Цифровизация сельского хозяйства: роль больших данных в повышении эффективности и устойчивости отрасли
https://doi.org/10.32634/0869-8155-2025-393-04-172-176
Аннотация
В статье исследуется влияние цифровизации и технологий больших данных на развитие сельского хозяйства. На основе анализа литературы выявлены ключевые тренды применения big data в аграрном секторе, включая точное земледелие, умные фермы, прогнозирование урожайности и оптимизацию цепочек поставок. Эмпирическая часть работы основана на данных опросов фермерских хозяйств РФ (n = 500), а также анализе кейсов внедрения цифровых решений крупными агрохолдингами. Основные результаты свидетельствуют о значительном потенциале больших данных для повышения эффективности и устойчивости сельского хозяйства. Выявлено, что использование предиктивной аналитики на основе big data позволяет на 15–20% увеличить урожайность, на 10–15% снизить потери при хранении продукции, на 20–25% оптимизировать затраты ресурсов. При этом ключевыми барьерами остаются дефицит компетенций в области data science, высокая стоимость технологий и неготовность к изменениям. Сделан вывод о необходимости поддержки цифровой трансформации сельского хозяйства на государственном уровне, а также развития партнерств науки и бизнеса для создания и трансфера инновационных решений.
Ключевые слова
цифровизация,
большие данные,
сельское хозяйство,
устойчивое развитие,
инновации,
точное земледелие,
умные фермы
Об авторе
С. Г. Еремин
Финансовый университет при Правительстве Российской Федерации
Россия
Россия
Сергей Геннадьевич Еремин, кандидат юридических наук, доцент
Ленинградский пр-т, 2/49, Москва, 125167
Список литературы
1. Wolfert S., Ge L., Verdouw C., Bogaardt M.-J. Big Data in Smart Farming — A review. Agricultural Systems. 2017; 153: 69-80. https://doi.org/10.1016/j.agsy.2017.01.023
2. Kamilaris A., Kartakoullis A., Prenafeta-Boldu FX. A review on the practice of big data analysis in agriculture. Computers and Electronic|s in Agriculture. 2017; 143: 23-37. https://doi.org/10.1016/j.compag.2017.09.037
3. Fielke S., Taylor B., Jakku E. Digitalisation of agricultural knowledge and advice networks: A state-of-the-art review. Agricultural Systems. 2020; 180: 102763. https://doi.org/10.1016/j.agsy.2019.102763
4. Amentae TK., Gebresenbet G. Digitalization and Future Agro-Food Supply Chain Management: A Literature-Based Implications. Sustainability. 2021; 13: 12181. https://doi.org/10.3390/su132112181
5. Rogers E.M. Diffusion of Innovations. 4th Edition. Free Press. 2010; 518. ISBN 9781451602470
6. Khanna A., Kaur S. Evolution of Internet of Things (loT) and its significant impact in the field of Precision Agriculture. Computers and Electronics in Agriculture. 2019; 157: 218-231. https://doi.org/10.1016/j.compag.2018.12.039
7. Pivoto D., Waquil P.D., Talamini E., Finocchio C.P.S., Dalla Corte V.F., de Vargas Mores G. Scientific development of smart farming technologies and their application in Brazil. Information Processing in Agriculture. 2018; 5(1): 21-32. https://doi.org/10.1016/j.inpa.2017.12.002
8. Manogaran G. etal. Wearable IoT Smart-Log Patch: An Edge Computing-Based Bayesian Deep Learning Network System for Multi Access Physical Monitoring System. Sensors. 2019; 19(13): 3030. https://doi.org/10.3390/s19133030
9. Lioutas E.D., Charatsari C., La Rocca G., De Rosa M. Key questions on the use of big data in farming: An activity theory approach. NJAS: Wageningen Journal of Life Sciences. 2019; 90-91(1): 1-12. https://doi.org/10.1016/j.njas.2019.04.003
10. Balducci F, Impedovo D., Pirlo G. Machine Learning Applications on Agricultural Datasets for Smart Farm Enhancement. Machines. 2018; 6(3): 38. https://doi.org/10.3390/machines6030038
Рецензия
Для цитирования:
Еремин С.Г. Цифровизация сельского хозяйства: роль больших данных в повышении эффективности и устойчивости отрасли. Аграрная наука. 2025;1(4):172-176. https://doi.org/10.32634/0869-8155-2025-393-04-172-176
For citation:
Eremin S.G. Digitalization of agriculture: the role of big data in improving the efficiency and sustainability of the industry. Agrarian science. 2025;1(4):172-176. (In Russ.) https://doi.org/10.32634/0869-8155-2025-393-04-172-176
Просмотров:
82
Послать статью по эл. почте 