Глобальная аналитика больших данных на сельскохозяйственном рынке – тенденции отрасли и прогноз до 2030 года

Аналитика больших данных в анализе и размерах рынка сельского хозяйства  

Аналитика больших данных в сельском хозяйстве относится к применению передовых методов анализа данных к большим и сложным наборам данных, созданным в сельскохозяйственном секторе. Она включает сбор, обработку и анализ огромных объемов данных из различных источников, таких как датчики, спутники, беспилотники, метеостанции и сельскохозяйственное оборудование, для извлечения ценных сведений и информирования процессов принятия решений в сельском хозяйстве и управлении сельским хозяйством.

Data Bridge Market Research анализирует, что глобальный рынок аналитики больших данных в сельском хозяйстве, который в 2022 году составил 1,24 млрд долларов США, как ожидается, достигнет 3,95 млрд долларов США к 2030 году и, как ожидается, будет претерпевать среднегодовой темп роста в 15,60% в течение прогнозируемого периода с 2023 по 2030 год. «Сбор данных» доминирует в сегменте типа глобальной аналитики больших данных в сельском хозяйстве, поскольку данные являются основополагающим элементом, который подпитывает весь процесс аналитики. В дополнение к инсайтам о рыночных сценариях, таких как рыночная стоимость, темпы роста, сегментация, географический охват и основные игроки, рыночные отчеты, курируемые Data Bridge Market Research, также включают в себя углубленный экспертный анализ, географически представленное производство и мощности по компаниям, сетевые макеты дистрибьюторов и партнеров, подробный и обновленный анализ ценовых тенденций и анализ дефицита цепочки поставок и спроса.

Аналитика больших данных в сфере охвата и сегментации рынка сельского хозяйства

Определение рынка

Сбор данных из различных источников в сельском хозяйстве, таких как датчики , спутники, беспилотники, метеостанции и сельскохозяйственное оборудование. Эти данные могут включать информацию о состоянии почвы, погодных условиях, росте урожая, здоровье скота и т. д. Объединение и интеграция данных из нескольких источников и форматов в единый и структурированный набор данных для анализа. Это может включать очистку и преобразование данных для обеспечения качества данных. Аналитика больших данных в сельском хозяйстве направлена ​​на повышение производительности, снижение затрат, повышение устойчивости и содействие глобальной продовольственной безопасности за счет использования потенциала данных для принятия более обоснованных и точных решений по всей цепочке создания стоимости в сельском хозяйстве.

Глобальная аналитика больших данных в динамике сельскохозяйственного рынка

Драйверы

• Повышение доступности данных

Растущая доступность данных из различных источников, включая датчики, спутники и беспилотники, является основным фактором. Эти данные предоставляют ценную информацию о состоянии урожая, погодных условиях и здоровье почвы. Доступность данных является критическим фактором успеха аналитики больших данных в сельском хозяйстве. Чтобы эффективно использовать возможности аналитики данных в сельском хозяйстве, необходимо иметь доступ к широкому спектру данных из различных источников.

• Технологические достижения

Достижения в области анализа данных, машинного обучения и технологий Интернета вещей позволяют проводить более сложный анализ данных, прогнозирование и поддержку принятия решений в сельском хозяйстве. Современные датчики, включая датчики влажности почвы , датчики температуры и устройства дистанционного зондирования, установленные на дронах и спутниках, стали более доступными и недорогими. Эти датчики предоставляют данные в режиме реального времени о состоянии почвы, погодных условиях, здоровье урожая и многом другом, позволяя фермерам с точностью контролировать свои поля.

Возможности

• Точное земледелие

Аналитика больших данных позволяет осуществлять точное земледелие, предоставляя информацию в реальном времени. Фермеры могут оптимизировать такие вложения, как вода, удобрения и пестициды, что приводит к повышению урожайности и эффективности использования ресурсов. Точное земледелие опирается на сбор огромных объемов данных из различных источников, включая датчики, спутники, беспилотники и сельскохозяйственную технику. Эти источники данных предоставляют информацию в реальном времени о состоянии почвы, погодных условиях, здоровье урожая и многом другом. Платформы аналитики больших данных собирают и обрабатывают эти данные для создания комплексной картины фермы.

• Рыночная разведка

Фермеры могут использовать аналитику данных для мониторинга рыночных тенденций, оптимизации ценовых стратегий и принятия обоснованных решений о выборе и посадке культур. Рыночная разведка начинается со сбора данных. Это включает сбор информации из различных источников, таких как правительственные отчеты, отраслевые издания, социальные сети, данные о погоде, цены на сырьевые товары и данные о цепочке поставок. Системы аналитики больших данных могут обрабатывать как структурированные, так и неструктурированные данные из этих источников.

Ограничения/Проблемы

• Проблемы конфиденциальности данных

Фермеры могут не спешить делиться своими данными из-за проблем с конфиденциальностью и страха перед неправомерным использованием третьими лицами. Сельскохозяйственные данные часто включают в себя личную информацию о фермерах, такую ​​как их имена, контактные данные и финансовые данные. Защита этих персональных данных от несанкционированного доступа и неправомерного использования имеет решающее значение. Многие сельскохозяйственные технологии, такие как оборудование с поддержкой GPS и беспилотники, собирают данные о местоположении. Раскрытие этих данных может привести к нарушению конфиденциальности и потенциальным рискам безопасности, если они не защищены должным образом.

• Интеграция данных

Интеграция данных из разных источников и форматов может быть сложной. Она требует стандартизированных форматов данных и взаимодействия между различными системами данных. Датчики влажности масла, метеостанции, сельскохозяйственное оборудование с GPS и устройства мониторинга скота генерируют данные в реальном времени. Спутники и беспилотники делают снимки полей с высоким разрешением, которые дают представление о здоровье и росте урожая.

Влияние и текущий рыночный сценарий нехватки сырья и задержек поставок

Data Bridge Market Research предлагает высокоуровневый анализ рынка и предоставляет информацию, учитывая влияние и текущую рыночную среду нехватки сырья и задержек поставок. Это приводит к оценке стратегических возможностей, созданию эффективных планов действий и оказанию помощи предприятиям в принятии важных решений.

Помимо стандартного отчета, мы также предлагаем углубленный анализ уровня закупок на основе прогнозируемых задержек поставок, картирования дистрибьюторов по регионам, анализа товаров, анализа производства, тенденций ценового картирования, поиска поставщиков, анализа эффективности категорий, решений по управлению рисками в цепочке поставок, расширенного сравнительного анализа и других услуг по закупкам и стратегической поддержке.

Ожидаемое влияние экономического спада на ценообразование и доступность продукции

Когда экономическая активность замедляется, отрасли начинают страдать. Прогнозируемое влияние экономического спада на ценообразование и доступность продуктов учитывается в отчетах по анализу рынка и услугах по разведке, предоставляемых DBMR. Благодаря этому наши клиенты обычно могут быть на шаг впереди своих конкурентов, прогнозировать свои продажи и доходы, а также оценивать свои расходы на прибыль и убытки.

Недавнее развитие

• В ноябре 2020 года SAS Institute Inc. в партнерстве с Boragen Inc. предлагают платформу для объединения науки о культурах и науки о данных для защиты жизни культур от болезней растений. Компании используют искусственный интеллект и машинное обучение для изучения данных и прогнозирования ущерба в режиме реального времени.

Глобальная аналитика больших данных в сфере сельскохозяйственного рынка

Глобальная аналитика больших данных в сельском хозяйстве сегментирована на основе типа, применения и конечных пользователей. Рост среди этих сегментов поможет вам проанализировать сегменты с незначительным ростом в отраслях и предоставить пользователям ценный обзор рынка и рыночные идеи, которые помогут им принимать стратегические решения для определения основных рыночных приложений.

Тип

• Сбор данных
• Хранение данных
• Обмен данными
• Анализ данных
• Другие

Приложение

• Производство сельскохозяйственных культур
• Сельскохозяйственное оборудование
• Погода
• Химикаты

Конечные пользователи

• Фермеры
• Органы регулирования сельского хозяйства
• Прогноз погоды
• Агрохимический
• Сельскохозяйственное оборудование

Глобальная аналитика больших данных в региональном анализе/анализе сельскохозяйственного рынка

Проанализирована глобальная аналитика больших данных на рынке сельского хозяйства, а также предоставлены сведения о размерах рынка и тенденциях по странам, типу, области применения и конечным пользователям, как указано выше.

Страны, охваченные глобальным отчетом по аналитике больших данных в сельском хозяйстве: США, Канада и Мексика в Северной Америке, Германия, Франция, Великобритания, Нидерланды, Швейцария, Бельгия, Россия, Италия, Испания, Турция, остальные страны Европы в Европе, Китай, Япония, Индия, Южная Корея, Сингапур, Малайзия, Австралия, Таиланд, Индонезия, Филиппины, остальные страны Азиатско-Тихоокеанского региона, Саудовская Аравия, ОАЭ, Южная Африка, Египет, Израиль, остальные страны Ближнего Востока и Африки, Бразилия, Аргентина и остальные страны Южной Америки.

Азиатско-Тихоокеанский регион доминирует на мировом рынке аналитики больших данных в сельском хозяйстве, поскольку большинство компаний используют результаты больших данных для прогнозирования состояния урожая.

Раздел отчета по странам также содержит отдельные факторы, влияющие на рынок, и изменения в регулировании на внутреннем рынке, которые влияют на текущие и будущие тенденции рынка. Такие данные, как анализ цепочки создания стоимости вверх и вниз по течению, технические тенденции и анализ пяти сил Портера, тематические исследования, являются некоторыми из указателей, используемых для прогнозирования рыночного сценария для отдельных стран. Кроме того, при предоставлении прогнозного анализа данных по странам учитываются наличие и доступность глобальных брендов и их проблемы, связанные с большой или малой конкуренцией со стороны местных и внутренних брендов, влияние внутренних тарифов и торговые пути.   

Конкурентная среда и глобальная аналитика больших данных в анализе доли рынка сельского хозяйства

Глобальная аналитика больших данных в конкурентной среде рынка сельского хозяйства предоставляет подробную информацию по конкурентам. Включены следующие сведения: обзор компании, финансовые показатели компании, полученный доход, рыночный потенциал, инвестиции в исследования и разработки, новые рыночные инициативы, глобальное присутствие, производственные площадки и объекты, производственные мощности, сильные и слабые стороны компании, запуск продукта, широта и широта продукта, доминирование приложений. Приведенные выше точки данных связаны только с фокусом компаний, связанным с глобальной аналитикой больших данных на рынке сельского хозяйства.

Некоторые из основных игроков, работающих на мировом рынке аналитики больших данных в сельском хозяйстве:

• NTT Data Corporation (Япония)
• Корпорация по климату (США)
• OnFarm (США)
• Farmers Edge Inc. (Канада)
• Агрибиотикс (США)
• AgDNA (США)
• Где-то (США)
• Фармерседж (Канада)
• Консервис (США)

SKU-59120