Phân tích Mang tính Dự báo yêu cầu nguồn Dữ liệu tốt

Các phân tích dự báo là tương lai của công nghệ trong nông nghiệp. Chúng có thể bảo đảm kết quả, giúp cho người chăn nuôi có thể đưa ra quyết định cụ thể về cách vận hành nông trại một cách hiệu quả và năng suất nhất. 

Các quyết định chính xác phụ thuộc vào dữ liệu được thu thập, và việc thu thập các tập hợp dữ liệu đó không phải là nhiệm vụ đơn giản. Nó đòi hỏi mức độ tin cậy cao vào công nghệ từ loài vật nuôi này sang loài khác, ngày này qua ngày khác và lô thức ăn này sang lô thức ăn khác.

Do đó, hầu hết các trở ngại trong phân tích dự báo đều là do giới hạn liên quan đến dữ liệu. Dữ liệu không đầy đủ hoặc không chính xác sẽ đem đến thông tin không chính xác hoặc không hoàn chỉnh. Người chăn nuôi sẽ dễ dàng rơi vào bẫy nếu dựa trên dữ liệu không đầy đủ để dự báo kết quả, điều đó có thể dẫn tới mất năng suất, mất thời gian và mất doanh thu. 

Cargill đã xác định được bốn trụ cột của nguồn dữ liệu tốt, giúp những người chăn nuôi biết nên tìm kiếm điều gì khi quyết định công nghệ dự báo nào mình sẽ sử dụng. 

1. Độ chính xác

Độ chính xác là đặc điểm chất lượng dữ liệu quan trọng vì thông tin không chính xác có thể gây ra những vấn đề nghiêm trọng để lại hậu quả. Chẳng hạn, nếu bạn đang muốn tìm một công thức thức ăn, bạn cần dữ liệu chính xác có chất lượng từ phòng thí nghiệm về thông tin dinh dưỡng chính xác. Điều này nghe có vẻ đơn giản, nhưng hãy đảm bảo công nghệ bạn chọn đang thu thập thông tin một cách đúng đắn và chính xác. 

2. Tính hoàn chỉnh

Phân tích dự báo dựa trên hình thái hoạt động, do đó một tập hợp dữ liệu rộng hơn sẽ dẫn tới kết quả dự báo chính xác hơn. Ngoài ra, với nhiều dữ liệu thu thập được hơn, sẽ có ít khả năng dữ liệu không đầy đủ hơn. Có các hệ thống có thể giám sát hành vi của vật nuôi và hoạt động trên nông trại 24 giờ mỗi ngày, bảy ngày trong tuần, 365 ngày trong năm, đem đến cho người nông dân một tập hợp dữ liệu toàn diện để quan sát các hình thái trong trang trại đó. 

3. Tính phù hợp

Sự phù hợp của dữ liệu rất có giá trị bởi vì phải có lý do chính đáng giải thích cho việc tại sao người chăn nuôi lại thu thập những thông tin này đầu tiên. Nếu dữ liệu họ thu thập không phù hợp với mục tiêu của nông trại, thì về cơ bản đó là dữ liệu vô dụng – gây lãng phí thời gian và tiền bạc. 

Người chăn nuôi phải nghĩ đến mục tiêu cuối cùng khi xác định công nghệ họ muốn triển khai trên nông trại và các dự báo họ muốn đưa ra. Chẳng hạn, nếu họ muốn cải thiện hành vi, họ có thể theo dõi các hình thái hành vi; đối với sức khỏe, họ có thể theo dõi lượng thu nạp thức ăn và nước uống. Phân tích dự báo có thể xác định cách tối ưu hóa dữ liệu tốt nhất, cung cấp cho họ thông tin hữu dụng, mà không cần phải mất hàng giờ tìm kiếm qua các trang tính.

4. Tốc độ & Tính kịp thời

Dữ liệu sẵn có càng nhanh cho phân tích, hệ thống càng đưa ra dự báo nhanh hơn, và người chăn nuôi có thể quyết định nên làm gì tiếp theo nhanh hơn. Ngoài ra, điều rất quan trọng là có thông tin cập nhật nhất. 

Dữ liệu và thông tin trong thời gian thực có thể tạo ra tác động lớn. Chẳng hạn, trong nuôi tôm, việc thu thập dữ liệu ở bên cạnh ao và phát triển một bảng điều khiển thông báo trực tiếp về tình trạng ao nuôi và tốc độ tăng trưởng của tôm có thể giúp người nuôi trồng dự đoán chính xác kết quả bằng cách kết hợp dữ liệu nuôi trồng với dữ liệu môi trường để tối đa hóa lợi nhuận. 

Hoặc lấy ví dụ về chăn nuôi bò sữa, trong đó nhu cầu của người tiêu dùng luôn thay đổi, đồng thời có sự biến động cũng như thay đổi thị trường liên tục. Dữ liệu phải được đưa ra ngay lập tức để phù hợp. 

 

Đảm bảo thành công với phân tích dự báo

Việc triển khai phân tích dự báo trong nông trại có thể là một quá trình khó khăn, nhưng người chăn nuôi sẽ có lợi về lâu dài với dữ liệu kịp thời, chính xác và hỗ trợ họ ra các quyết định. 

Để tìm hiểu thêm về công nghệ mới nhất trong nông trại, hãy xem thêm các bài viết trên trang Kiến thức về Chăn nuôi.