Найти в Дзене
ООО "ГеомирАгро"

Объединяя цифровые потоки: как собрать все данные сельхозпроизводства в едином BI-решении

В современном сельском хозяйстве данные стали таким же ресурсом, как земля, семена и техника. Но на практике информация почти всегда разрознена. Финансы ведутся в 1С, техника передаёт данные в отдельные системы мониторинга, метеоинформация доступна в специализированных сервисах, а результаты осмотров полей часто остаются в личных записях агрономов. В итоге управленческие решения принимаются на основе фрагментов, а не целостной картины. BI-модуль платформы «АссистАгро» решает эту проблему, объединяя данные в едином дашборде. Это позволяет работать с информацией напрямую — анализировать, планировать и контролировать процессы на уровне полей, операций и затрат. Даже если в хозяйстве уже используется несколько разных систем, BI-инструменты связывают их в единую аналитику и делают данные наглядными и сопоставимыми. Финансовые данные (1С) Содержат ключевую информацию о затратах и выручке, но чаще всего существуют отдельно от производственных показателей и не связаны с фактическими работами
Оглавление

В современном сельском хозяйстве данные стали таким же ресурсом, как земля, семена и техника. Но на практике информация почти всегда разрознена. Финансы ведутся в 1С, техника передаёт данные в отдельные системы мониторинга, метеоинформация доступна в специализированных сервисах, а результаты осмотров полей часто остаются в личных записях агрономов. В итоге управленческие решения принимаются на основе фрагментов, а не целостной картины.

BI-модуль платформы «АссистАгро» решает эту проблему, объединяя данные в едином дашборде. Это позволяет работать с информацией напрямую — анализировать, планировать и контролировать процессы на уровне полей, операций и затрат. Даже если в хозяйстве уже используется несколько разных систем, BI-инструменты связывают их в единую аналитику и делают данные наглядными и сопоставимыми.

Почему разрозненность данных — проблема для хозяйства

Основные источники информации

Финансовые данные (1С)

Содержат ключевую информацию о затратах и выручке, но чаще всего существуют отдельно от производственных показателей и не связаны с фактическими работами в поле.

Данные с сельхозтехники

Системы GPS/ГЛОНАСС мониторинга фиксируют местоположение, пробег, моточасы, расход топлива, простои и нарушения границ полей. При этом автоматический расчёт обработанных площадей и производительности есть далеко не во всех системах.

Современные терминалы сельхозтехники (John Deere, Trimble, New Holland, CLAAS, РСМ) собирают огромный массив информации: треки движения, скорость, расход топлива, параметры операций, карты урожайности, данные о внесении удобрений и СЗР. Проблема в том, что эти данные часто остаются «внутри» терминалов и не используются для анализа и принятия решений.

Осмотры полей

Агрономы регулярно фиксируют состояние посевов, болезни, вредителей и сорняки. Но фотографии и заметки хранятся в телефонах или мессенджерах без структуры и истории. В результате невозможно отследить динамику, сравнить сезоны и использовать эти данные для прогнозов.

Спутниковый мониторинг

Карты вегетации помогают находить проблемные зоны, но без связи с историей работ, затратами и агрохимией они превращаются в инструмент «пожаротушения», а не стратегического планирования.

Метеоданные

Чаще всего просматриваются в отдельных интерфейсах и не связаны с фактическими работами и результатами.

Учёт выполненных работ и технологические карты

Нередко существуют формально — в блокнотах или отчётах, без реального контроля исполнения и анализа отклонений.

Агрохимический анализ почв

Потенциал этих данных используется лишь частично. Картограммы остаются статичными файлами, лабораторные анализы приходят в разных форматах, а динамика плодородия за годы анализируется вручную, без связи с урожайностью и экономикой.

К чему приводит разрозненность данных

  • Потере времени на ручной сбор информации
  • Отсутствию целостного понимания ситуации в хозяйстве
  • Запоздалым управленческим решениям
  • Сложностям в оценке эффективности и рентабельности
  • Ошибкам в планировании и прогнозировании

Сколько времени специалисты тратят на сбор данных вместо принятия решений? И какие возможности теряет хозяйство, не видя полной картины? Все это напрямую отражается на экономике и конкурентоспособности.

Что такое BI и зачем он нужен в сельском хозяйстве

Business Intelligence — это технологии, которые позволяют собирать данные из разных источников, объединять их, анализировать и представлять в удобном виде. В агробизнесе BI-системы дают возможность:

  • интегрировать разрозненные данные
  • визуализировать их в виде дашбордов и карт
  • выявлять закономерности и отклонения
  • принимать решения на основе актуальной информации

Для руководителей и главных агрономов это способ видеть хозяйство целиком, без ручного сведения отчетов.

Из чего состоит эффективное BI-решение

Практика внедрений показывает, что полноценная BI-система для сельского хозяйства включает:

Интеграцию с существующими системами

1С, мониторинг техники, терминалы точного земледелия, метеостанции, мобильные приложения агрономов.

Единое хранилище данных

С историей, детализацией, быстрым доступом и защитой информации.

Аналитические инструменты

Расчёт KPI, сравнение план/факт, анализ затрат и рентабельности до уровня участков поля, поиск взаимосвязей между агроприёмами и урожайностью.

Визуализацию

Интерактивные дашборды, карты полей с несколькими слоями данных, графики динамики и визуальные сигналы отклонений.

Мобильный доступ

Работа с данными прямо «в поле», уведомления и оповещения.

Как BI работает на практике

На примере «АссистАгро» видно, как BI превращает данные в управленческий инструмент.

Мониторинг полевых работ

Объединение GPS-данных, границ полей, терминалов и учёта работ позволяет автоматически считать обработанные площади, производительность техники, контролировать соответствие плану и качество операций.

Анализ использования ресурсов

Расход топлива на гектар, эффективность удобрений, загрузка техники, реальная себестоимость операций — всё считается автоматически на основе связанных данных.

Планирование и прогнозирование

Исторические данные метео- и урожайности, планы технологических карт и наличие ресурсов в 1С позволяют точнее планировать сроки, закупки и объёмы работ.

Финансовая аналитика

Производственные данные связываются с финансами, что даёт понимание прибыльности каждого поля и даже отдельных участков.

Как выстроить BI-систему в хозяйстве

Шаг 1. Аудит данных

Определить, какие данные уже собираются, где они хранятся и что не используется.

Шаг 2. Выбор ключевых показателей

Определить KPI, детализацию, требования к визуализации и целевые значения.

Шаг 3. Пошаговое внедрение

Начать с критичных данных, настроить базовые дашборды, обучить персонал и работать с изменением привычных процессов.

Шаг 4. Постоянное развитие

Собирать обратную связь, расширять источники данных и развивать аналитику.

Роль ИИ и машинного обучения

В «АссистАгро» технологии ИИ уже используются на практике: от выявления сорняков и оценки густоты посевов до прогнозирования урожайности. BI-модуль делает результаты этих расчётов наглядными и понятными — в виде карт, графиков и отчётов, готовых для управленческих решений.

Итог

Интегрированные BI-решения позволяют сельхозпредприятиям перейти от разрозненных данных к управлению целостной системой. Информация перестаёт быть набором отчётов и становится инструментом анализа, прогнозирования и управления рентабельностью.

Цифровизация — это не только технологии, но и изменение подхода к управлению. Те хозяйства, которые уже сегодня начинают использовать данные комплексно, получают устойчивое конкурентное преимущество и новые точки роста эффективности.

Более подробно о подходах, практических кейсах и экономике внедрения мы разберём на конференции группы компаний Геомир, которая пройдёт 3 февраля в Москве. Регистрация уже открыта.