Big Data na agricultura: como tornar sua produção mais rentável?

As tendências da tecnologia da informação estão mudando a forma como as empresas desenvolvem muitos de seus processos. O Cloud Computing e Internet das Coisas já vêm balançando o mercado há certo tempo e as promessas são animadoras. As estratégias de negócio e a produtividade nas empresas nunca mais foram as mesmas depois da revolução que o Big Data trouxe para o mercado.

Não há segmento que não tenha se beneficiado com as ferramentas analíticas e uma das mais promissoras mudanças de cenário que pudemos observar com a nova tecnologia foi no agronegócio. Confira neste artigo os benefícios do Big Data na agricultura.

O conceito de Big Data

Comumente interpretado como “Grandes Dados”, o conceito Big Data representa a técnica de coletar e analisar montantes de dados, estruturados e desestruturados, de fontes internas e externas, em busca de correlações e padrões com o objetivo de encontrar informações relevantes. Informações estas, que de alguma forma, agreguem valor à empresa, seja na melhoria de um processo ou na criação de um novo produto ou negócio.

Além da prática propriamente dita, o Big Data também abrange as ferramentas analíticas usadas pelas corporações para extrair, processar e apresentar dados.

A análise de dados regendo as decisões no campo

Quando se fala em tecnologia no meio agrário, os primeiros conceitos que vêm à mente são novos pesticidas e produtos químicos, biotecnologia de ponta, sementes transgênicas e tratores ultra-avançados e que executam tarefas de forma automatizada. A verdade é que, desta vez, estamos falando de dados.

As ferramentas analíticas vêm trazendo diversos benefícios à agricultura. Dois dos principais são a automatização de tarefas e precisão em praticamente todos os processos. Que tipo de semente e em qual época plantar, qual tipo e quantidade de adubo usar e qual a quantidade ideal de água são algumas das decisões que, agora, são tomadas com base na análise de dados.

Aliando as ferramentas analíticas a softwares e máquinas de campo, as empresas conseguem efetuar análises de diversos fatores — como clima e solo — e utilizar estes dados para comparar com o histórico dos últimos anos.

Por meio destas análises, é possível definir o melhor local para plantar determinada semente, com base tanto nas propriedades do solo e clima, quanto com base no histórico, ou seja, o quão rentável e produtiva foi esta mesma empreitada nos últimos anos.

Com isto, o que se consegue é aumentar a assertividade das decisões e lucratividade das colheitas. Uma vez que, analisando estes fatores, é possível evitar plantios que possam não atingir as expectativas em decorrência de clima, solo ou época, ou o uso de adubos cujo histórico/análises mostraram não serem potentes o suficiente.

O Big Data na agricultura: elevando a efetividade das lavouras

Em 2012, a Monsanto investiu R$ 1,2 bilhão na compra de empresas especializadas em equipamentos, softwares e análises climáticas. Através da análise de dados estatísticos sobre o solo, a gigante vem definindo, metro a metro, qual é o espaçamento ideal entre uma semente e outra, bem como a profundidade com a qual elas precisam ser enterradas.

A fabricante brasileira de equipamentos agrícolas Stara investiu no desenvolvimento de uma espécie de escâner que analisa as folhas das plantações de milho e, com base nos dados do solo e da qualidade das folhas, é capaz de indicar ao agricultor o nível de desenvolvimento da lavoura e, se necessário, apresentar qual tipo de nutriente está faltando.

Tal prática permite corrigir este tipo de problema de forma assertiva, pois o embasamento possibilita ao agricultor aplicar o adubo correto, evitando gastos desnecessários com um produto ineficaz, bem como perda de plantio por falta de desenvolvimento adequado da lavoura.

A automatização dos processos de análise de informações

A Embrapa vem fazendo excelente uso da tecnologia nas lavouras. Com o uso de um veículo aéreo não tripulado (VANT), a instituição colhe imagens e informações de todo o solo, o que permite indicar de forma precisa se uma determinada área está precisando de irrigação, adubação ou se a colheita já pode ser feita.

Empresas de renome no segmento de químicos e fertilizantes, como Dow Chemical e Bayer, vem utilizando a análise de dados para gerar economia nos processos. As empresas aliaram softwares a máquinas autônomas, que fazem a análise do solo de forma automatizada, coletando informações sobre nutrição da terra, relevo, entre outras.

Como as características podem variar entre um metro e outro, as empresas conseguem otimizar a adubagem das terras através da identificação das necessidades de cada local, que varia bastante, minimizando os gastos com adubo.

A representatividade da estrutura tecnológica na análise de dados

A análise de dados é uma prática que potencializa os negócios de forma sem igual. Entretanto, a estrutura necessária para isso precisa ser robusta e bem projetada. Comumente, estes sistemas contam com grandes redes de comunicação, o que envolve computadores potentes e protocolos de comunicação avançados.

Além dos equipamentos, é importante salientarmos que é necessário um profissional capacitado para dar vida aos dados. Afinal, sem eles, fica complicado identificar dentre as informações, quais têm valor para os negócios e quais não têm.

Além de toda a estrutura de hardware e rede, bem como profissionais capacitados, vale atentar à questão dos softwares. Eles são estritamente necessários para o processo de coleta, processamento e análise de dados, pois as ferramentas analíticas diferem-se de qualquer outro software, sendo especialistas e desenvolvidas especificamente para analisar grande quantidade de informações.

O Big Data, muito além de uma simples otimização, trouxe uma verdadeira revolução ao mundo da Tecnologia da Informação, e simplesmente não há setor que não tenha se beneficiado com as possibilidades que as ferramentas analíticas trouxeram às empresas.

No que diz respeito ao mercado do agronegócio, a forma como os agricultores tomam as decisões foram mudadas para sempre. Agora, todas elas têm forte embasamento técnico, uma vez que as informações são coletadas por equipamentos avançados e processadas por softwares precisos.

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Santiago Marcanth
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