...
Data komt in vele vormen en hoeveelheden voor in de akkerbouw. Denk bijvoorbeeld aan locatie van een teelt, eigenschappen van een bewerking, tijdstip van een regenbui of een satellietbeeld. Combinaties van data worden onder andere vastgelegd ten behoeve van certificering of financiële rapportages. Databronnen zijn zeer divers, van eigen warneming en machinedata tot wet- en regelgeving.
Belangrijk voor de teler:
bron van de data
beschikbaarheid van de data
betrouwbaarheid van de data
eigendom van de data
delen van data
data standaarden
Bron van de data
Veel data op het bedrijf komt van het bedrijf zelf, denk bijvoorbeeld van oudsher aan data van alle bewerkingen en de boekhouding. Met alle precisielandbouw technieken kan daar veel data aan toegevoegd worden, bijvoorbeeld bodem- en gewasscans, opbrengstkaarten en trekker- en machinedata.
De overheid beheerd de basis registratie percelen (waar wordt wat geteeld) tbv de grondgebonden subsieidies middels de Gecombineerde opgave bij RVO. En omdat dit over subsidies en dus publieke gelden gaat is de data openbaar. Er zijn meer openbare databronnen zoals bijvoorbeeld de bodemkaart van Alterra, de hoogtekaart van AHN, grondwaterbeschermigsgebieden en het kadaster.
Beschikbaarheid van de data
Beschikbaarheid heeft hier twee aspecten: kan/mag ik er bij en wanneer?
Denk bijvoorbeeld aan een melkrobot of trekker, deze verzamelen veel data, maar geven niet alle data vrij.
Of er zit een vertraging tussen datacollectie en vrijgave, bv satellietdata moet eerst geprocessed worden voordat deze beschikbaar is. Wil je dus adhv satellietdata een bewerking plannen, zul je rekening moeten houden met de doorlopptijd tussen opname en uiteindelijke data.
Eigendom van de data
Data-eigendom bevindt zich in een grijs gebied. Er is wettelijk niets vastgelegd over wie de eigenaar is van data, omdat wettelijk eigendom alleen over fysieke dingen gaat. Daarnaast vallen data ook buiten de bescherming van intellectueel eigendom zoals copyright.
Agrarische data worden in het algemeen niet gezien als persoonlijke data. Daarom is de nieuwe Europese AVG-wet niet van toepassing, tenzij de data herleidbaar zijn tot een persoon.
Dit kan het geval zijn bij data die te linken zijn aan een gps-locatie. Er is nog een aspect dat het moeilijk maakt te bepalen van wie data zijn. Zodra een partij individuele data samenvoegt, bewerkt of vertaalt naar bijvoorbeeld concrete adviezen, verschuift het eigendom naar degene die de data bewerkte.
In het algemeen geldt: er zijn geen regels, dus onderlinge afspraken zijn nodig. Die moeten duidelijkheid geven over data-eigendom. (bron: gfactueel.nl)
De verschillende leveranciers van bedrijfsmanagementsystemen en servicebedrijven (zoals de drone-vlieger, loonwerker, boekhouder, adviseur, afnemer) kunnen zich middels de Gedragscode datagebruik akkerbouw van de BO-akkerbouw conformeren aan een transparante standaard over data eigendom en data gebruik..
Farmhack over data in contracten: eigendom, het goede en slechte nieuws en conclusie.
Delen van data
De data eigenaar staat aan het roer bij het delen van zijn data. Middels een rechtensysteem kan de data eigenaar (delen van) zijn data beschikbaar stellen ten behoeven van bepaalde diensten. Bijvoorbeeld een bodemkaart voor de adviseur die een strooitaak maakt. Of teeltregistratie voor de afnemer die daarmee aan de voedselveiligheidseisen en track&trace kan voldoen.
Methode van delen:
email
toestemming verleend via bedrijfsmanagementsysteem
toestemming verleend via leverancier (bv weerdata, voerdata, mestdata)
via data portaal waar eigenaar lid van is (bv JoinData of AgriRouter)
via een API (rechtstreekse koppeling naar uw data, kan alleen als door eigenaar afgegeven)
Data standaarden
Teeltdata wordt al langere tijd gedeeld met bijvoorbeeld afnemers of boekhouders. Hiervoor is de EDI-Teelt standaard afgesproken die beheerd wordt door Agroconnect.
Trekker- en machinedata worden beschreven in het ISOBUS protocol, beheerd door de Agricultural Industry Electronics Foundation
GEO-data wordt vaak in shape-formaat aangeboden (let hierbij wel op de juiste projectie)
Knelpunten
Interoperabiliteit van de data: eenvoudig uitwisselen, filteren en hergebruiken: column NPPL
Haalbaarheidsstudie van de WUR met de knelpuntanalyse datagebruik op het boerenbedrijf.