စိုက်ပျိုးရေး ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုတွင် Big Data အသုံးပြုမှု
ကမ္ဘာလုံးဆိုင်ရာ စားနပ်ရိက္ခာ চাহিদာ တိုးပွားလာခြင်း၊ ရာသီဥတုပြောင်းလဲမှု၊ မြေယာ အကန့်အသတ်ရှိခြင်းနှင့် ကုန်ကျစရိတ် ထိရောက်မှုအတွက် တောင်းဆိုမှုများကြောင့် ခေတ်သစ် စိုက်ပျိုးရေးသည် အဓိက အပြောင်းအလဲများ ဖြစ်ပေါ်နေပါသည်။ ဤစိန်ခေါ်မှုများကြားတွင်၊ ကြီးမားသော အချက်အလက်များသည် အထောက်အထားအခြေပြု (ဒေတာအခြေပြု) ဆုံးဖြတ်ချက်ချရန်အတွက် အခြေခံအုတ်မြစ်သစ်တစ်ခုအဖြစ် ပေါ်ထွက်လာနေပါသည်။ ကြီးမားသော အချက်အလက်များသည် စိုက်ပျိုးရေးသမားများ၊ အသေးစား လယ်သမားများမှသည် စိုက်ပျိုးရေးလုပ်ငန်းများအထိ - မြေယာ၊ ရာသီဥတု၊ သီးနှံနှင့် ဈေးကွက်အခြေအနေများကို ပိုမိုတိကျစွာ နားလည်နိုင်စေပါသည်။ ပုံစံအမျိုးမျိုးနှင့် မြန်နှုန်းမြင့် ဒေတာအမြောက်အမြားကို စီမံဆောင်ရွက်ခြင်းဖြင့် စိုက်ပျိုးရေး ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုကို ပိုမိုတိကျစွာ လုပ်ဆောင်နိုင်ပြီး ထုတ်လုပ်မှု တိုးမြှင့်ပေးနိုင်ပြီး အန္တရာယ်ကို လျှော့ချပေးနိုင်ပါသည်။
စိုက်ပျိုးရေးမှာ Big Data ဆိုတာ ဘာလဲ။
စိုက်ပျိုးရေးဆိုင်ရာ Big Data ဆိုသည်မှာ IoT (Internet of Things) အာရုံခံကိရိယာများ၊ ဂြိုလ်တုပုံရိပ်များ၊ ဒရုန်းများ၊ ရာသီဥတုစခန်းများ၊ သမိုင်းဝင်ရိတ်သိမ်းမှုမှတ်တမ်းများ၊ ဓာတ်မြေဩဇာအသုံးပြုမှု၊ ဈေးကွက်ဈေးနှုန်းဒေတာနှင့် စားသုံးသူအပြုအမူကဲ့သို့သော အရင်းအမြစ်အမျိုးမျိုးမှ ဆင်းသက်လာသော ကြီးမားပြီး ရှုပ်ထွေးသောဒေတာအစုံများကို ရည်ညွှန်းသည်။ ဤဒေတာတွင် ပုံမှန်အားဖြင့် "3V" ဝိသေသလက္ခဏာများရှိသည်- ပမာဏ (ဒေတာအမြောက်အမြား)၊ ကွဲပြားမှု (ကွဲပြားသောဒေတာ- စာသား၊ ဂဏန်းများ၊ ရုပ်ပုံများ၊ ကိုဩဒိနိတ်များ) နှင့် အလျင် (ဒေတာသည် မြန်ဆန်စွာနှင့် မကြာခဏ အချိန်နှင့်တပြေးညီ စီးဆင်းသည်)။ လက်တွေ့တွင် စိုက်ပျိုးရေးဆိုင်ရာ Big Data ကို စုဆောင်းရုံသာမက လက်တွေ့လုပ်ဆောင်နိုင်သော အသိအမြင်များကို ထုတ်လုပ်ရန် စာရင်းအင်းများ၊ စက်သင်ယူမှုနှင့် အတုဥာဏ်ရည်ကို အသုံးပြု၍ ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာသည်။
စိုက်ပျိုးရေး ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုအတွက် မူလဒေတာရင်းမြစ်များ
စိုက်ပျိုးရေးတွင် big data အသုံးပြုခြင်းသည် ကြွယ်ဝသောဒေတာအရင်းအမြစ်များ ရရှိနိုင်မှုနှင့် မခွဲခြားနိုင်လောက်အောင် ဆက်စပ်နေပါသည်။ အသုံးအများဆုံးအရင်းအမြစ်အချို့တွင် အောက်ပါတို့ပါဝင်သည်-
၁။ မြေဆီလွှာနှင့် အပင် အာရုံခံကိရိယာများ- စိုထိုင်းဆ၊ pH၊ မြေဆီလွှာအပူချိန်၊ နိုက်ထရိုဂျင်အဆင့်နှင့် အပင်ကြီးထွားမှုအဆင့်ကို တိုင်းတာသည်။
၂။ ရာသီဥတုဒေတာ- မိုးရေချိန်၊ အပူချိန်၊ လေတိုက်နှုန်းနှင့် နေရောင်ခြည်စွမ်းအင်ခန့်မှန်းချက်များသည် ကြီးထွားမှုအဆင့်ကို သက်ရောက်မှုရှိသည်။
၃။ ဂြိုဟ်တုနှင့် ဒရုန်းပုံရိပ်များ- အပင်အညွှန်းကိန်းများ (ဥပမာ NDVI) ဖြင့် အပင်ကျန်းမာရေးကို စောင့်ကြည့်ခြင်း၊ ရေဖိအားကို ထောက်လှမ်းခြင်းနှင့် မြေယာကွဲပြားမှုများကို မြေပုံရေးဆွဲခြင်း။
၄။ လုပ်ငန်းလည်ပတ်မှုဆိုင်ရာ အချက်အလက်များ- စိုက်ပျိုးမှုမှတ်တမ်းများ၊ မျိုးစေ့မျိုးကွဲများ၊ မြေဩဇာကျွေးမွေးမှုအချိန်ဇယားများ၊ ပိုးသတ်ဆေးအသုံးပြုမှုနှင့် ရိတ်သိမ်းမှုအထွက်နှုန်း။
၅။ ဈေးကွက်နှင့် ထောက်ပံ့ပို့ဆောင်ရေးဆိုင်ရာ အချက်အလက်- ဈေးနှုန်းအတက်အကျ၊ ဝယ်လိုအား၊ သယ်ယူပို့ဆောင်ရေး ကုန်ကျစရိတ်နှင့် ဖြန့်ဖြူးချိန်များ။
၆။ လူမှုရေးနှင့် စီးပွားရေးဆိုင်ရာ အချက်အလက်များ- စားသုံးမှုပုံစံများ၊ ဈေးကွက် ဦးစားပေးမှုများနှင့် အစိုးရမူဝါဒများ၏ သက်ရောက်မှု။
ဤရင်းမြစ်အမျိုးမျိုးကို ပေါင်းစပ်ခြင်းဖြင့် ထုတ်လုပ်မှုသာမက ရေရှည်တည်တံ့မှုနှင့် အကျိုးအမြတ်ကို အာရုံစိုက်ကာ ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုကို ပြည့်စုံစွာ ဆောင်ရွက်နိုင်ပါသည်။
စိုက်ပျိုးရေး ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုတွင် Big Data ၏ အကျိုးကျေးဇူးများ
၂။ တိကျသော စိုက်ပျိုးရေး
အလွန်ရေပန်းစားသော အသုံးချမှုများထဲမှတစ်ခုမှာ တစ်ဦးချင်းမြေကွက်များတစ်လျှောက် အဏုကြည့်အခြေအနေများ ကွဲပြားမှုအပေါ် အခြေခံ၍ မြေယာကို စီမံခန့်ခွဲခြင်းပါဝင်သည့် တိကျသောစိုက်ပျိုးရေးဖြစ်သည်။ Big data သည် လယ်သမားများအား ရေ၊ ဓာတ်မြေဩဇာ သို့မဟုတ် ပိုးမွှားထိန်းချုပ်မှု ပိုမိုလိုအပ်သော မြေဧရိယာများကို ခွဲခြားသတ်မှတ်ရန် ကူညီပေးသည်။ ရလဒ်အနေဖြင့် ထုတ်လုပ်မှုထည့်သွင်းမှုများကို "မှန်ကန်သောပမာဏ၊ မှန်ကန်သောအချိန်တွင်နှင့် မှန်ကန်သောပစ်မှတ်" တွင် ပေးပို့နိုင်သည်။ ကုန်ကျစရိတ်များကို လျှော့ချခြင်းအပြင် ဤချဉ်းကပ်မှုသည် ဓာတ်မြေဩဇာညစ်ညမ်းမှု အလွန်အကျွံကဲ့သို့သော ပတ်ဝန်းကျင်ဆိုင်ရာ သက်ရောက်မှုများကိုလည်း လျှော့ချပေးသည်။
၂။ အထွက်နှုန်းခန့်မှန်းချက်
သမိုင်းဝင်ဒေတာ၊ ရာသီဥတုအခြေအနေ၊ မြေဆီလွှာအရည်အသွေးနှင့် သီးနှံပုံရိပ်များကို အသုံးပြုခြင်းဖြင့် ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုပုံစံများသည် ရိတ်သိမ်းခြင်းမပြုမီ သီးနှံအထွက်နှုန်းကို ခန့်မှန်းနိုင်သည်။ ဤခန့်မှန်းချက်များသည် ကုန်ပစ္စည်းစာရင်းစီမံကိန်းရေးဆွဲခြင်း၊ အရောင်းစာချုပ်များ၊ သိုလှောင်မှုဗျူဟာများနှင့် အလုပ်သမားအင်အားစီမံကိန်းရေးဆွဲခြင်းအတွက်ပင် အရေးကြီးပါသည်။ ပိုမိုတိကျသော သီးနှံအထွက်နှုန်းခန့်မှန်းချက်များသည် အစားအစာထောက်ပံ့ရေးကွင်းဆက်တည်ငြိမ်မှုကိုလည်း အထောက်အကူပြုပြီး အလဟဿဖြစ်မှုကို လျှော့ချပေးပါသည်။
၃။ ရောဂါများနှင့် ပိုးမွှားများကို စောစီးစွာ ရှာဖွေဖော်ထုတ်ခြင်း
ဒရုန်း/ဂြိုဟ်တုပုံရိပ်များ၊ လယ်ကွင်းအာရုံခံကိရိယာများနှင့် လယ်သမားအစီရင်ခံစာများမှ ရရှိသော ကြီးမားသောဒေတာများကို သီးနှံကျန်းမာရေးပုံစံများတွင် ပြောင်းလဲမှုများကို ထောက်လှမ်းရန် အသုံးပြုနိုင်ပါသည်။ များစွာသောကိစ္စများတွင် ရောဂါများ သို့မဟုတ် ပိုးမွှားကျရောက်မှုများသည် အယ်လဂိုရီသမ်များက မှတ်မိနိုင်သော မြင်သာသောလက္ခဏာများ သို့မဟုတ် အပင်ပြောင်းလဲမှုများကို ဖြစ်စေသည်။ အစောပိုင်းရှာဖွေတွေ့ရှိမှုဖြင့် လယ်သမားများသည် ပျံ့နှံ့မှုကျယ်ပြန့်မလာမီ လျင်မြန်စွာလုပ်ဆောင်နိုင်ပြီး ထုတ်လုပ်မှုဆုံးရှုံးမှုများနှင့် ပိုးသတ်ဆေးအလွန်အကျွံသုံးစွဲမှုကို လျှော့ချပေးနိုင်ပါသည်။
၄။ ဆည်မြောင်းနှင့် ရေစီမံခန့်ခွဲမှုကို အကောင်းဆုံးဖြစ်အောင်ပြုလုပ်ခြင်း
ရာသီဥတုပြောင်းလဲမှုကြောင့် ရေရရှိနိုင်မှုမှာ ပိုမိုမရေမရာဖြစ်လာနေသည်။ Big data သည် အပင်အမျိုးအစား၊ ကြီးထွားမှုအဆင့်၊ မြေဆီလွှာစိုထိုင်းဆနှင့် မိုးရေချိန်ခန့်မှန်းချက်များအပေါ် အခြေခံ၍ သီးနှံရေလိုအပ်ချက်များကို တွက်ချက်ရန် ကူညီပေးသည်။ စမတ်ကျသော ရေသွင်းစနစ်များသည် ရေကို မှန်ကန်သောအချိန်တွင်နှင့် မှန်ကန်သောပမာဏဖြင့်ပင် အလိုအလျောက် ပေးပို့နိုင်သည်။ ရလဒ်အနေဖြင့် ရေအသုံးပြုမှု ပိုမိုထိရောက်ခြင်း၊ သီးနှံအရည်အသွေး တိုးတက်လာခြင်းနှင့် ရေစုပ်စက်များအတွက် စွမ်းအင်ကုန်ကျစရိတ် လျော့နည်းသွားခြင်းတို့ ဖြစ်သည်။
၅။ ရာသီဥတုဆိုင်ရာအန္တရာယ်စီမံခန့်ခွဲမှုနှင့် လိုက်လျောညီထွေဖြစ်အောင်နေထိုင်ခြင်း
ရေရှည်ရာသီဥတုဒေတာခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုသည် ရာသီအလိုက်ပုံစံများနှင့် မိုးခေါင်ရေရှားမှု၊ ရေကြီးမှု သို့မဟုတ် အပူလှိုင်းများ၏အန္တရာယ်ကို ဖော်ထုတ်နိုင်စေပါသည်။ Big data ကို ပိုမိုလိုက်လျောညီထွေဖြစ်အောင် စိုက်ပျိုးခြင်းပြက္ခဒိန်များ ရေးဆွဲရန်၊ အစွန်းရောက်အခြေအနေများကို ခံနိုင်ရည်ရှိသော မျိုးစေ့မျိုးကွဲများကို ရွေးချယ်ရန်နှင့် လျော့ပါးသက်သာစေရန် မဟာဗျူဟာများ ရေးဆွဲရန်အတွက် အသုံးပြုနိုင်ပါသည်။ ထို့အပြင်၊ စိုက်ပျိုးရေးအာမခံကုမ္ပဏီများသည် ဤဒေတာကို အသုံးချ၍ အန္တရာယ်ကို အကဲဖြတ်နိုင်ပြီး ပရီမီယံများကို ပိုမိုတရားမျှတစွာ သတ်မှတ်နိုင်ပါသည်။
၆။ ထောက်ပံ့ရေးကွင်းဆက် ထိရောက်မှုနှင့် ဈေးနှုန်း
Big data သည် ခြံတွင်သာ ရပ်တန့်မနေပါ။ ရိတ်သိမ်းပြီးနောက်၊ ထောက်ပံ့ပို့ဆောင်ရေးဒေတာ၊ ဈေးကွက်ဝယ်လိုအားနှင့် ဈေးနှုန်းခေတ်ရေစီးကြောင်းများကို ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာပြီး အကောင်းဆုံးရောင်းချချိန်များ၊ အထိရောက်ဆုံးဖြန့်ဖြူးရေးလမ်းကြောင်းများနှင့် ဝယ်လိုအားခန့်မှန်းချက်များကို ဆုံးဖြတ်နိုင်ပါသည်။ အမျိုးသားအဆင့်တွင်၊ ဤခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုသည် အစိုးရအား ဈေးနှုန်းတည်ငြိမ်မှုနှင့် စားနပ်ရိက္ခာရရှိနိုင်မှုကို ထိန်းသိမ်းရန် ကူညီပေးနိုင်ပြီး ရိတ်သိမ်းပြီးနောက်ဆုံးရှုံးမှုများကို လျှော့ချပေးနိုင်ပါသည်။
စိုက်ပျိုးရေး Big Data သည် နည်းပညာကို ပံ့ပိုးပေးသည်
Big data အသုံးဝင်ဖို့အတွက် အထောက်အပံ့ပေးတဲ့ နည်းပညာဂေဟစနစ်တစ်ခု လိုအပ်ပါတယ်။ IoT ကို လယ်ကွင်းထဲက sensor တွေနဲ့ device တွေကနေ data တွေစုဆောင်းဖို့ အသုံးပြုပါတယ်။ cloud computing က ကြီးမားတဲ့ data သိုလှောင်မှုနဲ့ processing ကို လွယ်ကူချောမွေ့စေပါတယ်။ Machine learning က predictive model တွေ၊ ရောဂါခွဲခြားမှုနဲ့ ဓာတ်မြေဩဇာအကြံပြုချက်တွေ တည်ဆောက်ရာမှာ ကူညီပေးပါတယ်။ ထို့အပြင် GIS (Geographic Information Systems) ဟာ မြေယာမြေပုံရေးဆွဲခြင်းနဲ့ spatial analysis မှာ အထူးသဖြင့် တိကျတဲ့ စိုက်ပျိုးရေးအတွက် အရေးပါတဲ့ အခန်းကဏ္ဍကနေ ပါဝင်ပါတယ်။
အကောင်အထည်ဖော်ရာတွင် စိန်ခေါ်မှုများ
၎င်း၏ ကြီးမားသော အလားအလာရှိသော်လည်း၊ စိုက်ပျိုးရေးတွင် big data အသုံးချမှုသည် စိန်ခေါ်မှုများစွာနှင့် ရင်ဆိုင်နေရသည်-
၁။ ဝင်ရောက်ခွင့်နှင့် အခြေခံအဆောက်အအုံ- နေရာအားလုံးတွင် တည်ငြိမ်သော အင်တာနက်၊ လုံလောက်သော လျှပ်စစ်ဓာတ်အား သို့မဟုတ် တတ်နိုင်သော အာရုံခံကိရိယာများ မရှိပါ။
၂။ ဒေတာ အရည်အသွေးနှင့် ပေါင်းစပ်မှု- ကွဲလွဲမှု၊ မပြည့်စုံမှု သို့မဟုတ် ဖော်မတ်ချထားသော ဒေတာများသည် ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှု၏ တိကျမှုကို လျော့ကျစေနိုင်သည်။
၃။ လယ်သမား ဒစ်ဂျစ်တယ်ဗဟုသုတ- လယ်သမားများသည် ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုရလဒ်ကို နားလည်ပြီး အသုံးချနိုင်စေရန် လေ့ကျင့်မှု လိုအပ်ပါသည်။
၄။ ဒေတာလုံခြုံရေးနှင့် လျှို့ဝှက်ရေး- မြေယာနှင့် ထုတ်လုပ်မှုဒေတာများသည် စီးပွားရေးအရ တန်ဖိုးရှိပြီး ထို့ကြောင့် အလွဲသုံးစားပြုမှုမှ ကာကွယ်ရန် လိုအပ်ပါသည်။
၅။ ကနဦးကုန်ကျစရိတ်များ- ပစ္စည်းကိရိယာများ၊ စနစ်များနှင့် နည်းပညာဆိုင်ရာ အတိုင်ပင်ခံပေးခြင်းများတွင် ရင်းနှီးမြှုပ်နှံမှုသည် အထူးသဖြင့် လယ်သမားငယ်များအတွက် အကန့်အသတ်ဖြစ်စေနိုင်သည်။
ဤစိန်ခေါ်မှုများကို ဖြေရှင်းရန်အတွက် အစိုးရများ၊ တက္ကသိုလ်များ၊ နည်းပညာကုမ္ပဏီများ၊ တိုးချဲ့ဝန်ထမ်းများနှင့် လယ်ယာလုပ်ငန်းအသိုင်းအဝိုင်းများအကြား ပူးပေါင်းဆောင်ရွက်မှု လိုအပ်ပါသည်။
စိုက်ပျိုးရေးဘဝတွင် လက်တွေ့အသုံးချမှု ဥပမာများ
နေရာအတော်များများမှာ big data-based application တွေက လယ်သမားတွေကို နေ့စဉ်ရာသီဥတုကို စောင့်ကြည့်ဖို့၊ မြေဆီလွှာအခြေအနေအပေါ် အခြေခံပြီး ဓာတ်မြေသြဇာအကြံပြုချက်တွေ ပေးစွမ်းဖို့နဲ့ ပိုးမွှားကျရောက်နိုင်ခြေကို သတိပေးဖို့ ကူညီပေးခဲ့ပါတယ်။ ဒရုန်းတွေကို လယ်ကွင်းတွေကို မြေပုံဆွဲပြီး ဧရိယာတစ်ခုလုံးကို ကိုယ်တိုင်စစ်ဆေးစရာမလိုဘဲ သီးနှံအခြေအနေတွေကို အကဲဖြတ်ဖို့ အသုံးပြုပါတယ်။ အောက်ပိုင်းမှာတော့ ဈေးကွက်ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုက သမဝါယမတွေ ဒါမှမဟုတ် ကုန်သည်တွေအနေနဲ့ အကောင်းဆုံးဈေးနှုန်းတွေရရှိဖို့ ကုန်စည်တွေကို ဘယ်အချိန်မှာ သိုလှောင်ရောင်းချရမလဲဆိုတာ ဆုံးဖြတ်ဖို့ ကူညီပေးပါတယ်။
ပိတ်
စိုက်ပျိုးရေး ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုတွင် big data ကိုအသုံးပြုခြင်းသည် ထုတ်လုပ်မှု၊ ထိရောက်မှုနှင့် ရေရှည်တည်တံ့မှုကို မြှင့်တင်ရန် သိသာထင်ရှားသော အခွင့်အလမ်းများကို ဖွင့်လှစ်ပေးသည်။ မှန်ကန်သောဒေတာဖြင့် လယ်သမားများသည် ရေသွင်းခြင်း၊ မြေဩဇာကျွေးခြင်း၊ ပိုးမွှားထိန်းချုပ်ခြင်း၊ ရိတ်သိမ်းခြင်းနှင့် စျေးကွက်ရှာဖွေရေး မဟာဗျူဟာများနှင့်ပတ်သက်သည့် ပိုမိုတိကျသော ဆုံးဖြတ်ချက်များချနိုင်သည်။ သို့သော် အောင်မြင်သော အကောင်အထည်ဖော်မှုတွင် အခြေခံအဆောက်အအုံ ပံ့ပိုးမှု၊ ဒစ်ဂျစ်တယ်ဗဟုသုတ တိုးမြှင့်လာခြင်းနှင့် လုံခြုံပြီး တရားမျှတသော ဒေတာအုပ်ချုပ်မှုတို့ လိုအပ်သည်။ ဤစိန်ခေါ်မှုများကို ကျော်လွှားနိုင်ပါက big data သည် အနာဂတ် စိုက်ပျိုးရေး၏ အဓိက ထောက်တိုင်တစ်ခု ဖြစ်လာနိုင်သည် - ပိုမိုစမတ်ကျသော၊ ပိုမိုရာသီဥတုဒဏ်ခံနိုင်သော နှင့် အစားအစာကွင်းဆက်ရှိ အစိတ်အပိုင်းအားလုံးအတွက် ပိုမိုအကျိုးအမြတ်ရှိသည်။
