtschaftlichen Prozesse verbessern wollen, um die Branche insgesamt zu stärken. Es wird erwartet, dass die gesteigerte Rentabilität der einzelnen Landwirte zu einer Verbesserung der Agrarindustrie als Ganzes führen wird, da es möglich ist, relevante Entscheidungen auf der Grundlage aktueller Echtzeitdaten zu treffen, die die Ergebnisse der Landwirte direkt beeinflussen.
Die Big-Data-Lücke steht im Zusammenhang mit der ungleichen territorialen Verteilung der technologischen Ressourcen zur Verbesserung der Landwirtschaft. So gibt es in entwickelten Regionen wie den USA und Europa, wo die Technologien ein hohes Niveau erreicht haben, viel mehr Big-Data-Lösungen für Landwirte. Diese Regionen reichen jedoch nicht aus, um Lebensmittel für die gesamte Welt zu produzieren. Die Schließung dieser Lücke kann durch die kostenlose Bereitstellung von Big-Data-Technologien für alle Länder der Welt erreicht werden. Die staatliche Zusammenarbeit sollte sich darauf konzentrieren, sicherzustellen, dass bei der Entwicklung von Big-Data-Lösungen für die Landwirtschaft auch Regionen wie Asien, Afrika und Südamerika berücksichtigt werden. In Bezug auf die jüngsten Entwicklungen in diesem Bereich erwähnte Gilpin, dass die Open Data Alliance plane, Landwirten kostenlose Big-Data-Dienste zur Verfügung zu stellen und sie zu ermutigen, ihre Ergebnisse über andere Plattformen zu teilen.
Zitierte Werke
“Kann Big Data die Welt ernähren?” Knowledge Wharton. 2014, Web.
Gilpin, Lyndsey. “Wie Big Data helfen wird, bis 2050 neun Milliarden Menschen zu ernähren”. Techrepublic, 2012, Web.
Noyes, Katherine. “Auf jedem Bauernhof auftauchend: Big Data Technology.” Fortune, 2014, Web.
Wolfert, Sjaak, et al. “Big Data in Smart Farming – A Review”. Agricultural Systems, Bd. 153, 2017, S. 69-80.