Analyse de Big Data dans le marché agricole mondial – Tendances et prévisions du secteur jusqu’en 2030

Analyse des mégadonnées dans l'agriculture Analyse du marché et de la taille  

L'analyse des mégadonnées dans l'agriculture fait référence à l'application de techniques avancées d'analyse de données à des ensembles de données volumineux et complexes générés dans le secteur agricole. Elle implique la collecte, le traitement et l'analyse de vastes quantités de données provenant de diverses sources, telles que des capteurs, des satellites, des drones, des stations météorologiques et des équipements agricoles, afin d'extraire des informations précieuses et d'éclairer les processus de prise de décision dans l'agriculture et la gestion agricole.

Data Bridge Market Research analyse que le marché mondial de l'analyse des mégadonnées dans l'agriculture, qui était de 1,24 milliard USD en 2022, devrait atteindre 3,95 milliards USD d'ici 2030 et devrait connaître un TCAC de 15,60 % au cours de la période de prévision de 2023 à 2030. La « capture de données » domine le segment type du marché mondial de l'analyse des mégadonnées dans l'agriculture, car les données sont l'élément fondamental qui alimente l'ensemble du processus d'analyse. En plus des informations sur les scénarios de marché tels que la valeur marchande, le taux de croissance, la segmentation, la couverture géographique et les principaux acteurs, les rapports de marché organisés par Data Bridge Market Research comprennent également une analyse approfondie des experts, une production et une capacité géographiquement représentées par entreprise, des configurations de réseau de distributeurs et de partenaires, une analyse détaillée et actualisée des tendances des prix et une analyse des déficits de la chaîne d'approvisionnement et de la demande.

Analyse des mégadonnées dans le marché agricole : portée et segmentation

Définition du marché

Collecte de données provenant de diverses sources dans le domaine agricole, telles que des capteurs , des satellites, des drones, des stations météorologiques et des équipements agricoles. Ces données peuvent inclure des informations sur l'état du sol, les conditions météorologiques, la croissance des cultures, la santé du bétail, etc. Combinaison et intégration de données provenant de sources et de formats multiples dans un ensemble de données unifié et structuré à des fins d'analyse. Cela peut impliquer le nettoyage et la transformation des données pour garantir leur qualité. L'analyse des mégadonnées dans le domaine agricole vise à améliorer la productivité, à réduire les coûts, à accroître la durabilité et à contribuer à la sécurité alimentaire mondiale en exploitant le potentiel des données pour prendre des décisions plus éclairées et plus précises tout au long de la chaîne de valeur agricole.

Analyse globale des mégadonnées dans la dynamique du marché agricole

Conducteurs

• Augmentation de la disponibilité des données

La disponibilité croissante des données provenant de diverses sources, notamment des capteurs, des satellites et des drones, est un facteur essentiel. Ces données fournissent des informations précieuses sur l'état des cultures, les conditions météorologiques et la santé des sols. La disponibilité des données est un facteur essentiel du succès de l'analyse des mégadonnées dans l'agriculture. Pour exploiter efficacement la puissance de l'analyse des données dans l'agriculture, il est essentiel d'avoir accès à un large éventail de données provenant de diverses sources.

• Progrès technologiques

Les progrès réalisés dans le domaine de l’analyse des données, de l’apprentissage automatique et des technologies IoT permettent une analyse des données, des prévisions et une aide à la décision plus sophistiquées dans le domaine agricole. Les capteurs avancés, notamment les capteurs d’humidité du sol , les capteurs de température et les dispositifs de télédétection montés sur des drones et des satellites, sont devenus plus abordables et accessibles. Ces capteurs fournissent des données en temps réel sur l’état du sol, les conditions météorologiques, la santé des cultures, etc., permettant aux agriculteurs de surveiller leurs champs avec précision.

Opportunités

• Agriculture de précision

L'analyse des mégadonnées permet une agriculture de précision en fournissant des informations en temps réel. Les agriculteurs peuvent optimiser les intrants tels que l'eau, les engrais et les pesticides, ce qui se traduit par des rendements plus élevés et une meilleure efficacité des ressources. L'agriculture de précision repose sur la collecte de grandes quantités de données provenant de diverses sources, notamment des capteurs, des satellites, des drones et des machines agricoles. Ces sources de données fournissent des informations en temps réel sur l'état du sol, les conditions météorologiques, la santé des cultures, etc. Les plateformes d'analyse des mégadonnées regroupent et traitent ces données pour créer une image complète de l'exploitation.

• Intelligence du marché

Farmers can use data analytics to monitor market trends, optimize pricing strategies, and make informed decisions about crop selection and planting. Market intelligence begins with data collection. This includes gathering information from diverse sources, such as government reports, trade publications, social media, weather data, commodity prices, and supply chain data. Big data analytics systems can process both structured and unstructured data from these sources.

Restraints/Challenges

• Data Privacy Concerns

Farmers may be hesitant to share their data due to privacy concerns and the fear of misuse by third parties. Agricultural data often includes personal information about farmers, such as their names, contact details, and financial data. Protecting this personal data from unauthorized access and misuse is crucial. Many agricultural technologies, such as GPS-enabled equipment and drones, collect location data. The exposure of this data can lead to privacy breaches and potential security risks if not properly safeguarded.

• Data Integration

Integrating data from different sources and formats can be complex. It requires standardized data formats and interoperability between various data systems. Oil moisture sensors, weather stations, GPS-equipped farm equipment, and livestock monitoring devices generate real-time data. Satellites and drones capture high-resolution images of fields, which provide insights into crop health and growth.

Impact and Current Market Scenario of Raw Material Shortage and Shipping Delays

Data Bridge Market Research offers a high-level analysis of the market and delivers information by keeping in account the impact and current market environment of raw material shortage and shipping delays. This translates into assessing strategic possibilities, creating effective action plans, and assisting businesses in making important decisions.

Apart from the standard report, we also offer in-depth analysis of the procurement level from forecasted shipping delays, distributor mapping by region, commodity analysis, production analysis, price mapping trends, sourcing, category performance analysis, supply chain risk management solutions, advanced benchmarking, and other services for procurement and strategic support.

Expected Impact of Economic Slowdown on the Pricing and Availability of Products

When economic activity slows, industries begin to suffer. The forecasted effects of the economic downturn on the pricing and accessibility of the products are taken into account in the market insight reports and intelligence services provided by DBMR. With this, our clients can typically keep one step ahead of their competitors, project their sales and revenue, and estimate their profit and loss expenditures.

Recent Development

• En novembre 2020, SAS Institute Inc., en partenariat avec Boragen Inc., propose une plateforme permettant de combiner la science des cultures et la science des données pour protéger les cultures contre les maladies des plantes. Les entreprises utilisent l'intelligence artificielle et l'apprentissage automatique pour étudier les données et prédire les dommages en temps réel.

Portée du marché mondial de l'analyse des mégadonnées dans l'agriculture

Le marché mondial de l'analyse des mégadonnées dans l'agriculture est segmenté en fonction du type, de l'application et des utilisateurs finaux. La croissance parmi ces segments vous aidera à analyser les segments de croissance faibles dans les industries et fournira aux utilisateurs un aperçu précieux du marché et des informations sur le marché pour les aider à prendre des décisions stratégiques pour identifier les principales applications du marché.

Taper

• Capture de données
• Stockage des données
• Partage de données
• Analyse des données
• Autres

Application

• Production végétale
• Équipement agricole
• Météo
• Produits chimiques

Utilisateurs finaux

• Les agriculteurs
• Organismes de réglementation de l'agriculture
• Prévisions météorologiques
• Agrochimique
• Industries de l'équipement agricole

Analyses et perspectives régionales du marché mondial de l'analyse des mégadonnées agricoles

L'analyse mondiale des mégadonnées sur le marché agricole est analysée et des informations sur la taille du marché et les tendances sont fournies par pays, type, application et utilisateurs finaux, comme référencé ci-dessus.

Les pays couverts par le rapport mondial sur le marché de l'analyse des mégadonnées dans l'agriculture sont les États-Unis, le Canada et le Mexique en Amérique du Nord, l'Allemagne, la France, le Royaume-Uni, les Pays-Bas, la Suisse, la Belgique, la Russie, l'Italie, l'Espagne, la Turquie, le reste de l'Europe en Europe, la Chine, le Japon, l'Inde, la Corée du Sud, Singapour, la Malaisie, l'Australie, la Thaïlande, l'Indonésie, les Philippines, le reste de l'Asie-Pacifique, l'Arabie saoudite, les Émirats arabes unis, l'Afrique du Sud, l'Égypte, Israël, le reste du Moyen-Orient et de l'Afrique, le Brésil, l'Argentine et le reste de l'Amérique du Sud.

L'Asie-Pacifique domine le marché mondial de l'analyse des mégadonnées dans l'agriculture en raison du grand nombre d'entreprises qui mettent en œuvre les résultats des mégadonnées pour préfigurer l'état des cultures.

La section pays du rapport fournit également des facteurs d'impact sur les marchés individuels et des changements de réglementation sur le marché national qui ont un impact sur les tendances actuelles et futures du marché. Des points de données tels que l'analyse de la chaîne de valeur en aval et en amont, les tendances techniques et l'analyse des cinq forces de Porter, ainsi que des études de cas sont quelques-uns des indicateurs utilisés pour prévoir le scénario de marché pour chaque pays. En outre, la présence et la disponibilité des marques mondiales et les défis auxquels elles sont confrontées en raison de la concurrence importante ou rare des marques locales et nationales, l'impact des tarifs nationaux et les routes commerciales sont pris en compte lors de l'analyse prévisionnelle des données nationales.   

Paysage concurrentiel et analyse des parts de marché mondiales de l'analyse des mégadonnées dans l'agriculture

Le paysage concurrentiel du marché mondial de l'analyse des mégadonnées dans l'agriculture fournit des détails par concurrents. Les détails inclus sont la présentation de l'entreprise, les finances de l'entreprise, les revenus générés, le potentiel du marché, les investissements dans la recherche et le développement, les nouvelles initiatives du marché, la présence mondiale, les sites et installations de production, les capacités de production, les forces et les faiblesses de l'entreprise, le lancement du produit, la largeur et l'étendue du produit, la domination des applications. Les points de données ci-dessus fournis ne concernent que l'orientation des entreprises liées au marché mondial de l'analyse des mégadonnées dans l'agriculture.

Certains des principaux acteurs opérant sur le marché mondial de l'analyse des mégadonnées dans l'agriculture sont :

• NTT Data Corporation (Japon)
• La Climate Corporation (États-Unis)
• OnFarm (États-Unis)
• Farmers Edge Inc. (Canada)
• Agribiotix (États-Unis)
• ADNAg (États-Unis)
• Awhere (États-Unis)
• Le fermier (Canada)
• Conservis (États-Unis)

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