The objective of this paper is, firstly, to emphasize the relevance of data and the impact of applying an appropriate corporate data strategy. Secondly, to raise awareness for the intellectualization of productive industries (e.g. agriculture) in order to become more effective. Both objectives are partly covered in the introduction chapter and will be further illuminated in the course of the paper by elaborating on the theoretical background. The aspects Data Strategy and Intelligent Agriculture have received much attention in the past decade. Consequently, they became a central issue in numerous research papers.
Previous work has only focused on one of the subjects at a time and therefore failed to analyze their interplay. Few researchers have addressed both topics simultaneously. This paper seeks to address how both subjects influence and depend on each other. Thirdly, the derivation of concrete guidelines for companies how data strategy and the development of intelligence must be synchronized. Using best practices based on the analysis of the agriculture industry, recommendations will be formulated. The ability to manage data wisely is becoming increasingly important for businesses both today and in the future, and it is therefore a decisive key competence for their success. One central question is to be discussed by this paper: When implementing a data strategy, should an agricultural company develop and continuously adapt the strategy to changing requirements to remain competitive in fast-moving markets?
To answer this question, we look at a company that has successfully made the transition from a traditional agricultural business to a cloud service provider: Top Cloud-Agri Technology Co., Ltd. (TPYN). This methodology ensures proximity to practical application, which in turn facilitates the development of practice-oriented use cases. Later, business recommendations (Chapter 3) will be derived from the company's strategic decisions based on the theoretically knowledge about data strategy gained in Chapter 2. Based on the subject, the paper can be assigned to the discipline of strategic IT management (SITM). Furthermore, a reference to the cross-disciplinary field of digital transformation can be made. Eventually, emerging technologies are required to enable and support the growing intelligence.
Inhaltsverzeichnis
1 Introduction
1.1 Problem Statement
1.2 Objectives
1.3 Structure of the Paper
2 Data Strategy and Intelligent Agriculture
2.1 Data Strategy
2.1.1 Defensive Data Strategy
2.1.2 Offensive Data Strategy
2.2 Intelligent Agriculture – Agriculture 4.0
3 Analysis of Opportunities and Requirements
4 Lessons Learned
5 Summary and Conclusion
Zielsetzung & Themen
Die Arbeit untersucht die Bedeutung von Datenstrategien für die zunehmende Digitalisierung und "Intellektualisierung" der Landwirtschaft. Ziel ist es, aufzuzeigen, wie Unternehmen durch eine synchronisierte Datenstrategie Wettbewerbsvorteile erzielen können, wobei das chinesische Unternehmen Top Cloud-Agri Technology Co., Ltd. als Fallbeispiel dient.
- Grundlagen von Datenstrategien (offensiv vs. defensiv)
- Die Entwicklung zur Landwirtschaft 4.0
- Analyse der Anforderungen an Datenmanagement in der Landwirtschaft
- Strategische Empfehlungen für das Top-Management
Auszug aus dem Buch
1 Introduction
“More than ever, the ability to manage torrents of data is critical to a company’s success.” From a Chief Information Officers (CIO) perspective, this statement could not be any timelier. However, it is several years old. Prior to the current Covid-19 pandemic, a number of technology trends around Big Data, Internet of Things (IoT), and other emerging technologies have dramatically boosted the amounts of data being generated. Despite the impression one might get from the media, the pandemic has not only affected the companies for the worse. Among evident difficulties, tremendous opportunities have emerged. Latest data shows, that the economy have leaped “five years in digital adoption […] in about eight weeks”. In figures, what does this mean? Looking back to 2018, about 90% of the data available was generated in the prior two years. This year, the Covid-19 pandemic is a true data booster, which will result in a total annual data volume of more than 59 zettabytes (ZB). Hence, there is no sign of this trend stopping. By 2025, the volume of data worldwide will increase to 175 ZB – a CAGR of 27%.
Alongside the data volume growth, a second, inexorable growing trend is evident: the world's population. Although the relative growth ratio is not exponential, according to the United Nations (UN), the population will increase from the current level of just under 8 bn. to nearly 11 bn. by the end of the century. In order to meet the future food demand, food production needs to double by 2050. Given the combination of climate change and expanding urbanization and the destruction of agricultural soil, farming needs to be more efficient and intelligent in order to prevent world hunger. In the transformation from analogue to digitized agriculture, aforementioned data growth is equally applicable to agriculture business.
Zusammenfassung der Kapitel
1 Introduction: Einführung in die Relevanz von Datenmengen und die Herausforderung für die Landwirtschaft, durch Digitalisierung die weltweite Nahrungsmittelproduktion zu sichern.
2 Data Strategy and Intelligent Agriculture: Theoretische Herleitung von defensiven und offensiven Datenstrategien sowie Erläuterung der Entwicklung der Landwirtschaft bis hin zur Stufe 4.0.
3 Analysis of Opportunities and Requirements: Analyse der unternehmerischen Anforderungen anhand des Fallbeispiels TPYN, unter Berücksichtigung von Phasen der digitalen Transformation.
4 Lessons Learned: Konsolidierung der Erkenntnisse zur strategischen IT-Steuerung und Formulierung konkreter Handlungsempfehlungen für das Management.
5 Summary and Conclusion: Fazit zur Wechselwirkung zwischen Datenstrategie und Intellektualisierung der Landwirtschaft sowie Ausblick auf zukünftigen Forschungsbedarf.
Schlüsselwörter
Datenstrategie, Landwirtschaft 4.0, Intellektualisierung, Defensive Datenstrategie, Offensive Datenstrategie, Big Data, Internet of Things, Digitale Transformation, Strategisches IT-Management, Cloud Computing, Landwirtschaft, Unternehmensstrategie, Datenmanagement, Wettbewerbsvorteil, Fallstudie.
Häufig gestellte Fragen
Worum geht es in dieser Arbeit grundsätzlich?
Die Arbeit analysiert die kritische Rolle einer durchdachten Datenstrategie für die erfolgreiche Digitalisierung und Effizienzsteigerung in der Landwirtschaft.
Was sind die zentralen Themenfelder?
Die Arbeit verbindet die Konzepte der Datenstrategie (defensiv und offensiv) mit der technologischen Entwicklung hin zur intelligenten, vernetzten Landwirtschaft (Agriculture 4.0).
Was ist das primäre Ziel der Arbeit?
Das Ziel ist es, aufzuzeigen, wie landwirtschaftliche Unternehmen ihre Datenstrategien synchronisieren müssen, um in einer datengetriebenen Welt wettbewerbsfähig zu bleiben.
Welche wissenschaftliche Methode wurde verwendet?
Es wurde eine theoretische Analyse von Datenstrategie-Frameworks durchgeführt, die durch eine praktische Fallstudie des Unternehmens Top Cloud-Agri Technology Co., Ltd. (TPYN) illustriert wird.
Was wird im Hauptteil behandelt?
Der Hauptteil gliedert sich in die theoretische Definition von Datenstrategien, die Einordnung der landwirtschaftlichen Entwicklung und eine Analyse der Anforderungen an Unternehmen während der digitalen Transformation.
Welche Schlüsselwörter charakterisieren die Arbeit?
Die zentralen Begriffe umfassen Datenstrategie, Landwirtschaft 4.0, digitale Transformation, strategisches IT-Management sowie offensive und defensive Datenansätze.
Warum ist das chinesische Beispiel für die Landwirtschaft relevant?
China gilt als Pionier in der Digitalisierung der Landwirtschaft und bietet durch die schnelle Transformation von traditionellen zu Cloud-basierten Modellen wertvolle Best-Practice-Beispiele.
Warum spielt das Data Lake Konzept eine wichtige Rolle?
Im Rahmen der offensiven Datenstrategie ermöglicht ein Data Lake das Speichern großer, unstrukturierter Datenmengen, deren Wert für zukünftige Anwendungsfälle noch nicht vollständig ausgeschöpft ist.
Welches Fazit zieht der Autor in Bezug auf die Datenstrategie?
Der Autor kommt zu dem Schluss, dass Datenstrategien nicht statisch sind, sondern kontinuierlich zwischen defensiven (Sicherheits-) und offensiven (Wachstums-) Aspekten ausbalanciert werden müssen.
Was ist unter dem Begriff Agriculture 4.0 zu verstehen?
Es bezeichnet die höchste Stufe der landwirtschaftlichen Entwicklung, die durch den Einsatz intelligenter Werkzeuge, Cloud-Computing und vernetzte Produktionsprozesse gekennzeichnet ist.
- Citar trabajo
- Julian Jung (Autor), 2021, Importance of Data Strategy for the Intellectualization of Agriculture. Business Recommendations Exemplified by the Chinese Agriculture Market, Múnich, GRIN Verlag, https://www.grin.com/document/1003663
