看看来自“TheField”的Guerrilla数据收集和分析应用程序是如何被使用的，以及为什么这个数据模型的早期结果很有希望。数据采集??完成后，在批处理模式的数据集市下进行数据汇总和查询，获取商业智能，是大数据实际应用和分析的主要方式。它还有助于确保新兴国家/地区的人们有一个公平的竞争环境，为他们节省时间并快速深入了解数据查询。一个例子是Springg，这是一家与世界各地的农民合作的荷兰农业软件公司。鉴于发展中国家缺乏基础设施，并认识到这些国家的农民需要与发达国家的农民一样获得农业信息，Springg希望找到一种方法来从田间获取有价值的数据，这些数据在评估后可以快速返回为更偏远地区的农民提供有价值的信息。提供Springg使用的大数据集成软件的Talend的首席营销官(CMO)AshleyStirrup说：“对农民来说，采集土壤样本很重要，这样你才能看到更多。更好地了解土壤的特性。土地以及可以施用什么类型的肥料来最大限度地提高作物产量。”过去，田间土壤样本是在当地采集，然后送到数百甚至数千英里外的实验室进行分析。“斯普林格想做的是在肯尼亚建立一个可以使用物联网技术的移动测试中心，”Strapp说。分析让当地农民可以立即了解土壤状况和最适合他们作物的肥料。土壤数据直接在田间收集和分析。然后将其发送到中央数据库，在那里可以进一步分析数据Strapp指出：“对于当地农民来说，这个过程非常高效，将实验室土壤分析的速度提高了五倍。在欠发达地区，结果的准确性和成本至关重要。这是一个值得关注的问题。家里能不能自给自足，孩子能不能上学。”连接本地数据收集和分析之间的所有点，然后将数据发送到远处更大的数据存储库需要多种技术，从无线通信到移动电话，再到可以处理不同国家电信环境的灵活通信协议。“我们自己的数据工具适用于这种用例，我们想要一种可以处理任何类型的移动设备并根据需要支持简单通信协议的解决方案，”斯特拉普说。在现场应用中，例如借助物联网传感器在现场收集数据，也需要确保数据准备和传输的灵活性，以便数据能够被捕获、分析和最终利用。“通过这种方法，您可以提取从世界各地的传感器收集的数据。然后您可以实时或近乎实时地在现场分析这些数据，立即从数据中获得本地结果，”斯特拉普说。“然后从世界各地的多个收集点收集数据，并将其发送到中央数据存储库，在那里可以将数据重新用于多种用途。“进一步利用这些农业数据的一种方法是将其应用于金融市场，”斯特拉普说。“当一个系统能够分析并生成从世界各地的农业收集点收集的有价值的信息时，许多公司就可以更深入地了解当前的作物产量与历史趋势的比较情况、天气条件如何影响收成以及商品价格可能受到的影响。”利用这种游击队的“田间”数据采集和分析，将结果立即返回给当地农民，然后一路传送到大型数据存储库，然后对数据进行进一步分析，用于主要领域的趋势建模和决策。金融市场。这种用途仍处于起步阶段，但对于可以在宏观和微观层面进行分析的数据模式而言，结果是有希望的。
