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Bald zieht er wohl einsam seine Runden. Der führerlose Traktor ist dank Big Data schon heute Realität. Foto: Tilling the Fields CC BY 2.0 | Kathy Zinn | flickr.com

Big Data in der Landwirtschaft

Farmen nach Zahlen

Fahrerlose Traktoren, Kamera-Drohnen und aufwändige Datenanalysen sind in der Landwirtschaft keine Zukunftversion mehr. Längst nutzen auch Bauern diese Techniken. Damit sind jedoch auch Risiken verbunden.

Hochindustrialisierte Landwirtschaft

Das verbreitete Bild von Städtern über die Landwirtschaft ist romantisch. Ein Bauer, ein paar Rinder, ein Traktor und eine handvoll Felder. Doch längst ist Landwirtschaft zur Industrie geworden, aus dem Bauern der Landwirt. Inzwischen ist die sogenannte „Landwirtschaft 4.0“ auf dem Vormarsch. Die Zutaten: Drohnen, computergesteuerte Ernte- und Sähmaschinen und große Datenmengen, auch „Big Data“ genannt. Gesammelte Wetter- und Ertragsdaten werden genutzt um den Ertrag und die Nutzung des zur Verfügung stehenden Bodens zu optimieren. Im Alltag ist auch der Griff zum Smartphone längst zur Routine geworden. Übers Internet lassen sich schnell zuverlässige Informationen übers Wetter einholen, die für die Landwirtschaft essentiell sind.

Big Data aus Sicht eines Bauerns

Hubertus Paetow ist Landwirt in Finkenthal in Mecklenburg-Vorpommern. Für ihn ist die Nutzung von Big Data im Berufsalltag selbstverständlich. Das unterscheidet ihn von manchen Berufskollegen. Paetow ist allerdings auch Vorsitzender des Testzentrums Technik und Betriebsmittel der Deutschen Landwirtschafts-Gesellschaft. Er sieht in Big Data großes Potenzial für seine Branche, aber er kann auch die Skepsis seiner Kollegen verstehen. Schließlich sind Ertragsdaten empfindliche Informationen, die geschützt werden sollten. Außerdem kann seiner Ansicht nach das Wissen erfahrener Landwirte wohl auch auf lange Sicht nicht durch Datenanalysen ersetzt werden.

Wie verbreitet ist Big Data in der Landwirtschaft? Wie werden die vielen Daten analysiert und eingesetzt? Diese Fragen beantwortet Hubertus Paetow im Gespräch mit detektor.fm-Moderatorin Astrid Wulf.

Im Wesentlichen dienen Big-Data-Verfahren dazu, die Dinge, die wir im Ackerbau einsetzen, gezielter einzusetzen: Also den Dünger zum Beispiel genau dorthin zu bringen, wo die Pflanzen den höchsten Bedarf haben.Hubertus Paetow
Big Data in der Landwirtschaft 06:42

Redaktion: Robin Theodor Schäfer

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