Big Vite, quando i big data incontrano la viticoltura

Ha preso il via Big Vite, un progetto finanziato dal Psr dell'Emilia-Romagna che ha come scopo quello di sviluppare il potenziale informativo dei big data in ambito vitivinicolo. Uno strumento a supporto delle decisioni di viticoltori e cantine

Tommaso Cinquemani di Tommaso Cinquemani

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I big data possono essere alimentati da un gran numero di fonti nelle aziende vitivinicole (Foto di archivio)
Fonte foto: © Andy Dean - Fotolia

Le aziende vitivinicole possiedono una grande ricchezza: i dati. Anche se a prima vista un agricoltore può ritenere di non avere dati utili per essere analizzati, in verità anche le realtà poco digitalizzate producono un grande ammontare di dati che possono essere utilizzati per ottimizzare la gestione delle imprese stesse.

È questo l'obiettivo del progetto Big Vite (Big data: nuovo strumento per la competitività della filiera Viti enologica) nato dal Gruppo operativo (Go) Grapes (Gruppo dati per la sostenibilità) con lo scopo di sfruttare i big data nel settore vitivinicolo. A lanciare il progetto sono stati un gruppo di aziende vitivinicole (Colli Romagnoli, Terre Cevico, Podere Pradarolo e Il Poggiarello), nonché l'Università Cattolica del Sacro Cuore di Piacenza e l'ente di formazione Irecoop Emilia-Romagna. Mentre Image Line e Latitudo rivestono il ruolo di consulenti.

Logo Big Vite
Il logo del progetto BIg Vite


I big data, cosa sono e perché sono importanti

Ogni attività aziendale produce dei dati che, se debitamente raccolti e analizzati, possono fornire informazioni di alto valore per migliorare le attività produttive.

Quando i dati sono tanti, vari e in continua produzione si usa il termine di big data. La quantità è un elemento distintivo dei big data, ma non è un parametro assoluto, in quanto il concetto di "grandezza" varia a seconda del settore e dell'epoca storica. Certo, ad essere precisi è difficile che una singola azienda agricola produca big data, ma la somma dei dati prodotti da più aziende può rappresentare un big data.

I dati devono inoltre essere vari (oltre che veritieri). Nel campo vitivinicolo parliamo ad esempio del registro dei trattamenti. Ci sono poi le note di carico e scarico del magazzino, i dati sulle uve (grado zuccherino, acidità, alcol potenziale, ...), ma anche le foto scattate con un cellulare, i memo vocali registrati con uno smartphone, le interazioni Facebook e le fatture emesse e ricevute. Qualunque dato digitale può essere utile ad arricchire i big data.

Diagramma di interconnessione dei vari elementi della filiera vitivinicola

Tutti questi dati, in continua produzione, possono essere analizzati per avere informazioni che indirizzino l'azienda vitivinicola verso una gestione più razionale del proprio business.

"Abbiamo deciso di avviare questo progetto per cercare di sfruttare le potenzialità dell'analisi dei big data nel campo vitivinicolo", spiega Stefano Poni, responsabile del progetto e docente del dipartimento di Scienze delle produzioni vegetali sostenibili presso l'Università Cattolica del Sacro Cuore di Piacenza.


Quali informazioni estrarre dai big data?

L'analisi dei big data può fornire informazioni di tre tipologie: descrittive, prescrittive e predittive. Le prime descrivono le informazioni che riguardano l'azienda o la gestione del vigneto e possono essere utilizzate ad esempio per migliorare i processi o le dinamiche che hanno portato ad un certo risultato, ad esempio il perché la difesa di un certo vigneto non è stata efficace come previsto.

Le informazioni prescrittive sono invece da utilizzare per prendere decisioni tempestive, come ad esempio il momento migliore per la vendemmia oppure per effettuare un trattamento. In questo senso sono sfruttate nei Dss (Decision support system).

"Le informazioni più interessanti sono forse quelle predittive, capaci cioè di fornire delle previsioni sul futuro", sottolinea Poni. Si pensi a quanto sarebbe più facile il lavoro se ad inizio stagione si conoscesse il livello di produttività del vigneto o la qualità finale delle uve.

Big Vite, finanziato dal Psr della Regione Emilia-Romagna attraverso la Misura 16, si baserà sui dati forniti dalle cantine, come anche da Image Line, che ha sviluppato software gestionali come QdC® - Quaderno di Campagna. Mentre Latitudo (partner di Microsoft) svilupperà gli algoritmi di analisi e l'interfaccia che a fine progetto dovrebbe essere fornita alle cantine per interrogare il sistema e ottenere le informazioni di cui hanno bisogno.

QdC® e Quaderno di Campagna® sono marchi registrati da Image Line Srl Unipersonale
 

Unione europea e Regione Emilia-Romagna
Iniziativa realizzata nell'ambito del Psr Emilia-Romagna 2014-2020 - Tipo di operazione 16.1.01 - Gruppi operativi del Pei per la produttività e la sostenibilità dell'agricoltura, Focus Area 3A - Progetto: BIG-data: nuovo strumento per la competitività della filiera VITi-Enologica - BIG VITE

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Fonte: Agronotizie

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Tag: viticoltura vitivinicoltura big data

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