Big Data Analytics in der Landwirtschaft: Marktgröße, Anteil, Wachstum und Branchenanalyse, nach Typ (Datenerfassung, Datenspeicherung, Datenfreigabe, Datenanalyse und andere), nach Endbenutzern (Chemie, Wetter, Finanzen, Pflanzenbau und Landmaschinen) und regionale Prognose bis 2035

BIG-DATA-ANALYSE IM LANDWIRTSCHAFTSMARKTÜBERBLICK

Die globale Marktgröße für Big-Data-Analysen in der Landwirtschaft belief sich im Jahr 2026 auf 1227,58 Millionen US-Dollar und soll bis 2035 2412,62 Millionen US-Dollar erreichen, was einem CAGR von 7,8 % im Prognosezeitraum entspricht.

Bei der Big-Data-Analyse in der Landwirtschaft werden umfangreiche und vielfältige Informationen aus Quellen wie IoT-Sensoren, Drohnen, Satelliten, Wetterstationen und Maschinen gesammelt, verarbeitet und untersucht und in nützliche Ergebnisse umgewandelt. Erkenntnisse aus diesen Sensoren ermöglichen es Landwirten, begrenzte Ressourcen nur auf die erforderlichen Flächen einzusetzen, Abfall zu reduzieren und ihre Ernteerträge zu verbessern. Durch den Einsatz von maschinellem Lernen, Geodaten und KI können Wetterverhältnisse vorhergesehen werden und es werden Anstrengungen unternommen, um Ernteerträge abzuschätzen, Krankheiten frühzeitig zu erkennen und Pflanzungen sinnvoll zu planen. Daten von Maschinen berichten über Feuchtigkeit, Nährstoffe, Ernten und die Leistung von Maschinen und nutzen gleichzeitig historische und Marktdaten für intelligentere landwirtschaftliche Entscheidungen.

Die Boden-, Schädlings- und Wetterüberwachung sowie die Verwaltung der Lieferkette zwischen Bauernhof und Märkten profitieren alle von neuen Technologien. Die Beachtung der Tiergesundheit und der Maschinenleistung trägt dazu bei, dass der Betrieb reibungslos läuft. Big-Data-Analysen ermöglichen es Landwirten, ihre Auswirkungen auf die Umwelt zu reduzieren und sich an die Auswirkungen des Klimas und der Ressourcenknappheit anzupassen. Durch die Nutzung von Daten für Ertragsschätzungen, die Verbesserung der Lieferkette, die Züchtung besserer Nutzpflanzen und die Bewältigung von Klimarisiken verändert die fortschrittliche Landwirtschaft die Landwirtschaft heute zum Besseren. Durch diesen Wandel sind Landwirte mit besseren Werkzeugen ausgestattet und können klüger entscheiden, was zu höherer Produktivität, geringeren Ausgaben und einer sichereren Nahrungsmittelversorgung für alle führt.

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GLOBALE KRISEN MIT AUSWIRKUNGEN AUF BIG-DATA-ANALYSE IM LANDWIRTSCHAFTSMARKTCOVID-19-AUSWIRKUNGEN

"Die Pandemie löste die digitale Akzeptanz aus, steigerte die Widerstandsfähigkeit und Effizienz und beschleunigte den Markt"

Die globale COVID-19-Pandemie war beispiellos und erschütternd, da der Markt im Vergleich zum Niveau vor der Pandemie in allen Regionen eine über den Erwartungen liegende Nachfrage verzeichnete. Das plötzliche Marktwachstum, das sich im Anstieg der CAGR widerspiegelt, ist darauf zurückzuführen, dass das Marktwachstum und die Nachfrage wieder das Niveau vor der Pandemie erreichen.

Die Pandemie hat Schwächen in der Lebensmittelversorgung und im Arbeitskräftebereich deutlich gemacht und dazu geführt, dass die Branche digitale Tools umfassend einsetzt. Der neue Ansatz weckte ein größeres Interesse an Big-Data-Analysen, was dazu führte, dass Landwirte Automatisierung, Fernkontrolle und forschungsbasierte Tools für eine bessere Planung nutzten. Aufgrund des Mangels an genügend Arbeitskräften und der Probleme mit der Logistik sorgten digitale Tools für ständige Aktualisierungen der Pflanzengesundheit, des Wetters sowie der Boden- und Geräteleistung. Dadurch schonten die Landwirte Ressourcen, verloren weniger und wurden widerstandsfähiger gegen Erschütterungen. Mithilfe digitaler Tools hat die Branche Arbeitsabläufe verbessert und den Weg zu einer umweltfreundlichen und technologisch fortschrittlichen Landwirtschaft beschritten.

NEUESTER TREND

"Satelliten- und Fernerkundungsanalysen in Echtzeit, um den Markt voranzutreiben"

Die Echtzeitanalyse von Satelliten- und Fernerkundungsdaten ist in der modernen Landwirtschaft unerlässlich und ermöglicht eine ständige, groß angelegte Beobachtung der Pflanzengesundheit, der Bodenfeuchtigkeit und der Felder. Mit Hilfe von KI kann die Fernerkundung dabei helfen, Probleme wie Dürre, Nährstoffverluste und Schädlinge frühzeitig zu erkennen, sodass Landwirte rechtzeitig handeln können, um weitere Schäden zu verhindern. Dadurch bietet die Technologie den Landwirten Schätzungen des erwarteten Ertrags, hilft bei der Planung und Eingabe von Ressourcen und geht während der gesamten Vegetationsperiode effektiv mit Risiken um. Die Bereitstellung fortschrittlicher Analysen für alle trägt dazu bei, die landwirtschaftlichen Praktiken für alle zu verbessern, auch für Kleinbauern. Durch die genaue Überwachung der Landnutzung und der Umwelt unterstützt die Fernerkundung einen besseren Umgang mit Ressourcen und fördert eine nachhaltige Landwirtschaft.

BIG-DATA-ANALYSE IN DER AGRARMARKTSEGMENTIERUNG

Nach Typ

Je nach Typ kann der globale Markt in Datenerfassung, Datenspeicherung, Datenfreigabe, Datenanalyse und andere Kategorien eingeteilt werden

• Datenerfassung: Die Erfassung von Daten in der Landwirtschaft erfolgt mithilfe von IoT-Sensoren, Drohnen, Satelliten und manuellen Ansätzen. Sie überwachen die Bodenfeuchtigkeit, die Pflanzengesundheit, das Wetter und die Maschinenleistung. Automatisierte Systeme reduzieren menschliche Fehler und verbessern die Datengenauigkeit. Durch das Sammeln verschiedener Arten von Informationen können sie den Betrieb besser verstehen und entscheiden, was als nächstes zu tun ist.
• Speichern von Daten: Das Speichern von Daten in der Landwirtschaft erfordert eine robuste digitale Infrastruktur, um große Mengen aus der modernen Landwirtschaft verarbeiten zu können. Mit Cloud-Plattformen und lokalen Servern können Daten sicher gespeichert und einfach geteilt werden. Für eine effektive langfristige Planung müssen Lösungen Skalierbarkeit, Zuverlässigkeit und Datenintegrität gewährleisten. Die Integration von Informationen aus Verlaufs- und Echtzeitdaten hilft dabei, Trends zu verstehen und Vorhersagen zu treffen, indem sichergestellt wird, dass auf landwirtschaftliche und persönliche Informationen nicht ohne Genehmigung zugegriffen wird.
• Daten teilen: Der Datenaustausch in der Landwirtschaft hilft Landwirten, Forschern, Agrarunternehmen und politischen Entscheidungsträgern, ihre Kräfte zu bündeln, um gemeinsame Probleme anzugehen. Zugänglichkeit und Beteiligung tragen dazu bei, Ressourcen besser zu verwalten und neue Entdeckungen zu fördern. Standardisierte Formate und Protokolle sorgen für einen reibungslosen Datenaustausch zwischen Systemen. Open-Data-Initiativen helfen Kleinbauern, Zugang zu fortschrittlichen Analysen und Best Practices zu erhalten.
• Daten analysieren: Die Analyse von Daten in der Agraranalyse basiert auf Statistiken, maschinellem Lernen und KI, um nützliche Informationen aus Rohdaten zu finden. Es prognostiziert auch den Ertrag jeder Kultur, identifiziert Schädlinge und stellt den präzisen Einsatz von Betriebsmitteln sicher. Visualisierungstools erleichtern die Interpretation komplexer Daten. Kontinuierliche Weiterentwicklungen verbessern die Vorhersagegenauigkeit und treiben Innovationen voran.
• Sonstiges: Zu den weiteren Aspekten gehört die Datenverwaltung, um eine ethische Nutzung und die Einhaltung gesetzlicher Vorschriften in der Landwirtschaft sicherzustellen. Die Genauigkeit und Zuverlässigkeit der Datenanalyse hängt von einem effektiven Management der Datenqualität ab. Die Integration verschiedener Datensätze ermöglicht ganzheitliche landwirtschaftliche Managementstrategien. Durch die Schulung von Landwirten und Interessengruppen werden Kapazitäten für den effektiven Einsatz von Big-Data-Tools aufgebaut. Benutzerfreundliche Schnittstellen und mobile Apps steigern die Zugänglichkeit und Akzeptanz in ländlichen Gebieten.

Von Endbenutzern

Basierend auf den Endverbrauchern kann der globale Markt in Chemie, Wetter, Finanzen, Pflanzenbau und Landmaschinen eingeteilt werden

• Chemisch: Durch Chemikalien können Düngemittel und Pestizide wirksamer und für den Einsatz in bestimmten Bereichen geeigneter gemacht werden. Erkenntnisse helfen dabei, Lösungen auf bestimmte Kulturpflanzen, Böden und Umweltbedingungen zuzuschneiden. Analytics überwacht die Nutzung effizient und reduziert so Abfall und Umweltschäden. Echtzeitdaten stellen die Einhaltung gesetzlicher Vorschriften sicher und verfolgen die Produktwirksamkeit. Die digitale Zusammenarbeit mit Landwirten verbessert Feedback und Produktleistung.
• Wetter: Wetterdienstanbieter liefern hochpräzise, ​​maßgeschneiderte Vorhersagen für Landwirte. Fortschrittliche Modelle erhalten Informationen von Sensoren, vergangene Niederschlagsdaten und Temperaturprotokolle, um Regen, Temperatur und extreme Wetterbedingungen vorherzusagen. Sie erhalten rechtzeitig Benachrichtigungen, um die Planung für das Pflanzen, Bewässern und Einbringen der Ernte zu unterstützen. Analysen bewerten die Auswirkungen von Klimaschwankungen auf Erträge und Betrieb. Die nahtlose Integration in landwirtschaftliche Systeme verbessert die tägliche Entscheidungsfindung.
• Finanzen: Finanzinstitute nutzen Big-Data-Analysen, um zu beurteilen, ob Landwirte und Agrarunternehmen ihren Verpflichtungen nachkommen und Risiken vermeiden können. Analysen spielen eine Rolle bei der Entwicklung wetterabhängiger Ernteversicherungen und anderer gezielter Produkte. Erkenntnisse verbessern die Prognose der Kreditleistung und des Investitionspotenzials. Anbieter können gezielte Finanzlösungen auf Basis von Produktivitäts- und Marktdaten anbieten. Erhöhte Offenheit und Risikomanagement stärken das Vertrauen zwischen Landwirten und dem Finanzsektor.
• Pflanzenbau: Der Pflanzenbau nutzt Big-Data-Analysen von Nutzpflanzen, um deren Fortschritt zu verfolgen, Ernten abzuschätzen und Ressourcen während der Pflanzsaison zu verwalten. Landwirte in der Präzisionslandwirtschaft treffen Entscheidungen über das Pflanzen, Füttern, Gießen und Behandeln von Schädlingen anhand von Daten. Durch Analysen werden Probleme und Wachstumstrends frühzeitig erkannt, was zu höherer Produktivität und weniger Verlusten führt. Der Einsatz von Satellitenbildern, Sensoren und früheren Informationen hilft bei der guten Bewirtschaftung der Pflanzen. Kontinuierliche Beratung ermöglicht es den Landwirten, ihre Methoden zu verbessern und bessere, nachhaltigere Ernten zu erzielen.
• Landmaschinen: Landmaschinenhersteller nutzen Big-Data-Analysen, um effiziente und wartungsfreundliche Konstruktionen zu erstellen. Mit Echtzeit-Sensordaten kann eine vorausschauende Wartung durchgeführt werden, die dazu beiträgt, das Risiko von Geräteausfällen zu verringern und Geld zu sparen. Landwirtschaftliche Geräte können die Einstellungen je nach Feldbedingungen selbst anpassen, um am effektivsten zu arbeiten. Durch die Integration in landwirtschaftliche Managementsysteme werden Abläufe und Ressourcennutzung optimiert. Nutzungserkenntnisse treiben Innovationen voran und ermöglichen es Herstellern, Mehrwertdienste anzubieten.

MARKTDYNAMIK

Die Marktdynamik umfasst treibende und hemmende Faktoren, Chancen und Herausforderungen, die die Marktbedingungen angeben.

Treibende Faktoren

"Zunehmende Einführung der Präzisionslandwirtschaft zur Ankurbelung des Marktes"

Die zunehmende Einführung der Präzisionslandwirtschaft treibt das Wachstum der Big-Data-Analyse im Agrarmarkt erheblich voran. Präzisionslandwirtschaft nutzt Daten, um Wasser-, Düngemittel- und Pestizidanwendungen auf der Grundlage der Feldbedingungen zu verwalten, was zu höheren Erträgen und besserer Nachhaltigkeit führt. Echtzeitüberwachung und standortspezifische Landwirtschaft ermöglichen es Landwirten, Entscheidungen zu treffen, die den Ertrag ihrer Pflanzen steigern und der Umwelt helfen. Durch den Einsatz prädiktiver und präskriptiver Analysen können sich Landwirte auf Probleme vorbereiten und angemessen reagieren, um sowohl Ernteergebnisse als auch Gewinne zu verbessern. Intelligente Geräte und digitale Plattformen sowie Analysen machen Prozesse effizienter und wertvoller für den datengesteuerten Ansatz der Landwirtschaft.

"Unterstützung von Regierung und Industrie zur Erweiterung des Marktes"

Die Unterstützung von Regierung und Industrie spielt eine entscheidende Rolle bei der Förderung der Einführung von Big-Data-Analysen in der Landwirtschaft, indem sie die digitale Transformation, insbesondere für Kleinbauern, fördert. Politische Initiativen und Finanzierungsprogramme stellen wesentliche Ressourcen zur Beschleunigung der Technologieeinführung bereit. Agrartechnologieunternehmen, Regierungsbehörden und Forschungseinrichtungen fördern gemeinsam Innovationen und helfen bei der Entwicklung besserer Lösungen. Durch die Verwendung von Standardisierungs- und Interoperabilitäts-Frameworks können Daten problemlos zwischen verschiedenen Plattformen ausgetauscht und integriert werden, wodurch der Prozess effizienter wird. Diese Bemühungen helfen Landwirten und Interessenvertretern zu verstehen, wie sie Big-Data-Tools optimal nutzen können. Öffentlich-private Partnerschaften beschleunigen das Wachstum weiter, indem sie erfolgreiche digitale Landwirtschaftsmodelle skalieren und nachhaltige landwirtschaftliche Praktiken weltweit fördern.

Zurückhaltender Faktor

"Datenqualität und Zuverlässigkeit bleiben Hindernisse für den Markt"

Datenqualität und -zuverlässigkeit bleiben erhebliche Hindernisse für den effektiven Einsatz von Big-Data-Analysen in der Landwirtschaft. Erkenntnisse werden in der Regel unzuverlässig, wenn die Daten inkonsistent sind oder Informationen aus vielen verschiedenen Quellen fehlen. Wenn die Daten nicht genau oder standardisiert sind, ist es schwierig, sich auf die abgegebenen Empfehlungen zu verlassen. Die meisten Landwirte verfügen nicht über die erforderliche technische Ausbildung, um Daten ordnungsgemäß zu bereinigen und zu validieren, wodurch die Informationen weniger zuverlässig sind. Ungenaue oder mangelhafte Daten können dazu führen, dass Landwirte auf eine Art und Weise handeln, die ihren Ernten schadet und ihr Vertrauen in datenbasierte Methoden schmälert. Mit dem Aufkommen neuer Technologien und Daten wird es immer schwieriger, die Daten auf dem gleichen und genauen Niveau wie zuvor zu halten.

Gelegenheit

"Die steigende Nachfrage nach Ernährungssicherheit und -effizienz schafft Marktchancen"

Angesichts der steigenden Bevölkerung und der veränderten Verbraucherwünsche führt die Forderung nach Ernährungssicherheit zu einem stärkeren Einsatz von Big-Data-Analysen in der Landwirtschaft. Aufgrund der Vorliebe der Verbraucher für bessere und sicherere Lebensmittel müssen die Hersteller mit den gleichen Ressourcen härter arbeiten. Mithilfe fortschrittlicher Analysen können Unternehmen diese Anforderungen erfüllen, indem sie in Echtzeit Vorhersagen treffen und Entscheidungen treffen können. Mithilfe digitaler Landwirtschaftsökosysteme behalten Landwirte den Überblick über ihre Ernten, antizipieren Gefahren und reagieren schnell auf Veränderungen in der Natur und auf dem Markt. Die Nutzung von Daten entlang der gesamten landwirtschaftlichen Wertschöpfungskette hilft den Beteiligten, effizienter zu werden, Verluste zu minimieren und eine konsistente Lebensmittelversorgung sicherzustellen. Daher sind Big-Data-Analysen in der modernen Landwirtschaft unerlässlich.

Herausforderung

"Begrenztes Bewusstsein, begrenzte Fähigkeiten und Fachwissen, um den Markt herauszufordern"

Der Mangel an Bewusstsein, Fähigkeiten und Fachwissen beeinträchtigt immer noch die Art und Weise, wie Big-Data-Analysen in der Dermokosmetikbranche eingesetzt werden. Viele Stakeholder sind sich nicht darüber im Klaren, wie Analysen das Produktdesign, die Zielgruppenansprache und die Marktbewertung verbessern können. Technisches Verständnis für Datenwissenschaft und maschinelles Lernen ist notwendig, aber in der Branche nicht immer vorhanden. Viele verfügbare Bildungsressourcen und Schulungsprogramme sind für die meisten kleinen Unternehmen entweder rar oder gar nicht verfügbar. Da Big-Data-Tools ziemlich kompliziert sind, schrecken viele Menschen, die sich mit der Technologie nicht so gut auskennen, davon ab, sie zu nutzen. Infolgedessen hat die Branche Schwierigkeiten, das volle Potenzial der Daten zu nutzen, und kann sich nicht so sehr auf Innovationen verlassen.

BIG-DATA-ANALYSE IM LANDWIRTSCHAFTSMARKT REGIONALE EINBLICKE

• Nordamerika

Nordamerika erreicht einen größeren globalen Marktanteil für Big-Data-Analysen in der Landwirtschaft, angetrieben durch den Einsatz fortschrittlicher Agrartechnologie in den USA und Kanada. Der Agrarsektor ist ausgereift, nutzt intelligente landwirtschaftliche Geräte und profitiert von der staatlichen Unterstützung für digitale Initiativen. US-amerikanische Landwirte verlassen sich auf IoT, KI und maschinelles Lernen, um neue Wege zur Steigerung der Ernteerträge, zur Vorhersage der Bedingungen und zur Bewirtschaftung der Wasserressourcen zu finden. Der Einsatz von Cloud-Technologie und sofortigen GPS-Daten von Geräten, Drohnen und Sensoren hilft ihnen dabei, Informationen zu erhalten und schnellere Entscheidungen zu treffen. Die Dominanz wird durch bedeutende Investitionen, führende Agrartechnologieunternehmen und einen starken Fokus auf Nachhaltigkeit und Einhaltung gesetzlicher Vorschriften weiter gestärkt.

• Europa

Europa erlebt eine schnelle Expansion der Big-Data-Analyse in der Landwirtschaft, da der Schwerpunkt auf Umweltfreundlichkeit, Regeln und der effizienten Nutzung landwirtschaftlicher Ressourcen liegt. In Deutschland, Frankreich und Großbritannien trägt der Einsatz von IoT-, KI- und Precision-Farming-Tools dazu bei, die Erträge zu steigern und eine klare Rückverfolgbarkeit zu gewährleisten. Fördernde EU-Richtlinien, landwirtschaftliche Anreize und die Zunahme neuer Agritech-Unternehmen treiben immer mehr Landwirte dazu, sich der digitalen Landwirtschaft zuzuwenden. Von landwirtschaftlichen Betrieben jeder Größe in Europa wird erwartet, dass sie Daten austauschen und die Umwelt respektieren.

• Asien

Die Region Asien-Pazifik verzeichnet aufgrund der gestiegenen Nachfrage nach Nahrungsmitteln, der größeren Bevölkerung und der staatlichen Unterstützung das stärkste Wachstum auf dem Markt für Big-Data-Analysen in der Landwirtschaft. Länder wie China, Indien und Japan nutzen IoT-, KI- und Cloud-Technologien, um ihren Agrarsektor zu transformieren. Präzisionslandwirtschaft und Smart Farming werden von landwirtschaftlichen Betrieben, insbesondere in der Region, weitgehend übernommen. Angesichts des geringen Niveaus sowohl der Infrastruktur als auch der Alphabetisierung gibt es im asiatisch-pazifischen Raum immer noch enorme Chancen für landwirtschaftliches Wachstum.

WICHTIGSTE INDUSTRIE-AKTEURE

"Wichtige Akteure der Branche konzentrieren sich auf die Verbesserung der Zugänglichkeit und des Engagements der Landwirte für die Marktexpansion"

Wichtige Akteure der Branche konzentrieren sich auf die Entwicklung von Plattformen und Apps, die einfach zu bedienen sind und sich an Landwirte mit unterschiedlichem Hintergrund richten. Aufgrund ihres unkomplizierten Designs können auch Kleinbauern von Big-Data-Analysen profitieren. Durch den Einsatz von Bodengesundheitsverfolgung, Wettervorhersagen, Anbauplanung und Finanzberatung eignen sich diese Plattformen ideal für eine ganzheitliche Beratung. In der Zwischenzeit konzentrieren sich Unternehmen auf die Bereitstellung von Schulungen und Initiativen zur digitalen Kompetenz für Landwirte, um ihnen bei der erfolgreichen Nutzung dieser Tools zu helfen. Branchenführer erreichen dies, indem sie mithilfe von Technologie ihre Benutzeroberflächen in verschiedenen Sprachen nutzbar und leicht verständlich machen und den Landwirten dabei helfen, fundierte Entscheidungen zu treffen und ihre Produktivität zu steigern.

Liste der Top-Big-Data-Analysen in Agrarunternehmen       

• AgDNA (USA)
• FarmLogs (USA)
• The Climate Corporation (USA)
• Farmers Edge (Kanada)
• aWhere (USA)
• Conservis (USA)
• OnFarm (USA)
• Agribotix (USA)

ENTWICKLUNG DER SCHLÜSSELINDUSTRIE

Mai 2025:Farmers Edge und National Sorghum Producers haben sich zusammengetan, um die Nachhaltigkeitsberichterstattung zu optimieren, indem sie ein skalierbares System zur Erfassung von Daten zur Kohlenstoffintensität (CI) von US-amerikanischen Sorghumanbauern entwickelt haben. Durch maßgeschneiderte CI-Workflows, fachkundige Unterstützung und Schulung ermöglicht die Initiative den Zugang zu USDA-Finanzierungen und die zukünftige Beteiligung am Kohlenstoffmarkt. Das Programm stärkt die Rückverfolgbarkeit, die digitale Akzeptanz und die wirtschaftlichen Möglichkeiten in der gesamten Ethanol-Lieferkette.

BERICHTSBEREICH

Die Studie umfasst eine umfassende SWOT-Analyse und gibt Einblicke in zukünftige Entwicklungen im Markt. Es untersucht verschiedene Faktoren, die zum Wachstum des Marktes beitragen, und untersucht eine breite Palette von Marktkategorien und potenziellen Anwendungen, die sich auf seine Entwicklung in den kommenden Jahren auswirken könnten. Die Analyse berücksichtigt sowohl aktuelle Trends als auch historische Wendepunkte, bietet ein ganzheitliches Verständnis der Marktkomponenten und identifiziert potenzielle Wachstumsbereiche.

Big-Data-Analysen in der Landwirtschaft werden immer integrativer, da wichtige Akteure der Branche benutzerfreundliche Plattformen und mobile Apps entwickeln, die auf Landwirte in verschiedenen Regionen und mit unterschiedlichen Qualifikationsniveaus zugeschnitten sind. Diese Lösungen bieten integrierte Funktionen wie Bodengesundheitsüberwachung, Anbauplanung, Wetterwarnungen und Finanzprognosen, um eine fundierte Entscheidungsfindung zu ermöglichen. Durch die Vereinfachung komplexer Tools und die Bereitstellung von Support in den Landessprachen machen Unternehmen fortschrittliche Analysen auch für Kleinbauern zugänglich. Ergänzende Schulungsprogramme und Initiativen zur digitalen Kompetenz stellen sicher, dass Benutzer diese Technologien effektiv übernehmen und von ihnen profitieren können. Dieser auf die Landwirte ausgerichtete Ansatz steigert das Engagement, steigert die Produktivität und fördert die weit verbreitete Einführung der datengesteuerten Landwirtschaft.