Agricoltura 4.0: Big Data più IoT uguale Agridata - Big Data 4Innovation
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Agricoltura 4.0: Big Data più IoT uguale Agridata

Mauro Bellini

Mauro Bellini @mbellini3 Linkedin

Il percorso di sviluppo dei Big Data sta superando una nuova tappa. Il terziario e i servizi, a partire da Finance e Fintech, Banking, Insurance e Media sono stati tra i primi a scoprire e sfruttare la potenza della Data Science.
Poi sono arrivate l’industria, la produzione, il manufacturing, che con la diffusione dell’Internet of Things e con l’Industry 4.0 in particolare stanno trovando grazie ai Big Data una risposta a tante nuove dimensioni di business, come ad esempio la grande sfida della servitizzazione ovvero del passaggio da prodotto a servizio.
Adesso è venuto il momento del settore primario che con gli Agridata, i Big Data applicati al mondo Agrifood, ha iniziato un percorso che porta anche qui il dato al centro delle imprese e delle filiere.

Il lavoro dell’Osservatorio SmartAgrifood

In una parola nell’Agricoltura 4.0 il potere passa dai dati.
È questa la convinzione (e il titolo) del tavolo di lavoro dell’Osservatorio Smart Agrifood nato dalla collaborazione tra gli Osservatori Digital Innovation del Politecnico di Milano impegnati in ricerche empiriche finalizzate a creare e diffondere cultura su opportunità e impatti dell’Innovazione Digitale e il Laboratorio RISE Research & Innovation for Smart Enterprises dell’Università degli Studi di Brescia impegnato in attività di ricerca e di trasferimento di know-how verso le imprese.

Big Data e Agrifood: una opportunità per il Made in Italy

Parlare di Big Data e Data Science per l’agricoltura è oggi una realtà, o meglio deve diventarlo e la capacità di gestire i dati lungo tutta la filiera agroalimentare rappresenta una opportunità per il Made in Italy. Il grande tema è legato alle opportunità di aumentare la competitività dell’Agrifood con il digitale per concretizzare progetti di Smart Agrifood o Smart Agriculture basati appunto sulla valorizzazione dei dati, ma in un contesto nuovo, inconsueto per chi approccia tipicamente il mondo dei Big Data. La novità chiede di essere gestita partendo prima di tutto dalla identificazione di un metodo e il tavolo di lavoro fissa alcuni aspetti basilari per gestire il tema dei dati dal campo allo scaffale del retailer in modo coerente e integrato.

Se gli elementi di base sono rappresentati da:

  • Acquisizione dei dati
  • Gestione e integrazione
  • Elaborazione e analisi

una volta applicati al mondo delle imprese agricole si devono confrontare con una nuova serie di fonti favorite dalla diffusione di sensoristica IoT e di innovazione nell’ambito dei macchinari e delle attrezzature. Ed ecco che si deve considerare una prima mappatura delle tipologie di dato:

  • dati meteorologici
  • dati del campo
  • dati sul raccolto
  • dati delle attrezzature
  • dati dei macchinari
  • dati sul magazzino
  • dati operativi

Governance come esigenza per Big Data Protezione e Privacy dei dati

L’arrivo e la gestione di nuove fonti di dati apre una serie di tematiche che attengono alla Governance dei dati stessi e delle filiere. Da qui la necessità di attuare strategie e a azioni per il trattamento dei dati, per preservarne la qualità e per poterli gestire in una prospettiva di integrazione di filiera con altre imprese, con partner o con clienti. Sono i temi della proprietà e della privacy dei dati. Il tavolo di lavoro esorta prima di tutto a non essere passivi.

Nell’Agrifood il tema della privacy dei dati va affrontato tenendo conto della struttura interpretativa che può essere costruita sui dati. Il dato in sé (metereologico, di sensoristica di campo, del raccolto o proveniente dai macchinari) è relativamente rilevante per le tematiche legate alla privacy. Diventa importante in funzione dell’interpretazione e nel momento in cui si trasforma in informazione, ovvero nel momento in cui nella forma di insieme di dati viene trasformato in un significato e in una azione operativa o commerciale. Anche nell’ambito dell’Agrifood è necessaria la distinzione “classica” tra dato personale e dato anonimo. Nel primo caso, il dato diventa personale nel momento in cui può essere riferito a una persona fisica e tipicamente i dati relativi ai prodotti o al raccolto non lo sono e non chiedono un trattamento nel rispetto del codice della privacy.

In altri casi  è possibile associare i dati che provengono da macchinari o attrezzature (es. un trattore) alla persona che li utilizza (alla sua geolocalizzazione tramite GPS) e che porta la gestione di questi dati all’interno del trattamento dei dati personali. Ecco che i dati rilevati da quell’attrezzatura possono essere trattati solo con il consenso della persona che può essere associata a quei dati. In altre parole il tema dei dati va affrontato anche da questa prospettiva, sia per adempiere alle normative, sia per poter attivare tutti quei processi di integrazione di filiera tra diversi attori che necessariamente richiedono il corretto adempimento da parte di tutti delle procedure legate anche al trattamento dati.

L’incontro tra Agricoltura 4.0 e Big Data è una vera e propria nuova “palestra” di sperimentazione e di innovazione oltre che un mercato nuovo dalle straordinarie possibilità. Questi temi sono seguiti in modo specifico dalla testata Agrifood.tech che ha dedicato un ampio servizio al tavolo di lavoro Agricoltura 4.0 Il potere passa dai dati.

 

Direttore responsabile delle testate “verticali” di Digital360: Blockchain4Innovation, PagamentiDigitali, Internet4Things, BigData4Innovation e Agrifood.Tech si occupa di innovazione digitale applicata alla realtà delle imprese, delle pubbliche amministrazioni e del sociale

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