La science des données démystifiée : Une approche pratique pour les cultivateurs de cannabis

Lors d'une présentation convaincante à la MJBizCon 2024, le Dr Jason Matlock, Data Scientist de Fluence, a abordé l'un des défis les plus pressants de l'industrie du cannabis : comment utiliser efficacement les données pour améliorer les opérations de culture sans se laisser submerger par la complexité. Alors que l'industrie du cannabis continue de se banaliser et que les marges bénéficiaires se resserrent, la capacité à prendre des décisions basées sur des données est devenue de plus en plus cruciale pour réussir. "La clé est de reconnaître que la collecte de données n'est pas la même chose que l'acquisition de connaissances", souligne M. Matlock. "Beaucoup d'entreprises collectent des données et se noient dedans. Elles disposent de toutes sortes d'enregistrements, mais elles ne tirent aucun enseignement de ces données.

Comprendre la science des données dans la culture du cannabis

M. Matlock remet en cause l'idée reçue selon laquelle la science des données nécessite des systèmes d'intelligence artificielle complexes ou des réseaux neuronaux. Il présente au contraire la science des données comme un processus accessible qui commence par poser les bonnes questions. Des outils de visualisation simples, tels que les diagrammes en boîte et les graphiques linéaires, peuvent souvent fournir des informations puissantes lorsqu'ils sont utilisés de manière stratégique.

Types d'analyse des données

La présentation décrit deux types fondamentaux d'analyse de données dans le domaine de la culture :

1. Enquête : Elle porte sur des événements ou des résultats spécifiques et cherche à comprendre pourquoi quelque chose s'est produit afin de reproduire les succès ou d'éviter les échecs.
2. Suivi des processus : Il s'agit d'assurer l'exécution cohérente des meilleures pratiques connues.

Études de cas sur l'analyse des données relatives au cannabis

Démontrer comment principes de la science des données Matlock a présenté deux études de cas convaincantes. Ces exemples illustrent à la fois l'analyse d'investigation et la surveillance des processus dans des scénarios réels, en montrant comment la collecte et l'analyse systématiques des données peuvent résoudre des problèmes de culture complexes. La première étude de cas examine un problème de gestion de la température qui remet en question les hypothèses courantes, tandis que la seconde explore des approches novatrices pour normaliser les pratiques de défoliation. Les deux cas mettent en évidence la valeur pratique de la prise de décision fondée sur les données dans les systèmes modernes de production agricole. culture du cannabis.

Étude de cas 1 : Enquête sur la gestion de la chaleur

Pour illustrer ces concepts, M. Matlock a donné un exemple pratique d'une réclamation d'un client au sujet de Appareils à fluence qui provoquaient une chaleur excessive dans leur serre. Grâce à une analyse systématique des données à l'aide de diagrammes en boîte simples, l'équipe a découvert que l'emplacement de la pièce et l'isolation, et non les luminaires, étaient responsables des différences de température. Cette étude de cas a démontré que le fait de poser les bonnes questions et de suivre une approche méthodique peut révéler des idées et des solutions inattendues.

Étude de cas n° 2 : surveillance du processus de défoliation

Le deuxième exemple porte sur le suivi des pratiques de défoliation, une tâche culturale essentielle mais exigeant beaucoup de main-d'œuvre. "Comment savoir si la défoliation est normalisée et maîtrisée ? demande Matlock. "S'il s'agit d'une tâche aussi essentielle et que nous y investissons autant, pourquoi ne savons-nous pas objectivement si nous parvenons à normaliser cette pratique ? Il a présenté deux méthodes de mesure possibles :

• Contrôle de la pénétration de la lumière dans la partie inférieure de la canopée
• Utilisation de l'imagerie automatisée pour compter les bourgeons visibles

Le choix entre ces méthodes dépend de l'échelle de l'opération et des ressources, illustrant la façon dont les solutions de science des données peuvent être adaptées à différents environnements de culture.

Processus de mise en œuvre

La présentation a mis en évidence un processus clair de mise en œuvre de la science des données dans le domaine de la culture :

1. Commencer par des questions spécifiques et critiques pour l'entreprise
2. Appliquer la compréhension du système pour identifier les mesures pertinentes
3. Développer des méthodes de collecte de données appropriées
4. Traiter les données pour mettre en évidence des schémas significatifs
5. Analyser les résultats et prendre des mesures
6. Répéter le cycle pour mesurer l'impact

Conclusion

"La science des données, dans son essence, se veut accessible et responsabilisante", conclut M. Matlock. "Commencez simplement, posez des questions intentionnelles, prenez des mesures pour mesurer et affiner ce qui compte le plus, et vous réussirez. Vous pouvez toujours construire à partir de là, mais si vous ne commencez pas à ce stade, vous vous perdrez presque certainement." La présentation a efficacement démontré que la science des données dans la culture du cannabis ne nécessite pas de diplômes supérieurs ou de systèmes complexes. Elle exige plutôt une approche méthodique pour poser et répondre aux questions qui ont un impact direct sur la réussite de l'entreprise. En suivant ce processus systématique et en commençant par des mesures simples et ciblées, les cultivateurs, quelle que soit leur taille, peuvent commencer à exploiter les données pour améliorer leurs opérations et leurs résultats. Cette approche pratique de la science des données offre aux cultivateurs de cannabis une voie claire vers l'avant dans un marché de plus en plus concurrentiel, où l'efficacité et la cohérence sont primordiales pour réussir. L'accent mis sur l'accessibilité et l'intentionnalité fournit un contrepoint rafraîchissant au monde souvent écrasant des big data et de l'intelligence artificielle, rendant la prise de décision basée sur les données réalisable pour les opérations de toutes tailles.

A propos de l'auteur

Jason Matlock possède plus de 10 ans d'expérience dans l'industrie du cannabis, notamment dans les domaines suivants culture à l'échelle commercialeIl est spécialisé dans la conception et la construction d'installations, ainsi que dans la consultation en matière de développement d'entreprises. Il excelle dans l'intégration et l'équilibre des considérations économiques, logistiques et horticoles lorsqu'il s'agit de relever des défis opérationnels. M. Matlock a fait ses preuves en matière de conception et de réalisation d'essais de recherche à la ferme avec la participation des producteurs. Il est compétent pour effectuer des analyses statistiques sur des ensembles de données biologiques et pour présenter les résultats dans des formats faciles à interpréter.