يبدو أنه لا يمكنك في الوقت الحاضر أن تخطو خطوتين دون أن تسمع عن البيانات الضخمةلإدارة كل من الأسطح الرياضية وكذلك في الزراعة. سنشرح في هذه المقالة ما هو، كما سنقدم لك وصفًا موجزًا لاستخدامه.
إن جمع المعلومات هو ما يُعتبر البيانات الضخمة. ويشمل ذلك، على سبيل المثال، جميع البيانات المقدمة من محطة الأرصاد الجويةالمعلومات التي يمكن الحصول عليها من مياه الري أو التربة باستخدام مستشعرات المراقبة المستمرة أو المنفصلة وحتى أي معلومات مدخلات أثناء الزراعة.
جميع المعلومات التي تم جمعها أو يحتمل أن تكون قابلة للجمع البيانات الضخمة.

تمثل كل هذه المعلومات المتراكمة وغير المنظمة مشكلة يجب حلها. وبفضل برامج إدارة البيانات وقوة معالجة الحواسيب، يتم تحويل هذه البيانات الخام إلى معلومات ذات قيمة مضافة كبيرة.
بمجرد فرز المعلومات وتنظيمها، ينفتح عالم جديد من الاحتمالات. يمكن إنشاء علاقات بين المعلمات. على سبيل المثال، في العشب الرياضي، من الممكن الربط بين صلابة ملعب كرة القدم (الجاذبية)، مقيسة بمطرقة كليغمع مستويات رطوبة التربة (%VWC)، مقيسًا بـ مستشعرات الرطوبة.
تتيح المعلومات اتخاذ قرارات منطقية ومنطقية.

كما في المثال السابق، يمكن ربط العديد من القيم الأخرى. إيجاد الوقت المثالي من اليوم للري؛ معرفة العوامل التي تعدل وقت الري؛ إيجاد الوقت المناسب من اليوم للري؛ معرفة العوامل التي تعدل الأس الهيدروجيني؛ فإن التوصيل الكهربائي من مياه الري أو التربة؛ لتوفير تكوين "طبقة سوداء"في ملامح التربة (معدلات تسلل منخفضة في التربة ذات النسب المئوية العالية من محتويات الرطوبة الحجمية المروية بمياه الكبريتات)، إلخ.
إن تسخير البيانات المتولدة هو أقوى أداة معرفية عرفتها الزراعة على الإطلاق. ويؤدي تنظيم هذه المعلومات إلى تحسين استخدام الموارد. ولن يعتمد استخدام المدخلات مرة أخرى على الخبرة والحدس فقط؛ فالمعلومات موجودة لتبقى.
تقوم Tiloom بتطوير وتقديم مجموعة كاملة من أدوات المراقبة والتحكم في الزراعة والعشب الرياضي. يمكننا أن نقدم لك أدوات قوية للتحكم في الضخ، والمراقبة المستمرة والمتغيرة المنفصلة مع مستشعرات المعاوقة المحورية مثل POGO o TDR's.
اتخذ قرارات أفضل معنا، فخدماتنا عالية الجودة وخبرتنا التي تزيد عن 15 عاماً في مجال كرة القدم والجولف هي ضماننا:




رد واحد
أنت تستخدم مصطلح البيانات والمعلومات بشكل عشوائي.
يكمن الفرق بين البيانات والمعلومات في الإطار المرجعي الذي يجب أن "تمر" به البيانات لتوليد المعلومات. على سبيل المثال، البيانات التي تشير إلى أن الجهد الأرضي عند 120 م ب من الجهد لا تقدم شيئًا على الإطلاق ما لم يكن لدينا إطار مرجعي يخبرنا في أي نطاق جهد يجب أن يكون عليه هذا الجهد الأرضي.