Cél: Az IKTABU projekt célja, hogy a vidék- és területfejlesztésben dolgozók, ill. a vállalkozásfejlesztésben, mezőgazdasági termelésben, szaktanácsadásban érdekeltek számára olyan adatbázisokat, módszertani elveket alakítson ki és tegyen már elemzett módon elérhetővé, melyek ma az országban lényegében nem (SPEL, RENOAAR, MSZR), vagy csak részben ismertek (VAB). A projekt közvetlen célja (know how) tehát nem a primer adatszolgáltatás, hanem az elemzési és módszertani kínálat kialakítása, alapvetően on-line szolgáltatás formájában az OMFB IKTA támogatásával, a TDC és a SZIE / AgroConsult Kft. együttműködésében..

A rangsorolás és hasonlóságelemzés mellett ismert idősorok várható alakulására vonatkozó előrejelzések kialakítása is lehetséges.

1. azon adattartalmak, gyűjtési elvek, idődimenziók, módszerek, szolgáltatók, kiadványok, stb. help jellegű leírása, melyek a VAB-hoz (Vidéki adatbázis) szükségesek, ill. ennek alapján származtatott adatként keletkeznek
   (vö. DOC)
2. azon adattartalmak, gyűjtési elvek, idődimenziók, módszerek, szolgáltatók, kiadványok, stb. help jellegű leírása, melyek a SPEL-RENOAAR rendszerben szükségesek, ill. ezek alapján származtatott adatként keletkeznek
   (vö. RENOAAR, SPELGR főoldal, kódtáblák

• VAB-ra alapozott elemzések, ezen belül

• kistérségi mintaértékű profil elemzés
• VAB alapú hasonlósági rangsorok (pl. kistérségekre index-képzés)
• statisztikai alapú előrejelzések

• SPEL-RENOAAR elemzések, pl.

• EU tagországok hatékonysági (DEA) rangsorai viszonyítási alapként (benchmark) a magyar mezőgazdaság értékelésének támogatására

• naturális elemzés: "ország-év" objektumok, ill. objektumcsoportok hatékonysági rangsorai a mezőgazdasági termékek, ill. termékcsoportok (összes termék) ráfordítás-felhasználásai és a hozamai alapján (pl. búzatermelés hatékonysági rangsora NPK, mész és energiafelhasználás alapján minden EU tagországra évente /1973-1998/ DEA modellszámítás alapján)
• monetáris elemzés: "ország-év" objektumok, ill. objektumcsoportok hatékonysági rangsorai a mezőgazdasági termékek, ill. termékcsoportok (összes termék) kiadásai-felhasználásai és a bevételei/hozamai alapján (pl. búzatermelés hatékonysági rangsora NPK, vetőmag, javítás, víz, mész és energiafelhasználás, egyéb költségek ECU-ben kifejezett adatai alapján minden EU tagországra évente /1973-1998/ DEA modellszámítás alapján)

• hasonlósági (JOKER) rangsorok

• ideális objektum meghatározása és valós objektumok rangsorolása (black box hasonlósági index alapján) tetszőleges, de számszerűsíthető tulajdonságok és fontossági súlyok alapján
• adathiányok pótlása matematikai úton
• szakértői vélemények összevonása

• magyar megyék SPEL-alapú rangsorai
• előrejelzések

• tetszőleges, előre meghatározott objektum-attribútum adattömbök alapján (várható mezőgazdasági jellegű ráfordítás-, költség-, ár- és hozam-alakulás)

• induktív szakértői rendszerek
• CBR-ek futtatása előrejelzés céljából, s a kapott eredmények táblázatos és szöveges továbbadása

• a felhasználó saját adatainak online összevetése (szakértői rendszerek) a nemzetközi, hazai országos, megyei, kistérségi küszöbértékekkel

• adott kistérség/megye/ország, adott mezőgazdasági termékének (pl. búza) termelési hatékonysága a felhasználótól bekért (pl. NPK, mész, energia, hozam) adatok alapján mely hatékonysági intervallumba esik
• milyen jövőbeli állapot várható a mezőgazdasági jellegű ráfordítás-, költség-, ár- és hozam-alakulásban konkrét objektumok (kistérség/megye/ország) terv/tény-adatai alapján

• léptetési problémák szimulálása

• mennyivel kell módosítani kombinatorikai számítás alapján bizonyos tényezők értékén, hogy egy adott objektum (kistérség, megye, ország) egy bizonyos rangsorban más csoportba kerülhessen
• mennyivel kell módosítani black box modell alapján bizonyos tényezők értékén, hogy egy adott objektum (kistérség, megye, ország) egy bizonyos rangsorban más csoportba kerülhessen

• online összefüggés-keresés (vö. előrejelzési módszerek szerver oldali futtatása kliens-oldali paraméterekkel)

• pl. felhasználók saját adatainak gyűjtése alapján
• egyéb hazai és nemzetközi adatbázisok bevonása, (magyarítása révén)