MATSYA THEJAS

AKMU-CMFRI, KOCHI

Informacje o aplikacji

Matsya Tejas to platforma cyfrowa umożliwiająca śledzenie gatunków ryb i gromadzenie kluczowych danych dotyczących rybołówstwa w celu generowania informacji o rynku, kosztach i cenach w czasie rzeczywistym. Aplikacja wspiera ocenę efektywności ekonomicznej operacji połowowych oraz analizę realizacji cen na różnych rynkach. Poprzez wkład w Krajową Bazę Danych Rybołówstwa CMFRI, Matsya Tejas wspiera interesariuszy w całym łańcuchu wartości rybołówstwa poprzez wiarygodne dane, analizę rynku i podejmowanie decyzji w oparciu o dowody. Aplikacja jest wspierana przez ICAR-CMFRI oraz Ministerstwo Statystyki i Wdrażania Programów (MoSPI) rządu Indii.
Kluczowe funkcje:
Śledzenie gatunków ryb
Cyfrowe rejestrowanie gatunków ryb i szczegółów połowów z centrów wyładunkowych i targów rybnych za pomocą prostego, intuicyjnego interfejsu.

Informacje o kosztach i rynku ryb
Zbieraj kompleksowe dane dotyczące rybołówstwa, w tym koszty rejsów połowowych, wydatki operacyjne, ceny rynkowe i zyski osiągane przez rybaków i handlowców, aby generować wiarygodne informacje ekonomiczne i rynkowe w czasie rzeczywistym.

Ocena efektywności ekonomicznej
Wspieranie oceny efektywności ekonomicznej operacji połowowych poprzez standaryzowane i naukowo potwierdzone gromadzenie danych.

Analiza realizacji cen
Monitorowanie i analiza realizacji cen na różnych rynkach w celu zrozumienia dynamiki rynku, łańcuchów wartości i dystrybucji dochodów.

Narodowa Baza Danych Rybołówstwa CMFRI
Wprowadzanie zweryfikowanych danych dotyczących rybołówstwa do Krajowej Bazy Danych Rybołówstwa CMFRI, wzmacniając badania nad rybołówstwem, ocenę zasobów i formułowanie polityki opartej na dowodach.

Synchronizacja danych w czasie rzeczywistym
Bezpieczna i wydajna synchronizacja danych terenowych w celu terminowego raportowania, monitorowania i analiz.

Bezpieczny dostęp użytkownika
Uwierzytelnianie oparte na rolach zapewnia bezpieczny dostęp oraz zachowuje integralność i poufność zebranych danych.

Jak Matsya Tejas wspiera rybołówstwo
Informacje zebrane za pośrednictwem Matsya Tejas stanowią cenne źródło informacji dla badań nad rybołówstwem, analiz ekonomicznych i planowania polityki. Przekształcając obserwacje terenowe w ujednolicone wskaźniki ekonomiczne, aplikacja zapewnia rzetelny wgląd w produkcję rybną, koszty operacyjne, zachowania rynkowe i generowanie dochodów.
Dane generowane przez aplikację wspierają:
Badania ekonomiczne rybołówstwa i ocenę wyników ekonomicznych.
Analizę trendów rynkowych i kształtowania się cen na rynkach rybnych.
Monitorowanie kosztów połowów, dochodów i dynamiki rynku.
Tworzenie wiarygodnych zbiorów danych do planowania opartego na dowodach i formułowania polityki.
Wzmocnienie Krajowej Bazy Danych Rybołówstwa poprzez ujednolicone i zweryfikowane informacje.
Zwiększenie przejrzystości, efektywności rynku i świadomego podejmowania decyzji w całym sektorze rybołówstwa.

Wizja
Projekt Matsya Tejas ma na celu wzmocnienie indyjskiego ekosystemu informacji o rybołówstwie poprzez integrację danych biologicznych, ekonomicznych i rynkowych w jedną platformę cyfrową. Dzięki ujednoliconemu gromadzeniu danych i generowaniu informacji w czasie rzeczywistym aplikacja wspiera badania naukowe, analizę rynku, zrównoważone zarządzanie rybołówstwem i podejmowanie decyzji politycznych opartych na dowodach.
Wspierając interesariuszy w całym łańcuchu wartości rybołówstwa i przyczyniając się do rozwoju Krajowej Bazy Danych Rybołówstwa CMFRI, Matsya Tejas promuje zarządzanie rybołówstwem oparte na danych, poprawę efektywności rynku i poprawę wyników ekonomicznych w indyjskim sektorze rybołówstwa morskiego.

Co nowego

What's New in v1.0.1
- Added an interactive dashboard tour to help you get started.
- Introduced a dedicated fish species search with regional language support and state-based popular fish.
- Added state and language preferences with profile management.
- Improved dashboard cards, survey navigation, and information badges.
- Added app version details to the Profile screen.
- Fixed text overflow issues and improved offline caching, UI consistency, and performance.