हाल के वर्षों में, डेटा-संचालित विकास के बारे में लिखित लेखों में वृद्धि हुई है। लेट्सग्रो के साथ टन वैन डिज्क दुनिया भर के उत्पादकों के साथ इस बारे में बहुत बात करता है। उन्हें मिलने वाली एक आम टिप्पणी है: “लेकिन मैं यही कर रहा था, है ना? डेटा-संचालित विकास कैसे मेरी मदद करने वाला है?" और निश्चित रूप से, उनके पास एक बिंदु है। डेटा के आधार पर पहले से ही बहुत सारे निर्णय लिए जा रहे हैं। फिर भी, कई कंपनियों में सुधार के पर्याप्त अवसर भी हैं। इस ब्लॉग में, Ton van Dijk डेटा-संचालित विकास के अवसरों और चुनौतियों के बारे में लिखता है।
डेटा-संचालित विकास (डीडीजी) 1970 के दशक में जलवायु कंप्यूटरों के आगमन के साथ अस्तित्व में आया, अर्थात् गुणवत्ता की जानकारी और माप पर निर्णयों के आधार पर। आज भी ऐसा ही है। वर्षों के दौरान बहुत अच्छी प्रणालियां बनाई गई हैं जो आपको एक उत्पादक के रूप में, फसल सलाहकार के साथ, तापमान, आरएच, सीओ 2, कई ऊंचाइयों पर मापने वाले बक्से, पौधे के तापमान, PAR, आदि। यदि आप सावधान नहीं हैं तो आप ट्रैक खो देंगे!
हमें इस बारे में नियमित रूप से कई प्रश्न प्राप्त होते हैं। यदि आप बहुत अधिक माप लेते हैं, तो क्या आप डेटा-संचालित तरीके से बढ़ रहे हैं, और क्या आप वास्तव में सर्वोत्तम निर्णय लेते हैं? क्या आप ये निर्णय तथ्यों या भावनाओं के आधार पर ले रहे हैं? और क्या आपको साल में एक बार अपने डेटा का विश्लेषण करना चाहिए, या हर महीने, हर हफ्ते, या रीयल-टाइम में भी इसका विश्लेषण करना इष्टतम होगा? क्या आप एक इंसान हैं, जिसकी अभी भी ग्रीनहाउस में जरूरत है या क्या आप केवल अपने कंप्यूटर स्क्रीन से डेटा देखते हैं? और अगर ग्रीनहाउस में कुछ गलत हो जाता है, तो क्या आप अपनी सेटिंग्स को समायोजित करते हैं, या क्या यह अनुमान लगाना भी संभव है कि क्या होगा ताकि आप इसे रोक सकें? इनमें से कई प्रश्नों का उत्तर अभी भी यह है कि इसमें केवल आपके सामान्य ज्ञान और भावनाओं को शामिल किया गया है।
डेटा के आधार पर बढ़ रहा है
यहां डेटा के आधार पर बढ़ते और डेटा के आधार पर बढ़ने के बीच बड़ा अंतर है। ये दो अलग-अलग दृष्टिकोण हैं।
मैं नियमित रूप से व्यापार मालिकों से बात करता हूं जो दावा करते हैं कि अच्छे उत्पादक ग्रीनहाउस में चलते हैं और कंप्यूटर स्क्रीन के पीछे नहीं बैठते हैं। यह सच है कि उत्पादकों के लिए यह वांछनीय नहीं है कि वे लगातार कंप्यूटर बदलने की सेटिंग के पीछे रहें। इसका मतलब यह होगा कि आप प्रतिक्रियाशील रूप से काम कर रहे होंगे और आप वास्तव में पीछे रह जाएंगे। तब आपकी साधना आंकड़ों पर आधारित होती है। हालांकि, यदि आप सभी उपलब्ध डेटा को अच्छे तरीके से कल्पना, विश्लेषण और उपयोग करते हैं, तो कंप्यूटर स्क्रीन के पीछे एक उत्पादक तेज निष्कर्ष निकाल सकता है। तब आप वास्तव में डेटा संचालित हो सकते हैं। हालांकि, यह महत्वपूर्ण है कि शारीरिक और भौतिक ज्ञान मानक के अनुरूप हो ताकि डेटा की सही व्याख्या की जा सके। यह न केवल स्वयं उत्पादक के लिए, बल्कि फसल सलाहकार और अन्य सहयोगियों के लिए भी महत्वपूर्ण है।
संयंत्र सशक्तिकरण
इस ज्ञान के लिए एक अच्छा उपकरण पादप अधिकारिता का शरीर क्रिया विज्ञान है। इसके बारे में एक किताब लिखी गई है, जिसका नाम है: 'प्लांट एम्पावरमेंट, द बेसिक प्रिंसिपल्स' जो LetsGrow.com द्वारा प्रकाशित किया गया है। पुस्तक ग्रीनहाउस में पौधे की शारीरिक और भौतिक प्रक्रियाओं का बहुत स्पष्ट रूप से वर्णन करती है और संचार का एक सामान्य तरीका बनाती है। इसका एक उदाहरण फसल के उत्पादक या वानस्पतिक नियंत्रण के बारे में चर्चा है। प्लांट एम्पावरमेंट में हम रेश्यो टेम्परेचर रेडिएशन (RTR) के बारे में बात करते हैं। जब आपके पास आरटीआर का अच्छा नियंत्रण होता है, तो एक इष्टतम संयंत्र संतुलन होता है। तब फसल के उत्पादक या वानस्पतिक नियंत्रण के बारे में चर्चा अनावश्यक है। आरटीआर एक गणना योग्य संख्या है जिसका उपयोग आप इष्टतम खेती की रणनीति तैयार करने के लिए कर सकते हैं। इस शरीर क्रिया विज्ञान के एक सिद्धांत का उपयोग यह सुनिश्चित करता है कि कोई व्यक्ति डेटा के साथ सक्रिय रूप से व्यवहार कर सकता है। इनमें से अधिक उदाहरण हमारे श्वेत पत्रों में वर्णित हैं। (https://www.letsgrow.com/en/whitepapers/)
नीदरलैंड और विदेशों में बागवानी से संबंधित स्कूलों और विश्वविद्यालयों के लिए प्लांट एम्पावरमेंट पुस्तक भी मानक पठन सामग्री बन गई है। बेशक हमें इस पर बहुत गर्व है!
डेटा-संचालित बढ़ रहा है
डेटा-संचालित विकास में उत्पादक पहले से उपलब्ध डेटा के रणनीतिक उपयोग में तेजी से कुशल हो जाता है। LetsGrow.com के भीतर हम हमेशा इसके लिए गार्टनर चार्ट का उपयोग करते हैं।
यदि आप डेटा को एक अच्छे और स्पष्ट तरीके से एकत्र, संग्रहीत, विज़ुअलाइज़ और विश्लेषण करते हैं, तो इससे दिलचस्प अंतर्दृष्टि प्राप्त हो सकती है। हमारी सलाह हमेशा अपने डेटा के उचित पंजीकरण के साथ शुरू करने की है। क्या आप अभी तक क्रॉप सेटिंग्स का उपयोग नहीं कर रहे हैं या ग्रीनहाउस में लगे कैमरों के साथ संरचनात्मक तस्वीरें नहीं ले रहे हैं? फिर ऐसा करना शुरू करें। डेटा के साथ फ़ोटो का संयोजन विश्लेषण के लिए एक सुनहरा संयोजन है। इसके अलावा, यह भी महत्वपूर्ण है कि आप, एक उत्पादक के रूप में, उपलब्ध व्याख्यात्मक और भविष्य कहनेवाला मॉडल में तल्लीन हों। क्या होने जा रहा है, यह जानने से, ऐसा होने से पहले भी स्टीयरिंग संभव है। आप छोटे हस्तक्षेपों के साथ, अक्सर अतिरिक्त निवेश के बिना, ग्रीनहाउस में इष्टतम स्थिति की दिशा में बड़े कदम उठा सकते हैं। इसे ही मैं डेटा की ताकत कहता हूं! इसके लिए जाने वाले उत्पादक भविष्य में विजेता होंगे। और अगर आपको इसके लिए मदद चाहिए, तो बस मुझे कॉल करें।
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