[스마트팜 사업 과정 ②] 농장경영과 작물관리

스마트팜의 성공적인 도입을 이끌기 위해 농가들은 농장 경영과 작물관리에 대한 면밀 분석을 추진해야 한다. 무선 네트워크, IoT, 클라우드 컴퓨팅의 발전은 기본적으로 데이터를 획득하고 빅 데이터를 생성하기 위한 하나의 수단일 뿐이다.

빅 데이터의 궁극적인 사용은 빅 데이터에 의해 구체화되거나 활성화된 정보나 정보를 얻는 것이다. 농업 빅데이터는 빅데이터 분석 없이는 실질적인 가치가 없을 것이다. 빅 데이터 분석을 얻으려면 서로 다른 소스의 데이터를 '데이터 라곤스'에 통합해야 한다. 이 과정에서 데이터 오류와 중복으로 인해 데이터 품질 문제가 발생할 가능성이 높다.

대규모 데이터 수집이나 창고가 출현한 이후, 이른바 데이터 풍부, 정보 빈약(DRIP) 문제가 만연해 왔다. DRIP 문제는 정보를 제공하지만, 반드시 방어적이거나 타당하지는 않은 방식으로 정보를 제공하는 빅 데이터 접근 방식에 의해 완화되었다.

따라서 데이터 양으로 데이터 품질 문제를 어느 정도 극복함으로써 온디맨드 클라우드 컴퓨팅을 통한 데이터 액세스 제한, 상관 데이터 분석을 통한 원인 분석, 증거 기반 애플리케이션을 통한 모델 기반 분석이다.

빅데이터 자체로는 'a-ha' 통찰력을 제공할 수 있지만, 기존의 데이터 관리 및 거버넌스 프로세스와 완벽하게 통합될 때만 장기적인 비즈니스 이점을 안정적으로 제공할 수 있다. 빅 데이터 프로세싱은 완전하고 의미 있는 사용에 필요한 컨텍스트와 일관성을 만들기 위해 기존의 프로세스 매개 데이터 및 메타데이터에 의존한다.

빅 데이터 처리 결과는 비즈니스의 변화와 진화를 가능하게 하기 위해 전통적인 비즈니스 프로세스로 피드백되어야 한다.



김철호 기자 fire@thekpm.com