As ferramentas de análise de dados podem ajudar a determinar as mudanças necessárias para manter os rendimentos e atender às demandas de alimentos

 

Na agricultura, o Big Data é frequentemente visto como uma combinação de tecnologia e análise que pode coletar e compilar novos dados e processá-los de uma maneira mais útil e oportuna para ajudar na tomada de decisões. A mineração de dados é o processo de computação de descoberta de padrões em grandes conjuntos de dados, envolvendo métodos na junção de inteligência artificial, estatísticas de Machine Learning e sistema de banco de dados.

 

O principal objetivo da agricultura de precisão é garantir rentabilidade, eficiência e sustentabilidade usando os dados coletados para orientar a tomada de decisão imediata e futura. Isso pode abranger tudo - desde quando é melhor aplicar fertilizantes, produtos químicos e sementes.

 

As informações em tempo real podem ajudar na otimização da análise de desempenho para mostrar como os agricultores estão utilizando seus dados e quais adaptações são necessárias para levar em conta eventos climáticos emergentes, ou surtos de doenças/pestes. Para obter insights altamente valiosos, são necessários algoritmos avançados que mantém o desempenho dos produtos, independentemente das mudanças de condições.

 

Através do desenvolvimento de um conjunto de segmentação de clientes, altamente específico tornou-se possível adaptar as ofertas de produtos para atender às necessidades do cliente específicas.

 

Por exemplo, se algum tipo de produto se tornar difícil de trabalhar em uma determinada região, os fornecedores poderão implantar técnicas de Big Data, como micro segmentação em tempo real de clientes, para direcionar atividades promocionais e de marketing, facilitando assim uma melhor utilização dos gastos de marketing. A conectividade de Big Data provou ser um ativo essencial para as empresas que buscam uma vantagem competitiva sobre seus concorrentes.

 

Os benefícios incluem a descoberta mais rápida de informações valiosas e a capacidade de desenvolver e adaptar produtos que atendam continuamente às necessidades específicas dos clientes. Os robôs podem desempenhar um papel importante no controle, mas pode-se esperar que o papel dos seres humanos na análise e no planejamento seja cada vez mais assistido por máquinas, para que o ciclo cibernético se torne quase autônomo.

 

Considerando seu potencial, várias empresas agro-tecnológicas estão prestando seus serviços aos produtores para tornar a prática mais acessível e disponível. Em termos de hardware, existem vários sensores que coletam os dados disponíveis. Neste intervalo, podemos encontrar dispositivos de veículos autônomos que os agricultores colocam no solo para medir a umidade e os nutrientes do solo, estações meteorológicas preditivas e satélites e drones para captura de imagens mapeando a terra e medindo a saúde das culturas.

 

Esses insights são extremamente importantes, pois informam ao agricultor quando e quanto irrigar um campo, saúde das culturas, previsões do tempo, infestações por pragas e até condições de seca. Considerando a crescente escassez de mão de obra no setor, a capacidade de análise de Big Data que diminui a necessidade de mão de obra física é de grande vantagem para a agricultura.

 

Papel da análise de dados na agricultura

 

Embora a grande maioria dos agricultores e pecuaristas tenha feito um grande trabalho para manter e aumentar a saúde do solo usando apenas práticas de conservação, as ferramentas de medição serão fundamentais para garantir um futuro agrícola sustentável. Para manter a produtividade e atender às demandas alimentares de uma população em crescimento e com cada vez mais poder de escolha, além de proteger os recursos naturais necessários, fazer alterações as ferramentas de dados podem ajudar a determinar quais devem ser essas mudanças.

 

O resultado final da coleta de dados é analisá-los e criar soluções acionáveis ​​com melhores resultados. Por exemplo, uma imagem de satélite de um terreno possui várias camadas de dados incorporadas com muitas informações para análise. A abordagem geoespacial e o monitoramento via satélite das fazendas levaram a grandes avanços, como a maneira que os agricultores e as empresas tomam suas decisões.

 

Quais são as vantagens?

 

Os dados ajudam agricultores endividados, agências de seguros, bancos de empréstimos, empresas de sementes, indústria de máquinas e todos os grandes e pequenos players do setor. A análise de dados não apenas cria maior conscientização e conhecimento mais preciso, mas também pode conectar as lacunas na cadeia de suprimentos e marketing da indústria.

 

Informação é poder, e a indústria agora pode ter acesso a ela para uma tomada de decisão mais assertiva. Estas são as maneiras pelas quais as análises de dados podem ajudar:

 

  • Desenvolvimento de novas características de sementes - Acesso ao genoma da planta com novas maneiras de medir, mapear e direcionar produtos de informações melhoradas.
  • Agricultura de precisão – o Big Data aproveita as informações derivadas da agricultura de precisão agregada em muitos farms. As análises, insights e melhores decisões resultantes podem ser implementadas por meio de técnicas de agricultura de precisão.
  • Rastreamento de alimentos - Uso de sensores e análises para evitar deterioração e doenças transmitidas por alimentos.
  • Efeito nas cadeias de suprimentos - Mudanças sísmicas na cadeia de suprimentos de sementes, insumos agrícolas e alimentos, impulsionadas pela democratização da tecnologia e da informação.

 

A revolução do Big Data está começando a crescer e a maior parte do potencial de criação de valor ainda não foi alcançada, mas colocou a indústria em um caminho de rápidas mudanças e novas descobertas. As partes interessadas comprometidas com a inovação provavelmente serão as primeiras a colher recompensas. Se os agricultores estivessem preocupados com as enfermidades em termos de agricultura baseada em dados, a produção poderia aumentar.

 

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