ការប្រើប្រាស់ទិន្នន័យធំក្នុងការវិភាគកសិកម្ម

ការប្រើប្រាស់ទិន្នន័យធំក្នុងការវិភាគកសិកម្ម

កសិកម្មទំនើបកំពុងឆ្លងកាត់ការផ្លាស់ប្តូរដ៏សំខាន់មួយ ដោយសារតែតម្រូវការស្បៀងអាហារសកលកើនឡើង ការប្រែប្រួលអាកាសធាតុ ដីធ្លីមានកំណត់ និងតម្រូវការសម្រាប់ប្រសិទ្ធភាពចំណាយ។ ក្នុងចំណោមបញ្ហាប្រឈមទាំងនេះ ទិន្នន័យធំកំពុងលេចចេញជាមូលដ្ឋានថ្មីសម្រាប់ការសម្រេចចិត្តដោយផ្អែកលើភស្តុតាង (ជំរុញដោយទិន្នន័យ)។ ទិន្នន័យធំអាចឱ្យតួអង្គកសិកម្ម — ចាប់ពីកសិករខ្នាតតូចរហូតដល់អាជីវកម្មកសិ-ឧស្សាហកម្ម — យល់អំពីដីធ្លី អាកាសធាតុ ដំណាំ និងស្ថានភាពទីផ្សារបានកាន់តែត្រឹមត្រូវ។ តាមរយៈការដំណើរការទិន្នន័យបរិមាណច្រើនក្នុងទម្រង់ផ្សេងៗ និងក្នុងល្បឿនលឿន ការវិភាគកសិកម្មអាចត្រូវបានអនុវត្តកាន់តែច្បាស់លាស់ ដែលបង្កើនផលិតភាព និងកាត់បន្ថយហានិភ័យ។

តើទិន្នន័យធំ (Big Data) ក្នុងវិស័យកសិកម្មជាអ្វី?

ទិន្នន័យធំនៅក្នុងបរិបទកសិកម្មសំដៅទៅលើសំណុំទិន្នន័យធំៗ និងស្មុគស្មាញដែលមានប្រភពមកពីប្រភពផ្សេងៗគ្នា ដូចជាឧបករណ៍ចាប់សញ្ញា IoT (អ៊ីនធឺណិតនៃវត្ថុ) រូបភាពផ្កាយរណប យន្តហោះគ្មានមនុស្សបើក ស្ថានីយអាកាសធាតុ កំណត់ត្រាប្រមូលផលប្រវត្តិសាស្ត្រ ការប្រើប្រាស់ជី ទិន្នន័យតម្លៃទីផ្សារ និងឥរិយាបថរបស់អ្នកប្រើប្រាស់។ ទិន្នន័យនេះជាធម្មតាមានលក្ខណៈ "3V"៖ បរិមាណ (ទិន្នន័យច្រើន) ភាពចម្រុះ (ទិន្នន័យចម្រុះ៖ អត្ថបទ លេខ រូបភាព កូអរដោនេ) និងល្បឿន (ទិន្នន័យហូរយ៉ាងលឿន និងជាញឹកញាប់ក្នុងពេលវេលាជាក់ស្តែង)។ នៅក្នុងការអនុវត្តជាក់ស្តែង ទិន្នន័យធំផ្នែកកសិកម្មមិនត្រឹមតែត្រូវបានប្រមូលប៉ុណ្ណោះទេ ថែមទាំងត្រូវបានវិភាគដោយប្រើស្ថិតិ ការរៀនម៉ាស៊ីន និងបញ្ញាសិប្បនិម្មិត ដើម្បីបង្កើតការយល់ដឹងដែលអាចអនុវត្តបាន។

ប្រភពទិន្នន័យបឋមសម្រាប់ការវិភាគកសិកម្ម

ការប្រើប្រាស់ទិន្នន័យធំៗក្នុងវិស័យកសិកម្មមានទំនាក់ទំនងយ៉ាងជិតស្និទ្ធទៅនឹងភាពអាចរកបាននៃប្រភពទិន្នន័យដ៏សម្បូរបែប។ ប្រភពមួយចំនួនដែលប្រើប្រាស់យ៉ាងទូលំទូលាយបំផុតរួមមាន៖

១. ឧបករណ៍ចាប់សញ្ញាដី និងរុក្ខជាតិ៖ វាស់សំណើម កម្រិត pH សីតុណ្ហភាពដី កម្រិតអាសូត និងកម្រិតលូតលាស់របស់រុក្ខជាតិ។
២. ទិន្នន័យអាកាសធាតុ៖ ការព្យាករណ៍ពីភ្លៀង សីតុណ្ហភាព ល្បឿនខ្យល់ និងវិទ្យុសកម្មព្រះអាទិត្យ ដែលប៉ះពាល់ដល់ដំណាក់កាលលូតលាស់។
៣. រូបភាពផ្កាយរណប និងយន្តហោះគ្មានមនុស្សបើក៖ តាមដានសុខភាពរុក្ខជាតិជាមួយនឹងសន្ទស្សន៍រុក្ខជាតិ (ឧ. NDVI) ការរកឃើញភាពតានតឹងទឹក និងការគូសផែនទីការប្រែប្រួលដី។
៤. ទិន្នន័យប្រតិបត្តិការ៖ កំណត់ត្រាដាំដុះ ពូជគ្រាប់ពូជ កាលវិភាគនៃការដាក់ជី ការប្រើប្រាស់ថ្នាំសម្លាប់សត្វល្អិត និងទិន្នផលប្រមូលផល។
៥. ទិន្នន័យទីផ្សារ និងភស្តុភារកម្ម៖ ការប្រែប្រួលតម្លៃ តម្រូវការ ថ្លៃដឹកជញ្ជូន និងពេលវេលាចែកចាយ។
៦. ទិន្នន័យសង្គម និងសេដ្ឋកិច្ច៖ គំរូនៃការប្រើប្រាស់ ចំណង់ចំណូលចិត្តទីផ្សារ និងផលប៉ះពាល់នៃគោលនយោបាយរបស់រដ្ឋាភិបាល។

តាមរយៈការរួមបញ្ចូលគ្នានូវប្រភពផ្សេងៗគ្នាទាំងនេះ ការវិភាគអាចត្រូវបានអនុវត្តយ៉ាងទូលំទូលាយ មិនត្រឹមតែផ្តោតលើផលិតកម្មប៉ុណ្ណោះទេ ប៉ុន្តែថែមទាំងនិរន្តរភាព និងប្រាក់ចំណេញផងដែរ។

អត្ថប្រយោជន៍នៃទិន្នន័យធំក្នុងការវិភាគកសិកម្ម

២. កសិកម្ម​ប្រកបដោយ​ភាព​ជាក់លាក់
កម្មវិធីមួយក្នុងចំណោមកម្មវិធីដ៏ពេញនិយមបំផុតគឺកសិកម្មភាពជាក់លាក់ ដែលពាក់ព័ន្ធនឹងការគ្រប់គ្រងដីធ្លីដោយផ្អែកលើការប្រែប្រួលនៃលក្ខខណ្ឌមីក្រូនៅទូទាំងដីឡូត៍នីមួយៗ។ ទិន្នន័យធំជួយកសិករកំណត់អត្តសញ្ញាណថាតើតំបន់ណានៃដីដែលត្រូវការទឹកបន្ថែម ជីបន្ថែម ឬការគ្រប់គ្រងសត្វល្អិត។ ជាលទ្ធផល ធាតុចូលផលិតកម្មអាចត្រូវបានផ្តល់ជូន "ក្នុងកម្រិតត្រឹមត្រូវ នៅពេលវេលាត្រឹមត្រូវ និងនៅគោលដៅត្រឹមត្រូវ"។ បន្ថែមពីលើការកាត់បន្ថយថ្លៃដើម វិធីសាស្រ្តនេះក៏កាត់បន្ថយផលប៉ះពាល់បរិស្ថានដូចជាការបំពុលជីលើសលប់ផងដែរ។

២. ការព្យាករណ៍ទិន្នផល
តាមរយៈការប្រើប្រាស់ទិន្នន័យប្រវត្តិសាស្ត្រ ស្ថានភាពអាកាសធាតុ គុណភាពដី និងរូបភាពដំណាំ គំរូវិភាគអាចព្យាករណ៍ពីទិន្នផលដំណាំមុនពេលប្រមូលផល។ ការព្យាករណ៍ទាំងនេះមានសារៈសំខាន់ខ្លាំងណាស់សម្រាប់ការរៀបចំផែនការស្តុកទំនិញ កិច្ចសន្យាលក់ យុទ្ធសាស្ត្រផ្ទុកទំនិញ និងសូម្បីតែការធ្វើផែនការកម្លាំងពលកម្ម។ ការព្យាករណ៍ទិន្នផលដំណាំកាន់តែត្រឹមត្រូវក៏រួមចំណែកដល់ស្ថិរភាពខ្សែសង្វាក់ផ្គត់ផ្គង់អាហារ និងកាត់បន្ថយកាកសំណល់ផងដែរ។

៣. ការរកឃើញជំងឺ និងសត្វល្អិតទាន់ពេលវេលា
ទិន្នន័យធំពីរូបភាពដ្រូន/ផ្កាយរណប ឧបករណ៍ចាប់សញ្ញាវាល និងរបាយការណ៍កសិករអាចត្រូវបានប្រើដើម្បីរកឃើញការផ្លាស់ប្តូរគំរូសុខភាពដំណាំ។ ក្នុងករណីជាច្រើន ជំងឺ ឬការឆ្លងរាលដាលនៃសត្វល្អិតបណ្តាលឱ្យមានរោគសញ្ញាដែលមើលឃើញ ឬការផ្លាស់ប្តូររុក្ខជាតិដែលក្បួនដោះស្រាយអាចសម្គាល់បាន។ ជាមួយនឹងការរកឃើញដំបូង កសិករអាចចាត់វិធានការរហ័សមុនពេលការរីករាលដាលកាន់តែរីករាលដាល ដោយហេតុនេះកាត់បន្ថយការខាតបង់ផលិតកម្ម និងការប្រើប្រាស់ថ្នាំសម្លាប់សត្វល្អិតច្រើនពេក។

៤. ការបង្កើនប្រសិទ្ធភាពនៃប្រព័ន្ធធារាសាស្រ្ត និងការគ្រប់គ្រងទឹក
ការប្រែប្រួលអាកាសធាតុកំពុងធ្វើឱ្យភាពអាចរកបាននៃទឹកកាន់តែមិនប្រាកដប្រជា។ ទិន្នន័យធំជួយគណនាតម្រូវការទឹកដំណាំដោយផ្អែកលើប្រភេទរុក្ខជាតិ ដំណាក់កាលលូតលាស់ សំណើមដី និងការព្យាករណ៍ទឹកភ្លៀង។ ប្រព័ន្ធធារាសាស្រ្តឆ្លាតវៃថែមទាំងអាចផ្គត់ផ្គង់ទឹកដោយស្វ័យប្រវត្តិនៅពេលវេលាត្រឹមត្រូវ និងក្នុងបរិមាណត្រឹមត្រូវ។ លទ្ធផលគឺការប្រើប្រាស់ទឹកកាន់តែមានប្រសិទ្ធភាព គុណភាពដំណាំប្រសើរឡើង និងកាត់បន្ថយការចំណាយថាមពលសម្រាប់ស្នប់។

៥. ការគ្រប់គ្រងហានិភ័យអាកាសធាតុ និងការសម្របខ្លួន
ការវិភាគទិន្នន័យអាកាសធាតុរយៈពេលវែងអនុញ្ញាតឱ្យមានការកំណត់អត្តសញ្ញាណនៃគំរូតាមរដូវ និងហានិភ័យនៃគ្រោះរាំងស្ងួត ទឹកជំនន់ ឬរលកកំដៅ។ ទិន្នន័យធំអាចត្រូវបានប្រើដើម្បីបង្កើតប្រតិទិនដាំដុះដែលអាចសម្របខ្លួនបានកាន់តែច្រើន ជ្រើសរើសពូជគ្រាប់ពូជដែលអាចទប់ទល់នឹងលក្ខខណ្ឌធ្ងន់ធ្ងរ និងបង្កើតយុទ្ធសាស្ត្រកាត់បន្ថយ។ លើសពីនេះ ក្រុមហ៊ុនធានារ៉ាប់រងកសិកម្មអាចទាញយកអត្ថប្រយោជន៍ពីទិន្នន័យនេះដើម្បីវាយតម្លៃហានិភ័យ និងកំណត់បុព្វលាភប្រកបដោយសមធម៌ជាងមុន។

៦. ប្រសិទ្ធភាព និងការកំណត់តម្លៃខ្សែសង្វាក់ផ្គត់ផ្គង់
ទិន្នន័យធំមិនឈប់នៅកសិដ្ឋានទេ។ បន្ទាប់ពីការប្រមូលផល ទិន្នន័យភស្តុភារ តម្រូវការទីផ្សារ និងនិន្នាការតម្លៃអាចត្រូវបានវិភាគដើម្បីកំណត់ពេលវេលាលក់ល្អបំផុត ផ្លូវចែកចាយដែលមានប្រសិទ្ធភាពបំផុត និងការព្យាករណ៍តម្រូវការ។ នៅថ្នាក់ជាតិ ការវិភាគនេះអាចជួយរដ្ឋាភិបាលរក្សាស្ថិរភាពតម្លៃ និងភាពអាចរកបាននៃស្បៀងអាហារ ខណៈពេលដែលកាត់បន្ថយការខាតបង់ក្រោយពេលប្រមូលផល។

ទិន្នន័យធំកសិកម្មគាំទ្របច្ចេកវិទ្យា

ដើម្បីឱ្យទិន្នន័យធំមានប្រយោជន៍ ប្រព័ន្ធអេកូឡូស៊ីបច្ចេកវិទ្យាគាំទ្រមួយគឺត្រូវការជាចាំបាច់។ IoT ត្រូវបានប្រើដើម្បីប្រមូលទិន្នន័យពីឧបករណ៍ចាប់សញ្ញា និងឧបករណ៍នៅក្នុងវាល។ ការគណនាលើពពកជួយសម្រួលដល់ការផ្ទុក និងដំណើរការទិន្នន័យទ្រង់ទ្រាយធំ។ ការរៀនម៉ាស៊ីនជួយបង្កើតគំរូព្យាករណ៍ ការចាត់ថ្នាក់ជំងឺ និងការណែនាំអំពីជី។ លើសពីនេះ GIS (ប្រព័ន្ធព័ត៌មានភូមិសាស្ត្រ) ដើរតួនាទីយ៉ាងសំខាន់ក្នុងការគូសផែនទីដីធ្លី និងការវិភាគលំហ ជាពិសេសសម្រាប់កសិកម្មដែលមានភាពជាក់លាក់ខ្ពស់។

បញ្ហាប្រឈមក្នុងការអនុវត្ត

ទោះបីជាមានសក្តានុពលដ៏ធំធេងក៏ដោយ ការអនុវត្តទិន្នន័យធំក្នុងវិស័យកសិកម្មប្រឈមនឹងបញ្ហាប្រឈមមួយចំនួន៖

១. ការចូលប្រើប្រាស់ និងហេដ្ឋារចនាសម្ព័ន្ធ៖ មិនមែនគ្រប់តំបន់ទាំងអស់សុទ្ធតែមានអ៊ីនធឺណិតមានស្ថេរភាព អគ្គិសនីគ្រប់គ្រាន់ ឬឧបករណ៍ចាប់សញ្ញាដែលមានតម្លៃសមរម្យនោះទេ។
២. គុណភាពទិន្នន័យ និងការរួមបញ្ចូល៖ ទិន្នន័យដែលមិនស៊ីសង្វាក់គ្នា មិនពេញលេញ ឬមានទ្រង់ទ្រាយខុសៗគ្នាអាចកាត់បន្ថយភាពត្រឹមត្រូវនៃការវិភាគ។
៣. អក្ខរកម្មឌីជីថលរបស់កសិករ៖ ការបណ្តុះបណ្តាលគឺត្រូវការជាចាំបាច់ ដើម្បីឱ្យកសិករអាចយល់ និងប្រើប្រាស់លទ្ធផលវិភាគ។
៤. សុវត្ថិភាពទិន្នន័យ និងភាពឯកជន៖ ទិន្នន័យដីធ្លី និងផលិតកម្មមានតម្លៃសេដ្ឋកិច្ច ដូច្នេះហើយតម្រូវឱ្យមានការការពារពីការប្រើប្រាស់ខុស។
៥. ថ្លៃដើមដំបូង៖ ការវិនិយោគលើឧបករណ៍ ប្រព័ន្ធ និងការប្រឹក្សាយោបល់បច្ចេកទេសអាចជារឿងពិបាក ជាពិសេសសម្រាប់កសិករខ្នាតតូច។

ការដោះស្រាយបញ្ហាប្រឈមទាំងនេះតម្រូវឱ្យមានកិច្ចសហការរវាងរដ្ឋាភិបាល សាកលវិទ្យាល័យ ក្រុមហ៊ុនបច្ចេកវិទ្យា បុគ្គលិកផ្នែកផ្សព្វផ្សាយ និងសហគមន៍កសិកម្ម។

ឧទាហរណ៍នៃការអនុវត្តជាក់ស្តែងក្នុងជីវិតកសិកម្ម

នៅកន្លែងជាច្រើន កម្មវិធីដែលមានមូលដ្ឋានលើទិន្នន័យធំៗបានជួយកសិករតាមដានអាកាសធាតុប្រចាំថ្ងៃ ផ្តល់ការណែនាំអំពីជីដោយផ្អែកលើស្ថានភាពដី និងជូនដំណឹងដល់ពួកគេអំពីការឆ្លងរាលដាលនៃសត្វល្អិតដែលអាចកើតមាន។ យន្តហោះគ្មានមនុស្សបើកត្រូវបានប្រើដើម្បីគូសផែនទីវាលស្រែ និងវាយតម្លៃស្ថានភាពដំណាំដោយមិនចាំបាច់ត្រួតពិនិត្យតំបន់ទាំងមូលដោយដៃ។ នៅផ្នែកខាងក្រោម ការវិភាគទីផ្សារជួយសហករណ៍ ឬពាណិជ្ជករសម្រេចចិត្តថាពេលណាត្រូវរក្សាទុក និងលក់ទំនិញ ដើម្បីទទួលបានតម្លៃល្អបំផុត។

Penutup

ការប្រើប្រាស់ទិន្នន័យធំៗក្នុងការវិភាគកសិកម្មបើកឱកាសសំខាន់ៗដើម្បីបង្កើនផលិតភាព ប្រសិទ្ធភាព និងនិរន្តរភាព។ ដោយមានទិន្នន័យត្រឹមត្រូវ កសិករអាចធ្វើការសម្រេចចិត្តបានកាន់តែត្រឹមត្រូវទាក់ទងនឹងប្រព័ន្ធធារាសាស្រ្ត ការដាក់ជី ការគ្រប់គ្រងសត្វល្អិត និងការប្រមូលផល និងយុទ្ធសាស្ត្រទីផ្សារ។ ទោះជាយ៉ាងណាក៏ដោយ ការអនុវត្តដោយជោគជ័យតម្រូវឱ្យមានការគាំទ្រពីហេដ្ឋារចនាសម្ព័ន្ធ ការកើនឡើងនៃអក្ខរកម្មឌីជីថល និងការគ្រប់គ្រងទិន្នន័យដែលមានសុវត្ថិភាព និងសមធម៌។ ប្រសិនបើបញ្ហាប្រឈមទាំងនេះអាចត្រូវបានយកឈ្នះ ទិន្នន័យធំៗមានសក្តានុពលក្លាយជាសសរស្តម្ភសំខាន់នៃកសិកម្មនាពេលអនាគត — កាន់តែឆ្លាតវៃ កាន់តែធន់នឹងអាកាសធាតុ និងកាន់តែចំណេញសម្រាប់គ្រប់ភាគីទាំងអស់នៅក្នុងខ្សែសង្វាក់ម្ហូបអាហារ។