Детальная информация

Магистерская диссертация посвящена разработке минимально жизнеспособного продукта (MVP) цифровой базы «Агроспектр», предназначенной для растениеводства. Работа направлена на решение актуальной проблемы, связанной с использованием цифровых технологий для повышения эффективности управления аграрными процессами. Основная цель состоит в создании цифровой базы данных, которая объединяет веб-сервис и мобильное приложение для автоматизации сбора, хранения, анализа и визуализации данных о сортах растений, их характеристиках и результатах аграрных исследований, доступных как в онлайн, так и в оффлайн режимах. Подробно рассмотрены теоретические основы разработки MVP, включая принципы построения функционала, выбора эффективного технологического стека, а также анализ применяемых методологий Agile и Lean Startup. Особое внимание уделено проектированию структуры базы данных, разработке алгоритмов автоматического сбора данных из различных источников, включая рукописные документы, а также интеграции технологий машинного обучения для повышения точности обработки больших данных. Описанный веб-интерфейс и мобильное приложение предоставляют пользователям удобные инструменты для взаимодействия с данными в полевых условиях, а функционал анализа помогает выявлять тренды и закономерности, что способствует совершенствованию селекционных программ и развитию агротехнологий.

The masters thesis is devoted to the development of a minimum viable product (MVP) of the digital database "Agrospect", designed for crop production. The work is aimed at solving a pressing problem related to the use of digital technologies to improve the efficiency of agricultural process management. The main goal is to create a digital database that combines a web service and a mobile application to automate the collection, storage, analysis and visualization of data on plant varieties, their characteristics and the results of agricultural research, available both online and offline. The theoretical foundations of MVP development are considered in detail, including the principles of building functionality, choosing an effective technology stack, as well as an analysis of the applied Agile and Lean Startup methodologies. Particular attention is paid to the design of the database structure, the development of algorithms for automatic data collection from various sources, including handwritten documents, as well as the integration of machine learning technologies to improve the accuracy of big data processing. The described web interface and mobile application provide users with convenient tools for interacting with data in the field, and the analysis functionality helps to identify trends and patterns, which contributes to the improvement of breeding programs and the development of agricultural technologies.

• Перечень сокращений и условных обозначений
• Введение
• ПОСТАНОВКА ЗАДАЧИ создания цифровой базы данных для растениеводства
  • Предметная область задачи, состояние и перспетивы рынка
  • Описание задачи и бизнес модель проекта
  • Проблематика и сложность задачи
• ТЕОРЕТИЧЕСКИЕ ОСНОВЫ СОЗДАНИЯ MVP ДЛЯ ЦИФРОВЫХ ПРОЕКТОВ
  • Понятие и концепция MVP
    • Ключевые характеристики MVP
    • Цели создания MVP
    • Основные принципы MVP
    • Сравнение MVP с другими подходами
  • Методологии и подходы к разработке MVP
    • Гибкие методологии разработки
    • Этапы разработки MVP для агротехнологий
    • Сравнение методологий
  • Ключевые элементы и этапы создания MVP
    • Методология формирования продуктовых гипотез
    • Определение ключевого функционала
    • Научные основы прототипирования и тестирования
    • Метрики эффективности MVP: теоретический анализ
    • Теория итерационного развития продукта
    • Теоретический синтез и направления дальнейших исследований
  • Технологические аспекты создания MVP: теоретико-методологический анализ
    • Технологическая архитектура MVP: концептуальные основы
    • Выбор технологического стека: методологический подход
    • Производительность и масштабируемость
    • Интеграционные аспекты
• РАЗРАБОТКА ПРОГРАММНОЙ ЧАСТИ MVP ПРОЕКТА
  • Исследование и разработка структуры базы данных для растиниеводства
  • Разработка элементов веб-сервиса
  • Исследование и разработка методов сбора данных и распознавания бумажных источников
  • Разработка инструментов обработки и визуализаии данных для исследования в области биоинформатики и растениеводства
  • Разработка элементов сервиса и оффлайн приложения
  • Разработка элементов синхронизации сервиса и приложения
• Заключение
• Библиографический список