Immár négy év telt el azóta, hogy 2019-ben elfogadták Magyarország Digitális Agrárstratégiáját (DAS). A stratégiában foglalt beavatkozások célja az, hogy az információ gyűjtésével, feldolgozásával és a technológiai műveletek automatizálásával a mezőgazdasági termelés jövedelmezősége növekedjen. A DAS-ban foglalt feladatok megvalósulásáról Varga Pétert (CMC, stratégiai és változáskezelési tanácsadó) kérdeztük, aki a stratégia kidolgozásáért volt felelős.
Agroinform: A digitalizáció kissé misztikus fogalommá vált, annyira sokszor használjuk, hogy bár mindenki ismeri a szót, mégsem biztos, hogy mindenki ugyanazt érti alatta. Hogyan kell értelmezni az agráriumban és miért fontos?
Varga Péter: Fontos hangsúlyozni, hogy a digitalizáció nem arról szól, hogy gépeket vagy precíziós eszközöket használunk, hanem arról, hogy
mérünk, az adatokat feldolgozzuk, döntünk és precízen beavatkozunk.
A digitalizáció nem önmagáért fontos, hanem az a cél, hogy a jövedelmezőség növekedjen az agráriumban, melynek a digitalizáció az egyik eszköze, és ennek összefüggéseiről szól a DAS.
Varga Péter a PREGA konferencia AgrárAdatTér szekciójának vezetője – Fotó: Agroinform
A Mezőgazdaság 4.0, amihez a DAS terveink szerint elvezet minket, tulajdonképpen egy technológiai és vezetésirányítási reform. Ennek a reformnak a megvalósításához természetesen a gépek, a szenzorok, és egyéb eszközök segítenek hozzá minket, de a lényeg továbbra is maga a folyamat, amely az adatnál kezdődik és a precíz végrehajtásnál végződik.
Kétévente való felülvizsgálat szerepelt a kapcsolódó kormányhatározatban. Milyen megállapításokat lehet tenni 4 év eltelte után?
Három pilléren nyugszik a DAS, a beavatkozási sor a következőképpen néz ki:
1. Mérésekre alapozott precíziós termelés: az első pillér tekintetében jelentős előrelépés történt, hiszen a precíziós pályázat keretében lehetőség nyílt gépek, illetve az ezek okszerű használatához való szoftverek és szolgáltatások beszerzésére.
2. Üzemszintű adatfeldolgozás és döntés: ide kapcsolódnak a Digitális Agrárakadémia képzései, eddig mintegy 3500 termelő vett részt ezeken a képzéseken, üzembemutatókon. Ehhez összesen 7 évre való forrás van, tehát a program folytatódik.
3. Termékpályák digitalizációja. Elindult a digitális termelői piac nevű program, amely az ellátási lánc mentén az adatforgalmat próbálja meg modellezni és ebben innovációkat létrehozni. Fontos lépés lenne az agráradat-rezsicsökkentés, ez az a terület, amelyben még nagyon sok feladat van.
Mindhárom pillér tekintetében történtek tehát előrelépések, és ezek össze is érnek többnyire, viszont amiben a továbblépés módját most is keressük: az adatgazdálkodás kérdése. Ez egy olyan kihívás, amit nem lehet tovább halogatni.
Kézzel foghatóan hogyan lehet megfogalmazni azt, hogy miért kell komolyan venni az adatokkal való felelős gazdálkodást?
A jövedelmezőség növelése nagyban függ a digitalizációtól, ami egyébként minden más ágazatban is így van, digitalizáció nélkül nehéz elképzelni ma már bármilyen gazdasági területet. A digitalizáció alapja pedig a mérésekből származó adat. Viszont nagyon sok termelő megakadt azon a ponton, hogy az eszközök nem kommunikálnak egymással, az adatok nehezen nyernek értelmet. Úgy is mondhatjuk:
üzemszinten adatkáosz van.
Jók az adatok, de nincs meg a szükséges üzemstruktúra, nincs meg a tudás az üzemszintű adatmenedzsmenthez, tároláshoz, nyilvántartáshoz – és sajnos ez a nagyobb gazdaságok jó részére is igaz. Nincsenek meg azok a szoftverek, szolgáltatási hátterek, melyek ezeket az adatokat feldolgoznák, egymáshoz illesztenék.
Az üzemszintű adatgazdálkodás feltételeinek kialakítására van szükség – Fotó: Shutterstock
Az adatok összeillesztése a gyakorlatban így nézne ki például: a talajkötöttségi adatok, a talaj alkotóelemeinek adatai, a tápanyag-ellátottsággal kapcsolatos, az időjárási és domborzati adatokat összefésülve lehet egy jó menedzsmentzóna-lehatárolást elkészíteni. Ezután az újabb adatgyűjtéseket már a menedzsmentzóna alapján kellene végezni, és ez alapján lehet előállítani egy tápanyag-utánpótlási térképet. Utána kell egy olyan döntést hozni, hogy mire optimalizálunk: a költségcsökkentésre, a hozamnövelésre, a bevételre vagy esetleg a támogatási összeg kimaxolására.
Az új támogatási rendszer egyébként jó példa arra, hogy miért lenne szükség az adatokra. Az új rendszerben már csak egy részét kapják meg automatikusan a gazdák a területalapú támogatásnak, a másik részéhez akkor férnek hozzá, ha bizonyos plusz vállalásokat is tesznek. De nehéz ilyen döntést meghozni, ha egyszer nem lehet tudni, hogy mennyivel nő a költség, mennyivel csökken a bevétel és a plusztámogatás fedezi-e a költségnövekedést. Nincsenek ilyen adatok egyelőre, érzésre döntöttek a gazdák.
De példaként hozható a "szántsunk vagy ne szántsunk" témaköre is. Mérések és adatok alapján lehet eldönteni, hogy szükség van-e szántásra, indokolt-e egy-egy termőhelyen, vagy a szántással csak a költségeket növelem, de többletbevételre nem számíthatok. Szintén mérni kell azt, ha nem szántunk, akkor milyen talajregenerációs folyamatok mennyi idő alatt mennek végbe. Ezek nem meggyőződésbeli kérdések kell, hogy legyenek, hanem méréseken alapuló döntések.
Ha újraírná a DAS-t, mi lenne a stratégia középpontjában?
Az üzemszintű adatgazdálkodás. De ehhez szolgáltatásokra van szükség, mert nem fogják tudni kiépíteni a kisebb gazdaságok. Azokat az adatokat, amelyek a gépeikből származnak, megfelelően strukturálva fel kellene tölteni bizonyos szolgáltatásokba, és akkor szóba kerülhet a mesterséges intelligencia, ami innovatív segítség lehet a döntéstámogatásban. Így csökkenthetőek lesznek a döntésekből származó kockázatok. Viszont én azt gondolom, hogy ennek a szolgáltatásnak a kialakítása állami feladat.
Ha nem történik meg az állami szintű adatgyűjtés és -kezelés, akkor a másik út, ami be fog következni, hogy multinacionális cégek fogják mindezt a kezükbe venni. Ne áltassuk magunkat, ez megtörtént már például az egyéni és családi adatgazdálkodásunk kapcsán, hiszen az okostelefonokon nemzetközi multicégek adatkezelésre való alkalmazásait használjuk nap mint nap, pénzt utalunk, útvonalat tervezünk, hogy csak néhány példát említsek.
A multinacionális vállalatok rengeteg adattal tudnak dolgozni. Minél több adattal dolgoznak, annál precízebbek tudnak lenni, és ha mindezt ingyenesek teszik, akkor jön az ún. "hógolyó effektus", "mindent visz". A Google Maps tipikusan jó példa erre: minden autóban, mindenki telefonján ott van, és adattal fizetünk a szolgáltatásért.
.jpg)
Az élelmiszergazdaságban lévő adatok viszont sokkal többet érnek, mint a mi otthoni adataink. Záros határidőn belül olyan szolgáltatók fognak belépni a mezőgazdasági termelők üzemszintű adatgazdálkodásának a piacára, akikről nem tudjuk, hogy
kinek a kezében vannak, milyen alapon hoznak döntéseket, és hogy mire vannak optimalizálva a döntési opciók.
Maradva a térképes példánál: ha én beülök az autóba, eldönthetem, hogy mire optimalizáljam az útvonaltervezőt, a leggyorsabb vagy akár a legtakarékosabb utat is beállíthatom. Ugyanígy lesz a termelők esetében is: optimalizálható lesz az agráradatok rendszere akár a támogatás maximalizálására vagy a legnagyobb hozamra vagy éppen a legnagyobb árbevételre is. A gond az, ha nem a saját, hazai rendszerünkre bízzuk ezt a feladatot, nem fogjuk tudni, hogy milyen algoritmusok határozzák meg a mi gazdálkodásunkat.
Az a vita is egy létező dolog, hogy pl. a térképalkalmazások direkt idézik-e elő a közlekedési dugókat vagy minden a véletlenen múlik. Hasonló kételyek fognak megjelenni, ha kiadjuk a kezünkből az agráradatokat, csak még nagyobb lesz a tét.
Vannak természetesen most is döntéstámogató, adminisztrációs rendszerek, de ezek nincsenek összekapcsolva. Nincs olyan megoldás, amely összekapcsolja a termelést, az üzemszintű gazdálkodási adatokat és a jogszabályi, támogatási rendszerrel kapcsolatos információkat. A mostani DAS-nak tartalmaznia kellene azt a javaslatot meglátásom szerint, hogy egy ágazati adattérnek kellene létrejönnie, ahová az adatok feltölthetők, elemezhetők és visszakaphatók.
Konkrétan hol találkozik a termelő egy ilyen komplex rendszer hiányával ma?
A mezőgazdasági termelő sokféle adatot szolgáltat. Viszont ha csak a térinformatikai kereteket nézzük, akkor az egyes adatkezelők más-más formátumú adatokat kérnek, nem egységes a rendszer. Fontos lenne, hogy legyen egy ágazati adattér, amiben meg tudnak állapodni azok a szereplők, akik kezelik az agráradatokat (Nébih, Magyar Államkincstár, NAV, Lechner Tudásközpont, Nemzeti Földügyi Központ, termelők, szolgáltatók, stb.), hogy például melyik térinformatikai szabványrendszert használják. Így tudnának egymással kommunikálni.
Az nem várható el szerintem, hogy 5 adatkezelő más szabványrendszert várjon el a termelőtől. Ez is növeli üzemszinten az adatgazdálkodási problémahalmazt.
A térinformatikai probléma egy nagyon konkrét ügy, és az ehhez hasonló gondok csak sokasodni fognak. Ezért is fontos lenne a DAS-t elővenni és elindítani egy adatgazdálkodási koncepció alapjainak a létrehozását.
Fontos megérteni azt, hogy a digitalizáció abban segítheti a termelőket, hogy 3 dimenzióban tudjanak jó döntést hozni: a költségek meghatározó termelő technológia, a támogatás és a bevétel hármasából kell kihozni a legjobbat. Ki kell jelölni a konkrét célt, mert önmagáért digitalizálni felesleges. Az ágazat egészében is ez lenne a fontos, hogy egy bizonyos konkrét célt tudjon szolgálni a digitalizáció.
Az üzemszintű adatgazdálkodást az adatkáosz szóval jellemezte, ami miatt felmerül a kérdés, hogy ez is mérethatékonysági kérdés-e. A termelői együttműködés szükségessége összefüggésbe hozható a digitalizációval és az üzemszintű adatgazdálkodással?
Mint ahogy minden területen az agráriumban, legyen szó inputbeszerzésről vagy értékesítésről, az adatgazdálkodásban is fontos tényező a mérethatékonyság. Érdekes, hogy amikor összehasonlítjuk a magyar agráriumot külföldi példákkal, akkor azt látjuk, hogy egy német termelő például nincsen jobban felszerelve szenzorokkal és robotokkal, hanem a többség integrációban termel, és ezek az integrációk végzik az adatgazdálkodást is. A döntéseket a 3 fent említett dimenzióban az integrátor és annak tanácsadója készíti elő, nem a 10 hektáros gazdák zsonglőrködnek egyenként az adatokkal. Ők inkább csak a felkínált lehetőségek közül választanak, így döntenek.
Ennek természetesen alapja a bizalom, amely véleményem szerint egy olyan adattér létrejöttét sürgeti, amelyet az állami adatkezelők hoznak létre, ennek megfelelően lenne szükséges felülvizsgálni Magyarország Digitális Agrárstratégiáját.
