Глобальная аналитика больших данных на сельскохозяйственном рынке – тенденции отрасли и прогноз до 2030 года

Аналитика больших данных в анализе и размерах рынка сельского хозяйства  

Аналитика больших данных в сельском хозяйстве относится к применению передовых методов анализа данных к большим и сложным наборам данных, созданным в сельскохозяйственном секторе. Она включает сбор, обработку и анализ огромных объемов данных из различных источников, таких как датчики, спутники, беспилотники, метеостанции и сельскохозяйственное оборудование, для извлечения ценных сведений и информирования процессов принятия решений в сельском хозяйстве и управлении сельским хозяйством.

Data Bridge Market Research анализирует, что глобальный рынок аналитики больших данных в сельском хозяйстве, который в 2022 году составил 1,24 млрд долларов США, как ожидается, достигнет 3,95 млрд долларов США к 2030 году и, как ожидается, будет претерпевать среднегодовой темп роста в 15,60% в течение прогнозируемого периода с 2023 по 2030 год. «Сбор данных» доминирует в сегменте типа глобальной аналитики больших данных в сельском хозяйстве, поскольку данные являются основополагающим элементом, который подпитывает весь процесс аналитики. В дополнение к инсайтам о рыночных сценариях, таких как рыночная стоимость, темпы роста, сегментация, географический охват и основные игроки, рыночные отчеты, курируемые Data Bridge Market Research, также включают в себя углубленный экспертный анализ, географически представленное производство и мощности по компаниям, сетевые макеты дистрибьюторов и партнеров, подробный и обновленный анализ ценовых тенденций и анализ дефицита цепочки поставок и спроса.

Аналитика больших данных в сфере охвата и сегментации рынка сельского хозяйства

Market Definition

Gathering data from various sources in agriculture, such as sensors, satellites, drones, weather stations, and farm equipment. This data can include information about soil conditions, weather patterns, crop growth, livestock health, and more. Combining and integrating data from multiple sources and formats into a unified and structured dataset for analysis. This may involve data cleansing and transformation to ensure data quality. Big data analytics in agriculture aims to enhance productivity, reduce costs, increase sustainability, and contribute to global food security by harnessing the potential of data to make more informed and precise decisions throughout the agricultural value chain.

Global Big Data Analytics in Agriculture Market Dynamics

Drivers

• Increasing Availability of Data

The increasing availability of data from various sources, including sensors, satellites, and drones, is a primary driver. This data provides valuable insights into crop conditions, weather patterns, and soil health. Data availability is a critical factor in the success of big data analytics in agriculture. To effectively harness the power of data analytics in agriculture, it's essential to have access to a wide range of data from various sources.

• Technological Advancements

Advances in data analytics, machine learning, and IoT technologies enable more sophisticated data analysis, prediction, and decision support in agriculture. Advanced sensors, including soil moisture sensors, temperature sensors, and remote sensing devices mounted on drones and satellites, have become more affordable and accessible. These sensors provide real-time data on soil conditions, weather patterns, crop health, and more, allowing farmers to monitor their fields with precision.

Opportunities

• Precision Agriculture

Big data analytics enables precision agriculture by providing real-time insights. Farmers can optimize inputs such as water, fertilizer, and pesticides, resulting in higher yields and resource efficiency. Precision agriculture relies on the collection of vast amounts of data from various sources, including sensors, satellites, drones, and farm machinery. These data sources provide real-time information about soil conditions, weather patterns, crop health, and more. Big data analytics platforms aggregate and process this data to create a comprehensive picture of the farm.

• Market Intelligence

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

• В ноябре 2020 года SAS Institute Inc. в партнерстве с Boragen Inc. предлагают платформу для объединения науки о культурах и науки о данных для защиты жизни культур от болезней растений. Компании используют искусственный интеллект и машинное обучение для изучения данных и прогнозирования ущерба в режиме реального времени.

Глобальная аналитика больших данных в сфере сельскохозяйственного рынка

Глобальная аналитика больших данных в сельском хозяйстве сегментирована на основе типа, применения и конечных пользователей. Рост среди этих сегментов поможет вам проанализировать сегменты с незначительным ростом в отраслях и предоставить пользователям ценный обзор рынка и рыночные идеи, которые помогут им принимать стратегические решения для определения основных рыночных приложений.

Тип

• Сбор данных
• Хранение данных
• Обмен данными
• Анализ данных
• Другие

Приложение

• Производство сельскохозяйственных культур
• Сельскохозяйственное оборудование
• Погода
• Химикаты

Конечные пользователи

• Фермеры
• Органы регулирования сельского хозяйства
• Прогноз погоды
• Агрохимический
• Сельскохозяйственное оборудование

Глобальная аналитика больших данных в региональном анализе/анализе сельскохозяйственного рынка

Проанализирована глобальная аналитика больших данных на рынке сельского хозяйства, а также предоставлены сведения о размерах и тенденциях рынка по странам, типу, области применения и конечным пользователям, как указано выше.

Страны, охваченные глобальным отчетом по аналитике больших данных в сельском хозяйстве: США, Канада и Мексика в Северной Америке, Германия, Франция, Великобритания, Нидерланды, Швейцария, Бельгия, Россия, Италия, Испания, Турция, остальные страны Европы в Европе, Китай, Япония, Индия, Южная Корея, Сингапур, Малайзия, Австралия, Таиланд, Индонезия, Филиппины, остальные страны Азиатско-Тихоокеанского региона, Саудовская Аравия, ОАЭ, Южная Африка, Египет, Израиль, остальные страны Ближнего Востока и Африки, Бразилия, Аргентина и остальные страны Южной Америки.

Азиатско-Тихоокеанский регион доминирует на мировом рынке аналитики больших данных в сельском хозяйстве, поскольку большинство компаний используют результаты больших данных для прогнозирования состояния урожая.

Раздел отчета по странам также содержит отдельные факторы, влияющие на рынок, и изменения в регулировании на внутреннем рынке, которые влияют на текущие и будущие тенденции рынка. Такие данные, как анализ цепочки создания стоимости вверх и вниз по течению, технические тенденции и анализ пяти сил Портера, тематические исследования, являются некоторыми из указателей, используемых для прогнозирования рыночного сценария для отдельных стран. Кроме того, при предоставлении прогнозного анализа данных по странам учитываются наличие и доступность глобальных брендов и их проблемы, связанные с большой или малой конкуренцией со стороны местных и внутренних брендов, влияние внутренних тарифов и торговые пути.   

Конкурентная среда и глобальная аналитика больших данных в анализе доли рынка сельского хозяйства

Глобальная аналитика больших данных в конкурентной среде рынка сельского хозяйства предоставляет подробную информацию по конкурентам. Включены следующие сведения: обзор компании, финансовые показатели компании, полученный доход, рыночный потенциал, инвестиции в исследования и разработки, новые рыночные инициативы, глобальное присутствие, производственные площадки и объекты, производственные мощности, сильные и слабые стороны компании, запуск продукта, широта и широта продукта, доминирование приложений. Приведенные выше точки данных связаны только с фокусом компаний, связанным с глобальной аналитикой больших данных на рынке сельского хозяйства.

Некоторые из основных игроков, работающих на мировом рынке аналитики больших данных в сельском хозяйстве:

• NTT Data Corporation (Япония)
• Корпорация по климату (США)
• OnFarm (США)
• Farmers Edge Inc. (Канада)
• Агрибиотикс (США)
• AgDNA (США)
• Где-то (США)
• Фармерседж (Канада)
• Консервис (США)

SKU-59120