Agroinform

Adatintegráció az agráriumban: az ökoszisztémák új szintje

· PT29M45S

Összefoglaló

Pitli Péter és Szabó Levente az Agroinform podcast legújabb adásában az agrárszisztémák és az adatintegráció fontosságát vitatják meg. Szabó Levente, a Forágsi Informatikai Zrt. projektszakmai vezetője elmagyarázza, mi az agrár-ökoszisztéma, és hogyan kapcsolódnak az adatok a…

Röviden

Műsor
Agroinform
Megjelenés
2026. 04. 01.
Hossz
30 perc
Szereplők, említett nevek
Pitli Péter, Szabó Levente, Szabó Levente, Szabó Levente, Kátai-László Károly, Koczor Ádám
Témák
adatintegráció, agrárium, agrár-ökoszisztéma
Átirat
Az epizód beszélt szövege alapján indexelve

Ebben az epizódban

Agroinform podcastas, a mezőgazdaság hangja. >> Sziasztok, ez az Agroinfon podcast legújabb adása.

Engem Pitli Péternek hívnak és ismételten a Pregáról jelentkezünk itt a kihelyezett stúdiónkban.

Szia Levente. >> Szervusz. >> Aki a Forágsi Informatikai Zrt-nek a projektsakmai vezetője. >> Igen, igen.

Próbáltam így jól mondani ezt, de igazából ugye a Leventével mi már régebb óta ismerjük egymást, talán három vagy négy éve találkoztunk egy pregán és minden pregán össze szoktunk futni, >> meg azon kívül is jó más alkalommal. >> Meg azon Igen, igen, igen.

És már terveztem azt, hogy beszélgessünk egyet.

Erről beszéltük is talán már többször, hogy majd csinálunk egy podcastet, hiszen te is ilyen nagy szeretője vagy imádója vagy a az agrárkoszisztémának.

Illetve hát a cégen belül alapvetően az agrárd digitalizációval foglalkozom, stratégiai anyagokkal és hát egyáltalán ennek a piacnak a feltérképezésével és a különböző lehetőségek feltárásával. >> Igen.

A most induljunk el így az agrár ökoszisztéma irányába.

Mondjuk egy ilyen topd szemléletet csináljunk, és akkor majd szépen megyünk különböző rendszerekre.

Mit is értünk Agrár ökoszisztémán?

Hát igazából ugye az ökoszisztéma szó az a biológiából, az ökológiából jön, és tulajdonképpen a a az élőlények rendszerének egy adott konkrét területen a ténylegesen fizikailag létező egyedei közötti kapcsolatokat, nagyon bonyolult, sokrétű kapcsolatrendszert és működést írja le.

Na most egy adat rendszeren belül vagy adatinfrastruktúrán belül szintén használhatjuk ezt a kifejezést, hogy hogy ökoszisztéma.

Ez lehet az agráradatok ra vonatkozóan akkor ez egy agrárkoszisztéma de természetesen bármely más ágazati adatrendszerre használatos most már ez a szó.

Mnt gondolom, hogy hogy látni kell, jól el kell tudni különíteni a kulcsszereplőit egy ilyen informatikai vagy adatrendszernek.

Látni kell azt, hogy ezek között a szereplők között milyen információk jönnek mennek, azok milyen formában tudnak megvalósulni, milyen ráhatások vannak egyik szereplő a másikra, hogyan hat, hogy mennek a folyamatok.

És bizony ezt az egészet, hogyha a digitális, számítógépes környezetben szeretnénk valami oknál fogva működtetni, mert az az üzleti felismerésünk, hogy így gyorsabban, hatékonyabban lehet teszem az döntést hozni egy ilyen környezeten belül.

Akkor akkor ezeket modellezni is kell, és a vége előbb-utóbb valamiféle számítógépes szoftver, ami [horkantás] segíti, támogatja a munkánkat.

Igen, ugye a Faj egy informatikai vállalat itt a te chatedben az a az a rész, ahol te vagy.

És ugye azért is érdekes ez az agrárkoszéma, mert te azért elég sok mindenre rálátsz onnan.

Ön most az Agri Technikán Hanoverbe ezt nagyon nyitott szemmel jártam, és erre is nagyon figyeltem, illetve most pont volt egy magazin, amit olvassatok el, a napraforgó magazin, ahol megjelent egy cikk a a az ökoszisztémákkal kapcsolatban, amit én én írtam.

És ugye ez ezt tényleg azt lehetett megfigyelni Hanoverbe, hogy hogy most még két évvel ezelőtt ennyire nem is volt szembetűnő, de most most már szinte minden gépgyártó, eszközgyártó, szinte mindenkinél ez megfigyelhető, hogy próbál valamilyen ökoszisztémába becsatlakozni.

Ez ez a trend, ez mióta indult el így az agráriumba?

Tehát, hogy >> én azt gondolom, hogy nem csak az agráriumban, hanem a világon mindenhol az AI megjelenése kényszerítette ki ezt.

Itt arra kell gondolni, hogy hogy döbbenetes lehetőségeket tár elénk a mesterséges intelligencia.

Ugyanakkor az is világosan látszik, hogyha nem hiteles, jó, konzisztens az adatbázis rendszer, az az adatrendszer, amiből a mesterséges intelligencia dolgozhat, amiből a mintákat veszi, amiből a végén a különböző algoritmusok alapján összerak egy outputot, akkor akkor akkor akkor valótlanságok hamis megállapítások is előjöhetnek.

Egyrészt ennek az egész AI ö működésnek a hitelességét kérdőjelezheti meg, másrészt meg konkrétan hibás döntésekhez vezethet.

Magyarán mindenki arra törekszik, hogy a lehető legnagyobb, legszélesebb és legkonzisztensebb szakadatbázist tudja létrehozni ahhoz, hogy utána azon egy mesterséges intelligencia nagy biztonsággal jó megoldásokat hozzon ki.

Ehhez pedig az szükséges, hogy a különböző gyártóknak a különböző gépei és a különböző gépek által sajnos a a az elmúlt évtizedeknek a gyártási üzleti felfogása miatt különböző formátumokban előállított adatai sajnos nem köszönnek össze. és valami elkép, hogyha hogyha valaki esetleg a hallgatóságból próbálkozott üzemi szinten már ugye az idegen szóval úgy mondjuk adatintegrációval, tehát az adatoknak az összepárosításával, akkor 99%uk azt tapasztalhatta, hogy bizony egészen Excel tábla vagy TXT fá szintig le kell menni, és táblázat, oszlop, sor szinten kell valahogy rengeteg manuális munkával összerakni ezeket az adatokat, adattáblákat egymásra, hogy az egyik adat a másikat kipótolja, kiegészítse, vagy éppen összehasonlítható legyen.

Na most ez így tarthatatlan, ez így nem működik.

Tehát tulajdonképpen az AI-nak a csodálatos lehetőségeit addig nem fogjuk tudni kihasználni, amíg nincs egy konzisztens adatrendszerünk.

És ezt célozza a gépgyártóknak a törekvése is. [horkantás] Most már nem tartható fönn az a folyamat, hogy hogy minden gépgyártón más és más adatformátumban, más és más logikával dolgozza fel az adatokat.

Csak egy két talán kézzel fogható példát hadd mondjak erre.

Egy-két éve még óriási ilyen hálózati kábelmizéria volt.

Öt hat-nyolcféle csatlakozó is volt, és egy átlagembernek ezt az 5-h-8féle csatlakozót kellett magával cipelnie, mert az egyik töltötte az iPodját, a másik a telefonját, a harmadik az óráját, a negyedik a laptopját, az ötödik a tabletet és tovább, és tovább.

Most úgy jó esetben az USBC ezt ugye megoldja.

Na, valamiféle ilyesmi történetről van szó itt is, csak az adat modelleknek a szintjén.

Igen, ez teljesen megfigyelhető, meg ez tényleg én is én is így gondolom, hogy a mesterséges intelligencia elterjedésével és ugye a gazdálkodók felől is, meg hát más szolgáltatók felől is egyre inkább jön egy nyomás a gépgyártók fele is, hogy valamilyen irányba ezt egy kicsit uniformizálják ezt az egészet, illetve ugye az ökoszisztémák azok úgy tudnak jól működni, hogyha azok egymás szereplők, akik benne vannak, azok egymást ugye erősítik azzal, hogy együttműködnek.

Tehát ugye ennek az egész hálózatosodásnak ez a lényege valóban az együttműködés, a hatékony együttműködés. >> Igen.

És ugye azért az látszik, hogy a verseny az kikényszeríti azt, hogy hogy ebbe az irányba is így elinduljanak.

Ugye nyilván van itt eszközoldal, meg nagyon sokféle meg adatstruktúra, ami kialakul, azokat kell kezelni, de a kommunikáció maga a gépek között, eszközök között.

Ugye most azért van ez az 5G, most ne menjünk el ilyen összeesküvések irányába. >> [nevetés] >> Ugye arz azért szítták sokat az 5G-t, de hogy itt itt mi mikre kell figyelni egyébként, hogyha egy ilyen adatfolyam kialakul, hogy az az követ következetesen működjön és jól működjön. >> Tehát tehát ugye ez az M2M, ez a machine to machine kommunikáció.

Itt már a az automatizmusoknak létezn kell. ide már nem tudod beilleszteni ö a szakembert, a hibajavítót, aki majd azt mondja, hogy jaj, hát ez az adattábla meg az az adattábla nem passzol össze, hát akkor mit is kéne csinálni, melyik oszlopot kéne odébb rakni, átnevezni, más mértékegységbe átváltani, hogy kommunikálhasson egymással mondjuk az két adattábla. magyarán ennek a feltételeit, a háttérfeltételeit kell megteremteni.

Ez egy nagyon átfogó, óriási nagy feladat egyébként.

Gondoljuk meg, hogy az agrárium az a természeti környezetből, a természeti környezet fizikai kémiai biológiai paramétereiből, az élőlényekből, a különböző növényállatbetegségekből, meteorológiai jelenségekből, és még a végtelenség tudnám sorolni, mi mindenből áll.

Ehhez tegyük hozzá az agrárgazdasági tényezőket, a művelői módokat, az azokkal kapcsolatos összes mennyiséget, mértékegységet, vagy éppen egyáltalán egy üzem működésében résztvevő dolgozókat, raktárkészletet és így tovább.

Tehát n plus számú a végtelenhez közelítő adatmennyiségről, adatfélesről van szó.

És ezeknek az adatoknak mind-mind szükséges lenne valamiféle egységes keretrendszert adni.

Az Európai Bizottság felismerte, hogy ez tarthatatlan, hogy minden gyártó önálló kis fejlesztéseiben más és más módon alakítja ki a saját kis céges adatbázist, és utána felhasználói szinten, mondjuk ez esetben a farmerek szintjén, ez pedig képtelenség összeegyeztetni egymással ezeket a különböző forrású adatokat.

Ezért az Európai Unió elindított egy úgynevezett egységes európai adattérprojektet, amibe tucatnyi ágazati szakágazati alprojekt indult, és ezek közül az egyik az egységes európai agráradattérprjekt.

Nyilván először a legfontosabb adatoknak az egységesítésével fognak foglalkozni, de azt látni kell, hogy az egységesítés az az a jogszabályi az intézményi együttműködési kereteknek, interoperabilitásnak a kialakásá kialakításával kezdődik a fizikai elérhetőség, az adatok fizikai elérhetőségének a kialakításával.

Egyáltalán a a ugye a jogi kereteken belül is az adatulaj az adatnak a a tulajdonosi jogviszonyai, az adat hozzáférhetőség, az adatbiztonság, az adatminőség dolgaival.

Tehát még még még messze-messze nem érünk oda, hogy valamiféle közös adatmodellben kezdjünk el gondolkodni, hanem mindennek az intézményi és jogi feltételeit kell kialakítani.

Na ez már folyamatban van, és remélhetőleg a a aztán a következő lépés az lesz, hogy már a tényleges adatmodellekhez fogják igazítani ezeket az adatcsoportokat. >> Igen.

Hát amiket itt most fölsoroltál, ez mind ugye a adatbiztonság, minőség.

Akkor ugye most itt a GDPR-nak a következményei ugye azért az ezeket nagyon sok kérdést fölvett és akkor ugye itt ebben tényleg az nehéz az egységben most mer oké hogy egyesével leszeredök minden céggel de most hogy egységben ezeket hogyan tudja kezelni majd egy ökoszisztéma amikor bekerül egy csőbe vagy egy tölcsérbe egy egy információ és akkor ott ki tudja hogy milyen milyen elágazásai >> ezt Igen.

Ezt adatmodell szintjén talán kézzelf fogható az a példa, amit most mondok, mert a legtöbben azért a az Eshri nevű térinformatikai cégnek a sépfálját ismerik.

Tehát ez az egyik legáltalánosabban elterjedt térinformatikai adatformátum, vagy [horkantás] egy másik például a DXF fáformátum, ami szintén grafikus ábráknak a a tárolására szolgáló formátum.

Ezt pedig az Autokad idején fejlesztették ki, mint mint adatcsereformátumot.

Nos, így kell elképzelni, hogy nem oktroyálják rá majd a a gyártókra azt, hogy mostantól már csak ilyen és ilyen és ilyen formátumban használhatod a vagy vagy fejleszteted a gépeidet, és ilyen és ilyen adatmodellt kell, hogy a digitális eszközeid használjanak.

De azért viszont a felelősség a gyártót terheli, hogy képes legyen egy univerzális adatcsereformátummal kommunikálni az ő általa elkészített termék, >> mert ha nem, akkor kiszorul ebből az ökoszisztémából, és bizony annak piaci következményei lesznek. >> Igen.

Egyébként ez, hogy tényleg, hogy a verseny meg a a az egymás szereplőknek megfelelés, ugye ez egy fontos kérdés.

Az adás korábbi részében említetted már a mesterséges intelligenciát, ugye nem mehetek el szó nélkül emellett is, hogy te mit látsz ebben, mert ugye én én most a saját gazdaságom tekintve próbálom a a ugye mondjuk én végzem a könyvelést is, meg egy csomó olyan dolgot végzek, ami ilyen adminisztratív feladat, hogy próbálom felmérni a folyamatokat, miket végzek, hogyan, milyen rendszeressége, és akkor próbálom azokat a pontokat megtalálni, ahol érdemes mondjuk egy automatizmust beépíteni, vagy akár együtt gondolkodni egy AI rendszerrel a saját adataimat vizsgálva.

Te hol látsz vagy mit mit látsz az AI-ban most, ami ami egy ilyen legnagyobb lehetőség lehet most? >> Hát alapvetően én mondjuk nagyon durván két nagy csoportra bontanám ezeket az AI rendszereket.

Az egyik ez a nagyon általános generális AI, mint a Chat GPT, vagy a Copilot, vagy a Gemini, amik olyan adatbázisokon dolgoznak, amik ilyen nagyon-nagyon általános ismereteket tartalmaznak, de nem férnek hozzá feltétlenül a megfelelő mennyiségű és mélységű és pontosságú szakmai információkhoz.

Ezért aztán nagyon fontos látnunk azt, hogy hogy egyre több szakmai adatrendszert alakítanak ki, és azon futtatnak szakmai AI-okat.

Ezek sokkal szűkebb adatbázisok, egy-egy szakterületnek a dolgait gyűjtik össze, de ezek releváns, konzisztens, hiteles és magas szakmai színvonalú adatok.

És természetesen a kiindulási adatminőség az mindig befolyásolja a végeredményt.

Tehát ezt a két dolgot én külön választanám.

Egy általános jellegű feladatra, mint például valamiféle könyvelési feladatra, azt gondolom, hogy valószínű, hogy egy egy ilyen generális AI is alkalmas lehet.

A másik pedig, hogy itt is érdemes szerintem a fokozatosság elvét betartani, hogy először mindig keressünk valamiféle egyszerű problémát, és azt próbáljuk megoldani.

És innen lépegessünk fölfelé az egyre bonyolultabb ö kérdéseknek a megoldatásáig.

Most itt igazából ugye te is ahogy említetted meg, hogy ugye vannak az automatizmusok, amiket már meg lehet szépen csinálni, meg meg tényleg működhet is, de ugye most a legtöbb esetben még ott várunk sokat az AI-tól majd, hogyha ezek kialakulnak, ezek az adatbázisok, amit te is mondtál, ezek a tudásbázisok és ezek így konzisztensen fognak működni, hogy a döntéseinket támogassák.

Te hog hogy lá hogy képzeled el ezt a jövőben, hogy fog kinézni egy ilyen döntést támogató rendszer?

Nos, itt is azt gondolom, hogy hogy talán érdemes visszamennünk oda, hogy a az ilyen digitális agrárendszereket három csoportra szoktuk osztani.

A field managedsment, a farm menedzsment és az ágazati menedzsment szintjére. a a a terepi, a gazdálkodást ténylegesen támogató feladatoknál én úgy gondolom, hogy meg fognak jelenni azok az autonóm gépek.

M lehetek ezek akár repülődrónok, vagy a földön mozgó autonóm robotok, ami gépi látás segítségével meg…

Említett entitások

Témák

  • adatintegráció
  • agrárium
  • agrár-ökoszisztéma

Személyek

Szervezetek, cégek

  • Forágsi Informatikai Zrt.

Hallgasd meg

Gyakori kérdések erről az epizódról: „Adatintegráció az agráriumban: az ökoszisztémák új szintje”

Miről szól ez az epizód: „Adatintegráció az agráriumban: az ökoszisztémák új szintje”?

Pitli Péter és Szabó Levente az Agroinform podcast legújabb adásában az agrárszisztémák és az adatintegráció fontosságát vitatják meg. Szabó Levente, a Forágsi Informatikai Zrt. projektszakmai vezetője elmagyarázza, mi az agrár-ökoszisztéma, és hogyan kapcsolódnak az adatok a… Az epizód a Agroinform című magyar podcast egyik adása, megjelenés: 2026. 04. 01..

Kik szerepelnek vagy kiket említenek ebben az epizódban: „Adatintegráció az agráriumban: az ökoszisztémák új szintje”?

Az epizódban a következő nevek szerepelnek vagy hangzanak el: Pitli Péter, Szabó Levente, Szabó Levente, Szabó Levente, Kátai-László Károly, Koczor Ádám.

Milyen témákat érint ez az epizód: „Adatintegráció az agráriumban: az ökoszisztémák új szintje”?

Fő témái: adatintegráció, agrárium, agrár-ökoszisztéma.

Mikor jelent meg és milyen hosszú ez az epizód: „Adatintegráció az agráriumban: az ökoszisztémák új szintje”?

Megjelenés: 2026. 04. 01.. Hossz: 30 perc. Az epizód a Podiverzumon hallgatható meg: https://podiverzum.hu/podcast/agroinform/adatintegracio-az-agrariumban-az-okoszisztemak-uj-szintje-81800a0b

Több epizód a Agroinform-ből

  • Mikotoxinok a telepen - a rejtett veszteségek nyomában

    Az Agroinform podcast legújabb adásában a mikotoxinok kerülnek a középpontba, különös tekintettel az állattenyésztési gyakorlatra. A vendégek – Dr. Kisgerda (állatorvos), Dr. Deák…

  • Ammónia és légszennyezés: Miért kulcskérdés ez a mezőgazdaságban?

    A műsor az Agroinform Podcast legújabb adásában az ammóniával és a mezőgazdasági légszennyezéssel foglalkozik. Annus Norbert, az Agrárközgazdasági Intézet szakértője, aki a klíma…

  • Litkai Gergely: Megújulhat-e a magyar mezőgazdaság, vagy elkéstünk?

    Litkai Gergely, a Zöld Válasz Podcast műsorvezetője vendége az Agroinfon podcast legújabb adásának. PL Péterrel beszélget a magyar mezőgazdaság megújulásának lehetőségeiről, a fen…

  • Állati teljesítmény nyáron: hogyan védekezzünk a hőstressz ellen?

    Az adás a hőstresszről, az állattenyésztés egyik legkomolyabb kihívásáról szól. Beszélgetés arról, hogyan hat a meleg a tejelő állomány teljesítményére, egészségi állapotára, szap…

  • Növénykondicionálás stresszhelyzetben

    A magyar gazdálkodásban a biostimulátorok és lombtrágyák szerepét, elvárásait és fogalmait tárgyalja a podcast. A vendégek, Faragó Gábor, Kasza István, Guys Dénes és Illés Róbert…

  • Autonóm mezőgazdaság testközelből

    A magyarországi autonóm mezőgazdasági gépekkel kapcsolatos tapasztalatokat mutatja be ez az Agroinform podcast epizód. A holland származású Kalfbeek Harm, az Europe Farming Kft. ü…

  • A jövő agráriuma Mezőhegyesen: stratégia és precízió

    A Nemzeti Ménesbirtok és Tangazdaság Zrt. vezérigazgatója, Kovács Norbert osztja meg tapasztalatait a podcastban. Az közel 10 ezer hektáron gazdálkodó vállalat működését, a modern…

  • Termelési rendszer új alapokon

    A gazdálkodás jövőjét tárgyalja az Agroinform podcast legújabb adása, Pli Péter műsorvezetésével. Rezsek Attila, a Prolansys Kft. ügyvezető tulajdonosa az új termelési rendszerek…

  • Agrárium üzleti alapon

    Az Agroinform podcast e heti adásában Pitli Péter vendége Hollosi Dávid, az MBH bank agrári és élelmiszeripari üzletágának ügyvezető igazgatója. A beszélgetés az agráriumot érintő…

  • Mérhető-e a fenntarthatóság az agráriumban?

    Az Agroinform Podcast legújabb adásában a fenntarthatóság mérését vizsgálják az agráriumban, mint hatékonysági és piaci alkalmazkodási feladatot. A vendégek, Dr. Tikás Szilidkó Ed…

Hasonló epizódok más magyar podcastokból