A agricultura nos últimos anos passou por grandes mudanças devido ao rápido progresso tecnológico. Conceitos como agricultura de precisão, big data e Internet das Coisas (IoT) estão cada vez mais presentes no dia a dia dos produtores brasileiros. Unindo esses conceitos, o big data na agricultura deu grandes passos no processo produtivo.
Ao mesmo tempo, existem grandes preocupações na indústria. À medida que a população mundial continua a crescer, a produção de alimentos também é necessária para evitar que a fome e a desigualdade se espalhem ainda mais e penalizem nações inteiras. Esse desenvolvimento depende de diversos fatores, entre eles o uso racional dos recursos naturais, as mudanças climáticas e a otimização de todas as etapas dessa cadeia produtiva. No entanto, atenção também deve ser dada à infraestrutura, logística e redes de distribuição.
Para superar todos esses obstáculos, os agricultores precisam adotar uma gestão enxuta moderna que possa garantir maior produtividade e lucratividade.
Portanto, soluções devem ser implementadas para coletar, integrar e analisar vários dados relacionados aos negócios. Informações precisas e constantemente atualizadas ajudam você a melhorar seus processos de tomada de decisão e alcançar novos patamares de eficiência e qualidade. Big data na agricultura merece menção especial neste contexto. Por isso, é importante entender os benefícios que essa tecnologia traz para sua rotina de trabalho de campo.
Como o big data pode ajudar a agricultura
Para combater as pressões do aumento da demanda por alimentos e das mudanças climáticas, os formuladores de políticas e líderes do setor estão buscando assistência de forças tecnológicas como IoT, big data, plataformas de análise de dados e computação em nuvem.
Os dispositivos IoT, por exemplo, ajudam na primeira fase desse processo — coleta de dados . Sensores conectados em tratores e caminhões, bem como em campos, solo e plantas auxiliam na coleta de dados em tempo real diretamente do solo.
Em segundo lugar, os analistas integram grandes quantidades de dados coletados com outras informações disponíveis na nuvem, como dados meteorológicos e modelos de preços para determinar padrões.
Finalmente, esses padrões e insights auxiliam no controle do problema. Eles ajudam a identificar adversidades existentes, como ineficiências operacionais e problemas com a qualidade do solo, e formulam algoritmos preditivos que podem alertar antes mesmo que ocorra contratempos.
É importante frisar que o big data permite a coleta, análise e disseminação de dados, levando em conta 6 características:
- Volume de dados gerados a cada minuto através de diferentes meios de tecnologia;
- Velocidade, ou seja, dados em tempo real, otimizando tarefas;
- Variedade de dados recolhidos de diversas tecnologias, sendo processados em conjunto;
- Veracidade da informação coletada;
- Variabilidade, que permite a compreensão de eventos específicos e;
- Valor, informação exata e confiável, necessária para a tomada de decisões.
Os 4 principais casos de uso de big data on farm
O escopo para aplicativos de big data é grande e apenas começamos a explorar a ponta do iceberg. A capacidade de rastrear itens físicos, coletar dados em tempo real e prever cenários pode ser uma verdadeira virada de jogo nas práticas agrícolas. Vamos dar uma olhada em alguns casos de uso em que big data pode fazer a diferença.
1. Alimentando uma população crescente
Este é um dos principais desafios que até mesmo os governos estão se empenhando para resolver. Uma maneira de conseguir isso é aumentar o rendimento das terras agrícolas existentes.
Big data fornece aos agricultores dados granulares sobre padrões de chuva, ciclos de água, necessidades de fertilizantes e muito mais. Isso permite que eles tomem decisões inteligentes, como: quais culturas plantar para melhor lucratividade e quando colher. As decisões certas acabam por melhorar os rendimentos agrícolas.
2. Uso de pesticidas de forma ética
A administração de pesticidas tem sido um assunto controverso devido aos seus efeitos colaterais no ecossistema. O big data permite que os agricultores gerenciem isso melhor, recomendando quais pesticidas aplicar, quando e por quanto.
Ao monitorá-lo de perto, os agricultores podem aderir às regulamentações governamentais e evitar o uso excessivo de produtos químicos na produção de alimentos. Além disso, isso aumenta a lucratividade porque as plantações não são destruídas por ervas daninhas e insetos.
3. Otimização de equipamentos agrícolas
Empresas como a John Deere integram sensores em seus equipamentos agrícolas e implantaram aplicativos de big data que ajudarão a gerenciar melhor sua frota. Para grandes fazendas, esse nível de monitoramento pode salvar vidas, pois permite que os usuários saibam sobre a disponibilidade do trator, datas de serviço e alertas de reabastecimento de combustível. Em essência, isso otimiza o uso e garante a saúde a longo prazo dos equipamentos agrícolas.
4. Gerenciando problemas da cadeia de suprimentos
A McKinsey relata que um terço dos alimentos produzidos para consumo humano são perdidos ou desperdiçados todos os anos. Um fato devastador, já que a indústria luta para preencher a lacuna entre oferta e demanda. Para resolver isso, os ciclos de entrega de alimentos do produtor ao mercado precisam ser reduzidos. O big data pode ajudar a obter eficiências na cadeia de suprimentos, rastreando e otimizando as rotas dos caminhões de entrega.
A nuvem e o futuro do big data na agricultura
O sucesso na agricultura depende em grande parte das forças naturais favoráveis, mas não mais. A união de computação em nuvem e big data garantiu que os agricultores tivessem pontos de dados suficientes para tomar boas decisões.
A computação em nuvem democratizou a disponibilidade de enorme poder de computação, pois os datacenters e o armazenamento agora estão disponíveis em um modelo de ‘pagamento conforme o uso’. Isso tornou possível reunir repositórios de conhecimento que contêm dados como clima, práticas de irrigação, necessidades de nutrientes das plantas e várias outras técnicas agrícolas.
Aplicativos baseados em nuvem podem orientar os agricultores sobre como ajustar sua produção com base na demanda do mercado e como melhorar seu rendimento e lucratividade. Hoje, um agricultor pode microgerenciar a agricultura e todas as atividades que a acompanham — mesmo antes do plantio, é possível estimar os resultados ajustando as variáveis envolvidas.
Como vimos, as tecnologias aplicadas à agricultura são diversas e todas contribuem de maneira considerável para o aumento da produtividade e a redução dos impactos ambientais. Em meio a esse cenário, o Big Data ocupa uma posição importante, já que possibilita a geração de dados e a automatização de tarefas, gerando informações relevantes para uma tomada de decisão mais assertiva.
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