Trong Đề án “Đẩy mạnh ứng dụng công nghệ thông tin trong việc thu thập thông tin,đónggóplớnchodựbáothịtrườngnôngsảbxh bd vn dự báo tình hình thị trường nông sản”, một trong những định hướng đến năm 2030 là ứng dụng hiệu quả các công nghệ của cuộc cách mạng công nghiệp lần thứ tư (dữ liệu lớn, trí tuệ nhân tạo, Internet vạn vật…) trong thu thập thông tin, phân tích, dự báo thị trường nông sản.

Về phân tích và dự báo tình hình thị trường, xây dựng và tích hợp các tính năng, thuật toán thống kê, các mô hình kinh tế lượng phục vụ tính toán, phân tích và dự báo; ứng dụng công nghệ trí tuệ nhân tạo (AI), dữ liệu lớn (Big Data) trong dự báo biến động về cung, cầu, giá cả vật tư, sản phẩm nông nghiệp; ứng dụng công nghệ viễn thám trong dự báo năng suất, sản lượng đối với ngành hàng trồng trọt, lâm nghiệp.

Phân tích dữ liệu lớn được sử dụng để xử lý một lượng lớn dữ liệu được tạo ra mỗi ngày trong các ngành và biến chúng thành thông tin chi tiết có thể hiểu được. Nhiều ngành công nghiệp đang tận dụng sức mạnh của phân tích dữ liệu lớn. Đối với nhiều doanh nghiệp, phân tích dữ liệu lớn là chìa khóa để tạo ra nhiều dịch vụ hơn dẫn đến trải nghiệm khách hàng được nhắm mục tiêu nhiều hơn và cuối cùng là nhiều lợi nhuận hơn.

Công nghệ này đã đi tiên phong trong nhiều nỗ lực chuyển đổi số trên toàn cầu, chẳng hạn như thương mại điện tử, giao thông vận tải và chăm sóc sức khỏe. Và nông nghiệp, trồng trọt cũng không ngoại lệ.

Trồng trọt trong điều kiện khí hậu không thuận lợi có thể dẫn đến thu hoạch kém, giảm độ phì nhiêu của đất. Với sự trợ giúp của dữ liệu được thu thập từ các chu kỳ trước, các nhà khoa học sẽ thu mua hạt giống có thể tồn tại trong mọi điều kiện khí hậu, nhiệt độ và đất đai.

Dữ liệu lớn có thể giúp dự đoán và ứng phó với những thay đổi về thời tiết. Biến đổi khí hậu là một mối đe dọa toàn cầu và càng nghiêm trọng hơn đối với nông nghiệp. Năng lực dự đoán của Big Data có thể giúp đưa ra dự đoán chính xác để giúp nông dân chuẩn bị cho thời tiết bất thường. Nó cũng có thể cung cấp các thông số cho các yếu tố tự nhiên khác như lượng mưa, nhiệt độ, tốc độ gió, ánh nắng mặt trời và độ che phủ của mây.

Một công dụng khác là phân tích dữ liệu cây trồng trong nhiều thập kỷ để giúp nông dân dự đoán số lượng và trạng thái của cây trồng trước khi gieo hạt. Chẳng hạn, bằng cách chọn hỗn hợp trồng trọt tốt nhất và tận dụng các yếu tố canh tác khác, dữ liệu có thể tạo ra các giải pháp có thể tối đa hóa sản lượng cây trồng trong thời gian ngắn nhất có thể.

Big Data còn có khả năng chẩn đoán và xác định sâu bệnh, dịch bệnh nằm ngoài tầm kiểm soát của nông dân. Trước khi có phân tích dữ liệu lớn, những người nông dân có kinh nghiệm có thể phát hiện ra các dấu hiệu mất mùa, nhưng khi đó đã quá muộn để làm bất cứ điều gì. Sử dụng phân tích dữ liệu, có thể theo dõi các dấu hiệu cây bị bệnh và thậm chí dự đoán liệu cây trồng có đang bị đe dọa hay không dựa trên các vụ thu hoạch hiện tại và trước đây.

Nông dân không phải là bên duy nhất tham gia vào lĩnh vực nông nghiệp. Ngoài ra còn có các nhà cung cấp, thương nhân và người quản lý thu mua hoạt động trong lĩnh vực tiếp thị của ngành. Bất kỳ vấn đề nào trong quá trình canh tác, như chậm trễ trong thu hoạch và thay đổi cung cầu của khách hàng, đều có thể gây ra nhiều biến động về giá cả thị trường. Dữ liệu lớn cũng có khả năng phân tích tình trạng hiện tại của thị trường và đưa ra dự đoán giá dựa trên nó. Điều này đảm bảo rằng nông dân có cơ hội tốt nhất để kiếm lợi nhuận.

Mọi dữ liệu được thu thập trong suốt các chu kỳ trước đây đều được lưu trữ và sử dụng thông qua phân tích dự đoán. Phân tích dự đoán có thể được sử dụng để đưa ra quyết định sáng suốt dựa trên dữ liệu đã thu thập, cũng như đề xuất các cải tiến để phù hợp với các điều kiện thu hoạch đang thay đổi.

Một báo cáo gần đây của Research and Markets cho thấy thị trường phân tích nông nghiệp toàn cầu dự kiến ​​sẽ đạt 1,2 tỷ USD vào năm 2023, dẫn đến nhu cầu ngày càng tăng đối với các công cụ chuyên dụng có thể thu thập, tích hợp và phân tích dữ liệu để cải thiện năng suất canh tác và tăng hiệu quả của các doanh nghiệp nông nghiệp.