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Datenintegration

Management heterogener Datenquellen aus verschiedenen Sensorsystemen

Der Einsatz von digitaler Sensorik in der Landwirtschaft hat in den letzten Jahren zu einer explosionsartigen Ausweitung verfügbarer Datenquellen geführt. Kaum eine moderne Landmaschine, die nicht auf verschiedene Weisen Informationen aus ihrer Umwelt erhebt. Doch ein Großteil dieser Daten wird danach nie wieder genutzt und liegt, gewissermaßen, brach.

Denn Daten sind nicht gleich Informationen. Letztere entstehen erst dadurch, dass Daten in einen Kontext gestellt werden. Ein Beispiel: Die Zahl 9,58 ist zwar bereits ein Datum (Einzahl von Daten). Doch ohne den Kontext „Sekunden, die Ursain Bolt im Jahr 2009 für die 100 Meter brauchte“, könnte wohl nur ein ausgewiesener Leichtathletikfan sagen, dass es sich um den Weltrekord im 100-Meter-Lauf der Männer handelt.

Sensor-Daten zu Informationen veredeln

Ähnlich gelagert sind die Probleme im Bereich der landwirtschaftlichen Datenerhebung. Denn die verschiedenen Sensorsysteme arbeiten für sich genommen zwar zuverlässig, sprechen aber häufig keine gemeinsame Sprache. So werden zwar Daten erhoben, aber nicht zu Informationen veredelt.

Es fehlt vor allem an einer übergreifenden, herstellerunabhängigen Plattform, die Daten aus heterogenen Quellen zusammenführt und für übergeordnete Analysen nutzbar macht. Dabei stellt sich die Frage, welche Einrichtung eine solche Plattform betreiben könnte, sodass sich Landwirtschaftsbetriebe sicher sein können, die Hoheit über ihre Informationen zu behalten. Von technischer Seite besteht die Herausforderung insbesondere darin, dass Daten aus unterschiedlichen Sensorsystemen auch in ihrer Struktur sehr verschieden sind. Umso mehr Kontextinformationen braucht es daher, um praxisrelevante Schlüsse aus den Daten zu ziehen.

Integration von Metadaten für praxisnahe Informationen

Mit EXPRESS verfolgen wir den Lösungsansatz, verschiedene Sensordaten zu verknüpfen und mit zusätzlichen sensornahen Informationen anzureichern. Vielversprechend erscheint insbesondere die Integration von Metadaten, durch welche die Rohdaten in den Kontext ihrer Umgebung gestellt und somit bewertet werden können. Aus Daten werden so Informationen, die Landwirtinnen und Landwirten direkte Entscheidungshilfen liefern.

Für den Schwerpunkt Datenintegration steht am Markt inzwischen eine Vielzahl Cloud-basierter Plattformen und Mirco-Services zur Verfügung. Diese ermöglichen die Verarbeitung auch großer Mengen an Daten aus verschiedenen Quellen. Neben der Datenakquise, der Angleichung verschiedener Datenstrukturen und der Sicherstellung von Datenkonsistenz, besteht das Ziel in der Bereitstellung und Visualisierung praxisrelevanter Informationen für landwirtschaftliche Betriebe.

Sie haben Fragen zum Schwerpunkt Datenintegration oder verfügen selbst über ungenutzte Sensordaten für Ihren Betrieb? Unser Ansprechpartner Martin Schieck vom Institut für Wirtschaftsinformatik der Universität Leipzig freut sich über Ihre Nachricht!

schieck@wifa.uni-leipzig.de

Plakat: Traktoren und Datenmanagement

Dank der Automatisierung von Funktionen wie etwa der Fahrzeugsteuerung könnten Arbeitsschritte zukünftig zunehmend kombiniert werden. So ließe sich eine signifikante Reduzierung der Arbeitszeit auf dem Schlepper erreichen.

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