Mit der Genehmigung des Projektes D4Dairy durch die Forschungsförderungsgesellschaft (FFG)  bleibt in der österreichischen Rinderzucht kein Stein auf dem anderen. Denn Digitalisierung in der Landwirtschaft ist ein sehr stark wachsender Bereich. Digitalisierung bedeutet aber auch eine enorme Anhäufung von Daten. Um diese Informationen sowohl für Landwirte, Tierärzte, Berater, Verarbeiter als auch für weitere Partner entlang der Wertschöpfungskette Milch nutzbringend einsetzen zu können, ist es ein wesentliches Ziel von D4Dairy, Daten und Know-how von Wirtschafts- und Wissenschaftspartnern zu vernetzen. Unter Nutzung moderner Datenanalysemethoden (BigData, Mid-Infra-Rot Spektra etc.) sollen neue Erkenntnisse zum praktischen Nutzen für die Bauern und Partner entlang der Wertschöpfungskette Milch erforscht beziehungsweise hervorgebracht werden.

Die Leiterin des Konsortiums, Christa Egger-Danner (ZuchtData), ist überzeugt, dass dieses Netzwerk mit der Leitlinie „Vorsprung durch Vernetzung“ aus unterschiedlichen Expertisen (Veterinärmedizin, Genetik, technische Informatik, Sensortechnik, Komplexitätsforschung, Lebensmittelsicherheit und -verarbeitung etc.) und einer umfangreichen Datengrundlage der Partner die bäuerlichen Familienbetriebe, aber auch die beteiligten Wirtschaftspartner und den Wirtschaftsstandort Österreich insgesamt stärken wird.

ZAR-Obmann Stefan Lindner sieht die Zusammenarbeit nicht nur innerhalb dieses Netzwerkes als sehr wichtig an, sondern auch über die Projektpartner hinaus. Mit 5,5 Mio. Euro, wovon die Hälfte von Wirtschaftspartnern kommt, konnte durch die Konsortialleitung eine schlagkräftige Projektsumme aufgestellt werden, um zahlreichen Fragestellungen möglichst viele Antworten zu liefern.

Ziel ist, über das Projekt die enormen Mengen an unterschiedlichen Daten am Milchviehbetrieb und entlang der Wertschöpfungskette zu sammeln, sich unter Berücksichtigung des Datenschutzes auszutauschen und Synergien einer gemeinsamen Nutzung auszuloten. Über komplexe Analysen sollen neue und umfangreiche Erkenntnisse auf Tiergesundheit und Tierwohl sowie neue Parameter zur Früherkennung von Krankheiten gewonnen werden. Letztendlich werden die Daten analysiert und dem Landwirt mittels praktikabler Softwaretools zur Verfügung gestellt. Für derartige Datenmengen ist der Wiener Complexity Science Hub (CSH) gefragt, um Nutzen aus den umfangreichen Informationen im Sinne von „n = all“ zu generieren.