IoT BI

「農業現場」用の“ゲリラ”データ収集・分析アプリ--あるデータモデルが有望視される理由

「農業現場」用の“ゲリラ”データ収集・分析アプリがどのように使われているか調べ、初期段階の試験運用結果からこのデータモデルが有望視される理由を見出そう。

 集めたデータをビジネスインテリジェンス(BI)用にバッチモードのデータマート内で統合、クエリ処理する作業は、ビッグデータおよび分析を活用する際の定石だ。このやり方は、発展途上国の作業現場でも、時間を節約し、データクエリから迅速に意味を見出すことに役立つ。

 世界各地の農場に農業用ソフトウェアを提供しているオランダ企業、Springgの例を紹介しよう。Springgは、発展途上国のインフラ不足にストレスを感じる一方で、こうした国々の農家も先進国の農家が享受しているのと同様の農業インテリジェンスにアクセスしたいと切望しているのを感じていた。そこで遠隔地にあっても、農業の現場から価値のあるデータを取得して分析し、農家に迅速に知見を返したいと考えるようになった。

 Springgにビッグデータ統合ソフトウェアを提供しているTalendの最高マーケティング責任者(CMO)であるAshley Stirrup氏は、「農業従事者にとって、土壌サンプルの採取は、その土地の特性をよりよく理解し、最大限の収穫を得るために肥料の種類を把握することにつながるため、重要な作業だ」と述べる。

 これまで農場の土壌サンプルは、現地で採取された後、分析するために数百マイルも数千マイルも離れているであろう研究所に送られていた。

 Stirrup氏によると、「Springgが行おうとしていたことは、モノのインターネット(IoT)技術に対応した移動式の検査センターをケニアで作ること」だそうだ。Springgは移動検査センターを運用することで、センサーを使って現地の土壌データを収集し、その場で分析できるようになった。その結果、農家の人は土壌の状態と作物に最適な肥料に関する結果を直ちに得られる。土壌データの収集と分析は、現場で直接実施される。その後、データは中央データベースに入力され、より包括的かつ総合的な分析が施される。

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