Представлены алгоритмы методологии сбора, анализа и визуализации данных о сельскохозяйственной технике и оборудовании для создания единой отраслевой информационной системы, обеспечивающей оперативный доступ к актуальной, структурированной и комплексной информации, необходимой для эффективного управления техническим парком машин и оборудования, планирования закупок, ремонтов и логистики в агропромышленном комплексе. Рассмотрены методы контент-анализа классификации данных по ОКПД-2 для построения ETL-конвейера по методу Apache Airflow (DAG-графы), использовании реляционной модели данных PostgreSQL с JSONB-полями, а также применении BI системы Yandex DataLens.
The article presents algorithms for collecting, analyzing, and visualizing data on agricultural machinery and equipment in order to create a unified information system that provides prompt access to up-to-date, structured, and comprehensive information necessary for effective management of technical equipment, procurement planning, repairs, and logistics in the agro-industrial complex. The article also discusses methods for content analysis and data classification based on OKPD-2 for building an ETL pipeline using Apache Airflow (DAG graphs), the use of the PostgreSQL relational data model with JSONB fields, and the application of the Yandex DataLens BI system.