Incidencias meteorológicas, malas cosechas, gestión de recursos, asesoramiento, análisis del producto… Son muchos los frentes abiertos que presenta la agricultura y la tecnología se ha convertido en la principal herramienta para solucionarlos.
Gracias al big data y a la inteligencia artificial los profesionales del sector son capaces de resolver unos problemas que de forma convencional no podían tratarse.
Con las nuevas tecnologías los empresarios agroalimentarios aumentan su control sobre el género pudiendo aumentar su productividad e identificar nuevas oportunidades. Además, supone una gran ocasión para ahorrar tiempo y costes.
Cada vez son más las empresas agrícolas que apuestan por el big data. El propio Ministerio de Agricultura, Pesca y Alimentación ha reconocido la importancia de las nuevas tecnologías, para superar los retos que afronta el sector en el corto y medio plazo.
Con el conocimiento de los datos y su correspondiente análisis, el técnico agrícola puede anticiparse a la meteorología, aumentar la productividad, optimizar sus recursos, recolectar en el momento preciso. En definitiva, tomar las mejores decisiones en el momento adecuado.
Todas las industrias han implantado la tecnología en diferentes fases y la agronomía no puede quedarse atrás. Las nuevas herramientas como el big data son una opción para facilitar el trabajo, hacerlo más predecible, sencillo y sostenible.
¿Qué es el big data en agricultura?
Desde el exterior todavía se perciben ciertas novedades tecnológicas como poco rentables; sin embargo, el big data repercute de forma directa en el agricultor.
Gracias al big data el empresario puede sacar conclusiones sólidas para tomar mejores decisiones, ya que esta metodología abre la puerta a una experimentación más rápida y efectiva.
Con el conocimiento de los datos de diferentes patrones climáticos, tipos de suelo, técnicas de cultivo o variedades, el agricultor puede optimizar los procesos, aprender velozmente de sus experiencias y aumentar sus beneficios sin incrementar los riesgos.
Gracias al big data el empresario puede sacar conclusiones sólidas para tomar mejores decisiones, ya que esta metodología abre la puerta a una experimentación más rápida y efectiva.
Unido a ello, contar con un gran número de datos reduce la posibilidad de error. El análisis de una única explotación puede no ser representativo e inducir a conclusiones precipitadas, pero el cruce de datos de cultivos de características similares sí será representativo.
Las ventajas de usar big data
Con ello el técnico que utilice la tecnología puede disponer de predicciones meteorológicas, visualizar los parámetros de producción en tiempo real, tener un mayor poder sobre el mercado y mejorar el proceso de toma de decisiones.
También logra optimizar el proceso productivo en todos los cultivos, medir la humedad del suelo, reducir el uso de fitosanitarios o elegir en qué parcelas se quiere actuar y de qué forma.
Los profesionales pueden registrar cualquier fase del proceso productivo desde que se plantea un cultivo hasta que llega a los hogares.
Los nuevos mercados han comenzado desde hace años una transición hacia el uso de las nuevas tecnologías con el objetivo de ahorrar tiempo y dinero. Mientras tanto, la agricultura se caracteriza por tener unos márgenes de beneficios muy estrechos en los que no se debería dejar nada al azar.
Los profesionales pueden registrar cualquier fase del proceso productivo desde que se plantea un cultivo hasta que llega a los hogares.
Con el uso de grandes bases de datos es posible disminuir la posibilidad de error y se ahorra una cantidad de trabajo que puede utilizarse para otras tareas o para facilitar la labor de todos los trabajadores.
En muchos casos el agricultor ya cuenta con mucha información sobre su producto pero la falta de digitalización provoca que no sea capaz de sacarle todo el partido posible. Con el uso de herramientas como RawData es posible analizarlos y sacar conclusiones.
Las decisiones pasan a estar basadas en datos y no en suposiciones. Además, cuanto mayor sea el flujo de información, aumenta el conocimiento agronómico que se puede aplicar para realizar predicciones.
En muchos casos el agricultor ya cuenta con mucha información sobre su producto pero la falta de digitalización provoca que no sea capaz de sacarle todo el partido posible.
Aumenta tu capacidad de decisión
Pese a que el proceso de digitalización es lento, los técnicos agrícolas cada vez cuentan con un mayor volumen de datos con los que trabajar. ¿Pero saben qué hacer con ellos?
Esta información, cruzada con otras variables, es útil para elaborar predicciones mucho más exactas que las que únicamente se sustentan en la experiencia de los años anteriores. Algunas de las aplicaciones del big data son las siguientes:
- Recursos humanos: anticipa las necesidades de personal de campo y almacén. Las empresas de trabajo temporal quieren saber cuándo entra en producción una variedad en una zona concreta.
- Comercial: facilita fechas y volúmenes de producción más fiables a los clientes. Mediante el big data en la agricultura 4.0 se pueden cruzar otros datos como los meteorológicos y la fiabilidad aumenta. Muchas veces los clientes no entienden por qué no se cumplen los plazos de entrega y no comprenden que existen otros factores como los meteorológicos que son difíciles de controlar. Mediante métodos como el de RawData el margen de error se reduce hasta el 5 %.
- Stocks: una empresa puede decidir adelantar o retrasar el momento de compra dependiendo de cuál sea la previsión de producción. Adelantar o retrasar la compra es crucial para elegir el momento en el que se ahorrarán más costes.
- Logística: los agricultores tienen una capacidad limitada para almacenar en frío. Si tienen una estimación del volumen de producción pueden adelantar la decisión de vender el stock y nunca encontrarse con un problema de espacio.
- Finanzas: si se suman todos los puntos anteriores, la conclusión es que el big data logra una exactitud en sus predicciones que de otra forma sería inalcanzable. Como consecuencia, los gastos del empresario agrícola se ven reducidos mientras que sus beneficios aumentan.
¿Qué datos se necesitan?
Para aumentar la precisión de las predicciones con big data es necesario un cruce de datos. Cuanto mayor sea la cantidad de información, mayor será la precisión.
Por ello, empresas como RawData realizan un acompañamiento del cliente para que los datos se actualicen y, desde meses antes de la cosecha, ya tengan disponibles una previsión muy fiable. Los principales datos a tratar son los siguientes:
- Históricos de producción: saber cuándo ha comenzado la producción o cuál ha sido el volumen en los años anteriores es un dato clave para la elaboración de predicciones.
- Información de la superficie de las parcelas: conocer la mayor cantidad de información sobre el terreno. Como su edad, tipo y densidad de la plantación, etc.
- Datos de geolocalización de parcelarios: gracias a su sistema, RawData tiene en cuenta la elevación del terreno (diferente si está a 500 metros o al nivel del mar) o pendientes que pueden afectar al tipo de tierra o cómo se expone al sol.
- Datos meteorológicos: otro de los datos que aporta RawData y que, mezclado con el histórico, genera modelos predictivos más fiables.
- Imágenes satelitales: su uso es clave para monitorizar el desarrollo del cultivo en el tiempo (histórico y presente).
El arma contra el cambio climático: el big data
El clima cada vez es más adverso. Tormentas, aumento de la temperatura o sequías… El cambio climático es la principal amenaza a la que se enfrenta la agricultura.
En la Agenda 2030 para el Desarrollo Sostenible de la ONU se fija acabar con la pobreza y conseguir el hambre cero garantizando la seguridad alimentaria como un objetivo prioritario. ¿Cómo puede el mundo agro adaptarse a las nuevas necesidades y retos?
La respuesta es el big data. Gracias al cruce de datos se pueden elaborar predicciones más fiables que garanticen una mejor toma de decisiones. De esta manera, se ahorran costes y recursos. El objetivo es que la agricultura sea un pilar fundamental en la lucha contra el cambio climático y la digitalización del campo y el uso de nuevas tecnologías es la herramienta para lograrlo.
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