Suurandmed tootja teenistuses: kas olevik või tulevik?

Programmi sisu on põllumajandustootmisele kasulikud andmed ja analüüsid kättesaadavaks teha. Kasusaajaid on peale põllumehe ka teisi, näiteks avaliku sektori asutused ja teadlased. Osaliselt on suurandmete kasutamine juba olevik, aga valdaval määral siiski veel tulevik.

Eestis on enam kui 40 riiklikku andmekogu või andmebaasi, mis sisaldavad hulgaliselt põllumajandustootjale kasulikku infot. Andmekogude hulgas on palju selliseid, mis sisaldavad avaandmeid (seega vabalt kasutatavad kõigile), kuid enamik on sellised, mille andmed on ametkondlikuks kasutamiseks (mida saab näha ja kasutada vaid need andmed esitanud tootja või tema volitatud isik).

Muist andmeid tekib näiteks põllumajandustoetuste taotlemise käigus, osa riikliku järelevalve või nõustamise toimingute käigus. Lisaks on olemas hulk toetavaid andmeid: aluskaardid, aerofotod jne. Samuti loovad andmeid põllumehed oma igapäevase tegevuse käigus: kes siis mõne põllumajandustarkvara abil nagu eAgronom, Terake, Cropio või siis „vana hea“ Exceli abil. Seejuures võivad andmed tulla ka otse põllumajandusmasinatest, kuna paljudel tootjatel on vastava võimekusega seadmed olemas. Igal juhul tekib põllumajandusega seotud andmeid väga palju, kuid nad on praegu veel väga erineva tähenduse, struktuuri ja kvaliteediga ning neid on keeruline kasu toova tulemuse saamiseks analüüsida.

Siin tulebki appi suurandmete süsteem, mis tegelikult ei ole midagi keerulist. Loomulikult on taustal keerukad lahendused ja metoodikad, kuid tavalise kasutaja jaoks ongi suurandmed niisugused andmed, mida on palju, keerulise struktuuriga ja erinevates andmebaasides laiali, et nende analüüsimine ja mõtestamine ei ole tavaliste vahenditega enam võimalik.

Suurandmete süsteemi kaudu on võimalik jõuda uute järelduste ning kasudeni andmete sünteesil ja analüüsimisel, mida varem ei ole olnud võimalik mõistlike kuludega saavutada. Kuigi tegu on suurandmete süsteemiga, võib sellel konkreetse põllumehe jaoks olla väga konkreetne väljund: näiteks väetamissoovitused konkreetsel põllul, pannes kokku mullastikuandmed, toitainetebilansi andmed, kasvatatava kultuuri, prognoositava saagikuse, ilmastikuprognoosi, satelliidiandmed. See info on võimalik viia täppisviljeluse võimekusega väetisekülvikuni, mille abil antakse konkreetsel areaalil põllu piires toitaineid väetise abil mulda nii palju, kui olud nõuavad. Ükski põllumees ei soovi ju põldu väetada võimalikult palju, vaid täpselt nii palju, kui toitainetebilansi põhjal vajalik. Võidab nii põllumees tootmissisendite kulu vähenemise tõttu kui ka keskkond.

Paljude huvigruppide koostöö

Suurandmete süsteemi kontekstis on väga oluline mõista kogu andmete väärtusahela toimimist – tähtis on koostöö erinevate huvigruppide vahel. Need on eelkõige põllumajandustootjad, aga samuti avaliku sektori asutused, ülikoolid, teadusasutused, kolmandad osapooled (eelkõige põllumajandustarkvara arendajad).

Suurandmete väärtusahel koosneb tegevustest, mis algavad andmete kogumisega ja lõpevad nende kasutamisega otsustusprotsessides – olgu siis tegemist põllumehe, põllumajanduspoliitika kujundaja või teadlasega, suurandmed on kõigile kättesaadavad vastavalt nende kasutajaõigustele ja andmete üldistuse astmele.

Praegu on meie põllumajanduse kontekstis andmete väärtusahel väga lünklik, kuna andmete kättesaadavus on raske ja kvaliteet äärmiselt ebaühtlane.

Mis on põllumajanduse suurandmete programm?

Maaeluministeerium algatas põllumajanduse suur-andmete programmi, mis ametlikus keeles kannab nime „Teadmussiirde pikaajaline programm põllumajanduse suurandmete tegevusvaldkonnas“.

Programmi eesmärk on andmete koosvõime tõstmise ja efektiivse kasutamise abil luua majanduslikku lisandväärtust põllumajandustootmises, toetada täppisviljeluse arengut ja keskkonnahoidlikku põllumajandust.

Eesmärgi saavutamiseks luuakse programmi lõpuks põllumajanduse suurandmete elektrooniline süsteem (tööriist), milles on võimalik olemasolevaid andmeid omavahel seostada, siduda andmeid sobivate analüütiliste mudelite ja praktiliste rakendustega. Suurandmed süsteemis peavad olema harmoniseeritud, ühildatavad, ajakohastatud, seotud või seostatavad ruumiandmetega, liikuma mõlemasuunaliselt (st tootjalt süsteemi ning tagasi tootjale) ning olema kasutatavad erinevates põllumajandustootjale suunatud praktilistes mudelites/rakendustes.

Peagi valmib teostatavusuuring

Programmi esimese etapi teostamiseks tehti eelmisel aastal riigihange, et korraldada suurandmete süsteemi teostatavusuuring. Eesmärk on välja selgitada, milline peaks olema põllumajanduse suur-andmete lahendus ning millised on kulud ja tulud kõikidele huvigruppidele. Uuringu valmimise tähtaeg on 9. september 2019.

Suurandmete programmi andmeanalüüsi käigus analüüsiti rohkem kui 40 andmekogu andmeid. Iga andmekogu kohta tehtud reaalandmete analüüsi kokkuvõtted kirjeldavad, kas ja kuidas oleksid konkreetse andmekogu andmed suurandmete süsteemis kasutatavad. Lisaks hinnati andmekogude arendusvajadusi nii sisulisest kui ka finantsilisest aspektist. Analüüside visualisatsioonid on saadaval aadressil: https://tietoanalytics.ee/PRIA.

Analüüs tervikuna sisaldab infotehnoloogilist, teaduslikku, õiguslikku ja majanduslikku vaadet analüüsitavatele andmetele ja võimalikele lahendustele. Defineeritakse teenused, mida analüüsitud andmete põhjal on võimalik realiseerida ja kes võiks seda teha (riik, tarkvaratootjad). Programmi esimese etapi tulemite põhjal kuulutatakse välja teise etapi hange, mille käigus realiseeritakse suurandmete süsteemi tehniline lahendus ja olulisemad või lihtsamini tehtavamad teenused.

Kui palju see kõik maksab?

Konkreetsetes numbrites või kaudselt on kirjeldatav kasu põllumajandustootjale, ametiasutustele, teadusasutustele, keskkonnale. Sellega üritab põllumajanduse suurandmete projekt ka tegeleda, hõlmates nii paljusid sisendeid kui võimalik. Projekti lõpuks tekib nn teekaart, mille alusel hakatakse põllumajanduse suurandmete süsteemi looma ja selgub ka investeeringuvajadus.

Millised võiksid olla teenused ja kuidas need on kättesaadavad?

Põllumajanduse suurandmete programmi eesmärk on teha põllumajandustootjale majandusotsuste tegemisel kättesaadavaks erinevate andmekogude ja andmebaaside andmed, võrrelda enda tootmisüksuse andmeid teistega ning saada vastu täiendavat andmeanalüüsi ning soovitusi.

Riigile andmed automaatselt

Kindlasti on oluline märkida, et riik ei pea tingimata hoolitsema kõikvõimalike teenuste loomise eest põllumajanduse suurandmete süsteemis. Pigem on riigi ülesanne hoolitseda nende teenuste eest, mis on seotud mingite andmete kohustusliku esitamisega riigile ja nende andmete analüüsi tulemusel baseeruvate teenuste eest – ülejäänu võiks jääda realiseerimiseks turuosalistele.

Samuti saaks automatiseerida aruannete esitamist riigile (nt statistikaamet, PRIA). Lisaks on riigi ülesanne hoolitseda suurandmete süsteemi baaskomponentide „elus püsimise“ eest (näiteks metaandmestik, autoriseerimine ja autentimine, mingid olulised teenused, mida teised süsteemi liikmed ei paku) ja standardiseeritud andmevahetusliideste eest.

Luuakse riiklik ePõlluraamat

Võtmetähtsusega on riikliku ePõlluraamatu loomine ja tulevikus põlluraamatu vaid elektroonilises keskkonnas pidamine. Siin piirdub riigi roll sellega, et tehakse tasuta kättesaadavaks ePõlluraamatu keskkond, mille kaudu saab esitada minimaalse komplekti õigusaktides nõutud andmed. Riik võib selle rakenduse teha ise, aga võib selle arenduse ka riigihankega sisse osta. Ei saa ju kedagi sundida kasutama mõnda raha eest kättesaadavat põllumajandustarkvara. Kõik, mis ületab riikliku miinimumkohustuse andmeid, on eraettevõtete rida realiseerida.

Küll aga on võimalik areng, kus täiendavate andmete esitamisel (nt põllumajandusmasinate andmestik) on riik valmis vastu pakkuma ka mingeid hüvesid (nt vabastama kohapealsest kontrollist, pakkuma täiendavaid andmeanalüüse vms). Siiski ei ole ükski stsenaarium veel otsustatud, projekti eesmärk on töötada välja ettepanekud. Mingil juhul ei hakka riik konkureerima põllumajandustarkvara tootjatega.

Projekti ideekorje käigus kaardistati ligi 60 teenust, mida analüüsitud andmete põhjal oleks teoreetiliselt võimalik luua.

Hea teada

Praeguse analüüsi põhjal oleks võimalik realiseerida näiteks järgmisi teenuseid:

• Huumusbilanss. Huumusbilansi kalkulaator on 2015. aastal mineraalmuldade huumusseisundi hindamiseks koostatud tabelarvutusprogramm, mis võimaldab etteantud sisenditest lähtuvalt hinnata huumusbilanssi (kg/ha) ja huumusvaru muutust (% algarvust aastas) nii põllupõhiselt kui ka külvikorra kohta kaalutud keskmisena. Suurandmete süsteemi luuakse teenus, mis võimaldaks samu arvutusi teha, aga erinevate andmekogude andmeid kasutatakse nii, et kasutaja ei peaks kõiki sisendandmeid käsitsi programmi sisestama.
• NPK bilanss. Analoogselt huumusbilansi kalkulaatoriga on koostamisel algoritmid NPK (lämmastik, fosfor, kaalium) bilansi arvestamiseks põllupõhiselt. Algoritmid vajavad sisendandmetena mulla infot (väetisetarve, mullastikukaart) ning põlluraamatust kultuuri, saagikuse ja väetamise andmeid. Ilmselt on NPK bilansi algoritmid otstarbekas liidestada väetussoovituse teenusega (vähemalt teenuse kasutaja seisukohast lähtuvalt).
• Väetussoovitused. Vastavalt kultuurile, saagikusele ja mullastikule ning eelnevale väetamisele arvutatakse vastavate algo-ritmide alusel vajalikud toiteelementide kogused. Tekib nn ruumiline väetusplaan, mida on võimalik kasutada täppisviljeluse seadmetes.
• Külvikorra kavandaja. Põldudele on võimalik kavandada külvikord või saada soovitusi, millist kultuuri sellel põllul järgmisena oleks mõistlik kasvatada. Viimasel juhul esitab moodul kultuuride loendi sobivaimast ebasobivaimani. Mõlemal juhul lähtutakse kultuuride üldnimistust, mida on võimalik teatud tingimuste alusel kitsendada: eelnevatel aastatel põllul kasvatatud kultuurid, esinenud taimekahjustajad, kohalikud agroklimaatilised tingimused, ettevõtte toodanguvajadus (nt kui palju on vaja varuda mingit liiki sööta); kui palju on vaja mingit liiki väetist; kuidas optimeerida koristuskonveierit, põllule ligipääs ja põllul töötamise võimalus ettevõtte taimekasvatusmasinatega jne.
• Piirangute hoiatussüsteem välitöömasinatele. Süsteem teavitab automaatselt tootjat veekogude puhvertsoonidest (sh oskavad täppisviljeluse seadmed tsooni jäävad tööorganid ise sulgeda), puhvertsoonid veehaardel, erosiooniohuga alad, mesilate asukohad.
• Saagi valmimise prognoos. Vastavalt kasvatatavale kultuurile, mullastiku andmetele, reljeefile (nõlva suund ja kallak), taimkatte kõrgusmudelile, ilmastikuandmetele ja sateliitidelt saadavatele andmetele vastava ennustusmudeli koostamine.
• Sordivaliku ja seemne kvaliteedi valiku soovitused. Soovitused lähtuvalt toodangu kvaliteedi eesmärkidest (nt sööda-, toidu-, õlle- või seemneoder), tootmistüübist (mahe või tavatootmine), kohalikest agroklimaatilistest tingimustest, mullastikust, kavandatavast külviajast, taimekaitse- ja väetamisplaanist.