Neues Projekt: Riesige Datenanalyse in Österreich

Wie lassen sich Daten, die ohnehin in der Milchkuhhaltung anfallen, besser vernetzen, sodass in Zukunft jede Tätigkeit nur noch einmal eingegeben werden muss? Darauf Antworten zu finden, hat sich ein Forschungsprojekt in Österreich vorgenommen.

In der Milchkuhhaltung fallen eine Menge Daten an: Milchleistung, Besamungen oder Tiergesundheitsdiagnosen, Fütterungsinformationen, Daten von Melkrobotern, Sensordaten... Könnte man diese Daten besser vernetzen, sodass jeder Datensatz (z.B. eine Besamung) nur einmal eingegeben werden muss und die Programme anschließend kommunizieren, würde das die Nutzerfreundlichkeit erhöhen. Des Weiteren könnten Erkenntnisse zur Entstehung von Krankheiten und deren Risikofaktoren als auch bessere Parameter für die Zucht abfallen. Wie sich dieser potenzielle Mehrwert für den Landwirt auch unter Berücksichtigung des Datenschutzes bewerkstelligen lässt, möchte nun ein großes Forschungsprojekt in Österreich herausfinden.
31 Wirtschafts- und 13 Wissenschaftspartner investieren gut die Hälfte der insgesamt 5,5 Mio. Euro in „D4Dairy“: in- und ausländische Universitäten, Kompetenzzentren, Forschungseinrichtungen und Unternehmen entlang der Wertschöpfungskette Milch (Landwirte, Zuchtorganisationen, Milchverarbeiter, Tiergesundheitsdienste, Interessenvertretungen u.a.) sowie nationale und internationale Technologieanbieter (Sensoren, Fütterung, Klimamessung, Datenverarbeitung). Eine Wiener Forschungsinitiative, das Complexity Science Hub (CSH), untersucht die gesammelten Daten dann mithilfe moderner Datenanalysemethoden (BigData-Analysen, ...).

Datenschutz: viel Forschungsbedarf

All diese Partner steuern Daten und Know-How bei. Doch was geschieht mit den Daten der Landwirte? Haben sie überhaupt ein Mitspracherecht? „Wir nutzen bestehende Daten, welche anonymisiert sind und eine Freigabe für wissenschaftliche Zwecke aufweisen“, erklärt Dr. Christa Egger-Danner, Leiterin des Projekts. „Solche Daten fließen bereits jetzt z.B. in die Zuchtwertschätzung ein. In den Teilprojekten werden wir aber auch explizit Landwirte ansprechen und sie bitten, teilzunehmen.“ Das Ziel sei, in der Verknüpfung bestehender Datenbanken, die Landwirten ohnehin zur Verfügung stehen, einen Schritt weiterzukommen.
Neben einer Standardisierung will das Projekt daraus auch neue Möglichkeiten zur Entscheidungsfindung entwickeln, als Werkzeuge für Landwirte und Tierärzte. „Insgesamt erwarten wir aber, dass zum Thema Datenzusammenführung, Datenaustausch, Datenschutz während unserer Arbeit eine Menge neue Fragen aufkommen werden, welche wir dann bearbeiten“, so Egger-Danner.
Fazit: Die Vernetzung der verschiedenen Datenquellen in der Milchkuhhaltung ist ein nötiger Schritt, sofern dabei auch Schnittstellen zwischen all den einzelnen Software-Lösungen geschaffen werden. Dass in einem solch großen, disziplin-übergreifenden Projekt auch die Fragen zum Datenschutz thematisiert werden, ist sinnvoll und führt hoffentlich zu belastbaren Ergebnissen. Denn eins ist klar: Daten zu besitzen heißt heute noch lange nicht, auch die Entscheidungshoheit darüber zu haben! Klärung tut dringend Not.
Mehr Infos zu dem Projekt finden Sie unter d4dairy.com.

Das „D“

Beschreibung

Digitalisierung

Optimierung der Produktionsprozesse in der Milchwirtschaft entlang der Wertschöpfungskette durch Nutzung der neuen digitalen Möglichkeiten

Datenintegration

Daten am Betrieb (RDV/LKV-Daten, Sensoren, Fütterung, Stallklima,..) und weitere externe Daten (z.B. Schlachthofdaten, ...) zusammenführen, um aussagekräftige Tools für die Vorsorge und Produktionssteuerung, Qualitätssicherung, aber vor allem auch zur Arbeitserleichterung zu erhalten.

Detection (Entdeckung/Früherkennung)

Mit neuen Methoden (Big-Data-Analysen) und Analysenergebnissen (Infrarot-Spektren der Milch, Resistenzuntersuchungen) Daten zur Erforschung von Risikofaktoren und Früherkennung von Krankheiten bzw. Behandlungserfolgen zu nutzen.

Decision making (Unterstützung für Entscheidungsfindung)

Datenbasierte Entscheidungshilfen, z.B. elektronischer Vorschlag, ob ein Tier mit einem Antibiotikum trockengestellt werden soll oder nicht (Datengrundlage zum Erregerstatus auf Betrieb, Krankengeschichte des Tieres, Umweltfaktoren, etc. werden elektronisch aufbereitet und ein Vorschlag für den Tierarzt erstellt).


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