Big Data
Dt. Massendaten; im weitesten Sinne Bezeichnung für große, komplexe und unterschiedliche Datenmengen, aber auch den Umgang mit diesen. Der Begriff umfasst somit die Erfassung und Verarbeitung, die Analyse und Auswertung, die Speicherung und vor allem die Nutzung großer Datensätze. Nicht selten werden auch die dafür benötigten Technologien mit eingeschlossen, weshalb der Begriff weder trennscharf noch feststehend ist und ständig erweitert wird. Er ist grundsätzlich anwendbar auf Bereiche, in denen große Datenmengen anfallen, entweder, weil sie gezielt erhoben und gesammelt werden oder einfach anfallen, weil Computer Prozesse überwachen, kontrollieren oder steuern. Big Data macht es u.a. möglich, komplexe Prozesse abzubilden und nachzuvollziehen, neue Erkenntnisse über sie zu sammeln.
Big Data definiert sich über die vier „Vs“ Volume, Velocity, Variety und Veracity
Quelle: BMEL
Auch in der Biologie, der Pflanzenforschung oder der Landwirtschaft fallen weltweit täglich große Datenmengen an, z. B. wenn das Erbgut einer Pflanze sequenziert, der Stoffwechsel untersucht, die Genaktivität beobachtet oder das Erscheinungsbild (Phänotyp), z. B. die Architektur der Wurzel oder Blätter, analysiert werden sollen (Phänotypisierung), aber auch Wetter, Klima, Boden, Nährstoffversorgung, Bewuchs etc. sind Daten von hoher Relevanz. Nicht selten werden verschiedene Datensätze verknüpft, z. B. genetische Daten, Ergebnisse aus Labor- und Feldversuchen, Verwandtschaftsbeziehungen von Pflanzenarten sowie Wetter- oder Klimadaten. Das Ergebnis: Ein ganzheitlicheres und dynamischeres Bild einer Pflanze oder einer ganzen Population, die unter dem Einfluss der auf sie wirkenden Faktoren betrachtet werden können.
Der Sinn und Zweck von Big Data z. B. in der Pflanzenforschung besteht letztendlich darin, Informationen zu erhalten, die für die Forschung und Züchtung von Interesse sein könnten. Die Bioinformatik ist der noch relativ junge Wissenschaftszweig, der sich methodisch mit der computergestützten Analyse und Auswertung der biologischer Daten befasst, diese sprichwörtliche zum Sprechen bringt. (Pflanzenforschung.de)
Voraussetzungen für die mögliche Nutzung großer Datenmengen in der Landwirtschaft
Für eine störungsfreie Nutzung großer Datenmengen ist ein Netzzugang mit angemessener Bandbreite und Datenvolumen notwendig. In den ländlichen Regionen ist dieser Netzzugang noch nicht überall vorhanden. Eine dezentral organisierte Infrastruktur könnte als Alternative entwickelt werden. Dabei müsste die Infrastruktur folgende Aufgaben übernehmen:
- Speicherdienste bereitstellen,
- Daten delegieren,
- Daten redundant verteilen,
- Daten bei Bedarf neu ordnen.
Die Umsetzung solch einer Infrastruktur bedarf eines hohen Arbeitsaufwands. Zunächst sollten nur einige grundlegende Infrastrukturkomponenten mit ganz einfachen Funktionalitäten konstruiert werden. Später können nach und nach weitere Funktionalitäten hinzugefügt werden.
Bei einer Infrastrukturentwicklung für den landwirtschaftlichen Sektor müssen vor allem Maschinen- und Betriebsstoffdaten (z. B. Pflanzenschutz-, Dünge-, Futtermittel- oder Saatgutdaten) vorrangig eingebunden werden. Daher ist es wichtig, dass Landwirte, die Kenntnisse auf dem Gebiet der Innovations- und Kommunikationstechnik haben, in den Entwicklungsprozess mit einbezogen werden. Des Weiteren sollten vor allem kleine, innovative Firmen, die Teilkomponenten bereitstellen, an der Entwicklung teilhaben. Gemeinsam kann so ein Anwendungssystem, das von vielen Seiten akzeptiert wird, geschaffen werden. (BMEL)
(s. a. Digitalisierung der Landwirtschaft)
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