Transformación Digital en la Agricultura

Por: Pablo Moreno

Científico de Datos

Quest Software

Muchos agro-negocios están buscando formas de mejorar las técnicas de producción y los rendimientos, así como mejorar previsión para optimizar mejor las cadenas de suministro. Todo esto conduce a una eficiencia operativa general.

A medida que los agronegocios se vuelven más grandes y más diversos, los crecientes volúmenes de datos que deben administrarse también se vuelven más complejos.

Datos externos de redes sociales y canales de red de proveedores combinados con sensores y los datos de máquinas y equipos

agrícolas en los campos agrícolas aumentan las fuentes tradicionales.

Las soluciones de Analítica de Big Data pueden ayudar a mejorar la previsión y la eficiencia operativa y mejorar la toma de decisiones oportunas en un entorno tan complejo como la agricultura. La adecuada formación en analítica avanzada basada en Big Data permite a las organizaciones analizar una gran variedad de datos y poner todo en perspectiva y en un contexto adecuado.

Los agro-negocios tienen largas listas de métricas; pero lo que se necesita ahora más que nunca es la capacidad para obtener información procesable de estas crecientes fuentes de datos. A continuación, se muestra una lista de las principales áreas donde las tecnologías de Big Data y Analítica Avanzada pueden impactar en el agro-negocio:

i. Mejor pronóstico de rendimientos y producción.

ii. Semillas y ganado optimizados con metodologías que mejoran la producción.

iii. Entrega más rápida de producción a centros de distribución y consumidores.

iv. Decisiones y alertas en tiempo real basadas en datos de campo y equipos.

v. Datos integrados de producción y rendimiento empresarial para una mejor toma de decisiones.

vi. Datos de rendimiento racionalizados en múltiples geografías.

vii. Análisis del rendimiento del proveedor / distribuidor e interacciones y negociaciones mejoradas con los proveedores y distribuidores.

Big Data puede ser la base de una variedad de nuevas capacidades, incluida la identificación de correlaciones entre el campo de cultivo y el clima; los datos de productos básicos para un riego, fertilización y cosecha óptimos de cultivos, y una alimentación y envío óptimos del ganado al mercado.

Además, la programación del mantenimiento de equipos y la minimización del uso de energía puede permitir una mayor eficiencia operativa.