Hoy en día, los datos están transformando una de las actividades humanas más antiguas: la agricultura. El avance tecnológico de la agricultura basada en datos puede resolver los problemas globales de la sociedad. Especialmente en áreas donde la agricultura es un medio de supervivencia y las personas luchan con factores ambientales y climáticos como la pérdida de cultivos, un enfoque basado en datos marca una diferencia real.
Entonces, ¿cuáles son las mejores formas de aplicar big data en la agricultura?
¿Es una herramienta para combatir la negligencia ambiental, alimentar a los hambrientos o obtener un mejor rendimiento de cada metro cuadrado de suelo?
Está todo en uno e incluso más.
Cómo alentar a los agricultores a utilizar Big Data Analytics en la agricultura
LIBRO BLANCO DE AGRICULTURA
De las soluciones tecnológicas al ecosistema sostenible
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La agricultura basada en datos ofrece ahorros de costos y oportunidades comerciales. Intentemos medirlos
En AgriTech, la cooperación entre agricultores privados, grandes corporaciones agrícolas, comunidades y gobiernos puede mostrar resultados tremendos. Pero no debemos olvidarnos de la tecnología confiableproveedores de servicios para AgriTech. Esa cooperación puede resultar en una promoción más amplia de la agricultura y el desarrollo rural, una reducción de la pobreza y la seguridad alimentaria. Pero para comenzar a resolver problemas humanitarios y ambientales, esta tecnología primero debe demostrar su fuerza económica.
Las startups de AgriTech saben cómo atraer inversores. AgFunder informa un total de $ 17 mil millones en inversión en AgriTech en 2018, lo que muestra un aumento del 43% año tras año.
Financiamiento para startups AgriTech
Cómo alentar a los agricultores a utilizar Big Data Analytics en la agriculturaFuente:AgFunderNews
La tasa de adopción de servicio de ciencia de datosy el análisis de macrodatos en la agricultura aumenta constantemente. MarketsAndMarkets espera un crecimiento del mercado de análisis AgriTech de $ 585 millones en 2018 a $ 1236 millones para 2023.
Mercado de análisis agrícola por región
Cómo alentar a los agricultores a utilizar Big Data Analytics en la agriculturaFuente:Mercados y Mercados
Las partes interesadas a nivel mundial buscan soluciones a los problemas económicos relacionados con la agricultura y el suministro de alimentos. Estudios recientes confirman que el enfoque basado en datos para estos problemas es un movimiento sensato. La lucha contra los desafíos a los que se enfrentan la alimentación y la agricultura tiene el potencial de salvarestimado $ 2.3 billones.
Otro estudio explica que $ 250 mil millones de esos ahorros anuales podrían provenir solo de la inteligencia artificial y el análisis de datos.
Las oportunidades de la agricultura de big data no pueden omitirse
Incrementar la productividad agrícola . El análisis de big data en la agricultura ya ha mostrado excelentes resultados en la previsión de la producción de cultivos y la mejora de los rendimientos de los cultivos.
Mejorar las operaciones agrícolas . Si bien los macrodatos ayudan a los agricultores a aumentar los rendimientos, también reducen el consumo de recursos como el agua y la electricidad gracias a métricas inteligentes y capacidades de análisis de datos.
Detener la migración de la fuerza laboral . La inversión en agricultura basada en datos demuestra que la tecnología puede ser fundamental para la industria más antigua del mundo, haciéndola más atractiva para los especialistas y evitando que busquen otras ocupaciones.
Reducir el desperdicio de alimentos . Actualmente, entre el 20% y el 30% de los alimentos se desperdician en varias etapas de la cadena de suministro. Al luchar contra este desafío, AgriTech puede ahorrar tanto como$ 155-405 mil millones al año para 2030.
Atraer mayores inversiones en AgriTech . Big data es uno de los muchos avances tecnológicos que están remodelando la industria AgriTech. Para lograr mejores resultados, conviene invertir en otros ámbitos de la agroindustria. El éxito de los servicios de big data puede justificar la inversión en tecnologías como sensores y computación en la nube.
Cómo los macrodatos pueden modernizar la agricultura en la práctica: casos de uso empresarial
Gestión de datos simplificada a través de informes, paneles y análisis automatizados
La agricultura inteligente, digital y de precisión ha aumentado drásticamente la cantidad de datos disponibles para los numerosos escenarios de mejora en la agricultura para pulverización inteligente, siembra y cosecha. Pero lo que más cuenta no son los datos únicamente; es la capacidad de extraer información significativa aplicando la ciencia de datos en la agricultura. Las métricas perspicaces en forma de esquemas, paneles e informes analíticos son fundamentales para una industria con tantas variables. Aunque hacer que las tecnologías agrícolas sean transparentes y simples de adoptar para los agricultores es una tarea ardua, es un objetivo realista para los proveedores de tecnología.
Los paneles de control y las soluciones analíticas ideales de AgriTech deben aprovechar la ciencia de datos en la agricultura para automatizar y visualizar tanto como sea posible para los agricultores. Cuando los datos se agrupan en un sistema backend, se pueden colocar en un tablero personalizable con vistas de datos fáciles de usar. Por ejemplo, podría presentar información cartográfica y datos de campos y cultivos, permitir la colaboración y mostrar el estado del equipo integrado. Un tablero personalizable puede rastrear todas las condiciones establecidas y alertar a los agricultores cuando ocurren cambios importantes. Una vez que se configura el tablero, todos los datos recopilados por sensores, equipos de riego, pronósticos meteorológicos y otras fuentes se pueden actualizar y proteger automáticamente.
Los macrodatos también cambian la forma en que los agricultores reciben sus análisis de rendimiento. Pueden usar teléfonos inteligentes para documentar el progreso de sus cultivos a lo largo de la temporada. O los satélites, drones y robots pueden hacerlo por ellos. El software analítico puede entonces estimar el potencial de rendimiento de acuerdo con las condiciones climáticas, los datos históricos y la información capturada por los agricultores. Como siguiente paso, un sistema basado en big data puede generar automáticamente informes de rendimiento para ayudar a los agricultores a ver los cálculos automáticos reales. Según estos informes de rendimiento, los agricultores pueden planificar sus acciones para mejorar el manejo de sus cultivos y aumentar los rendimientos.
Big data para la predicción del tiempo
Prácticamente toda la producción agrícola depende de condiciones naturales como el clima, el suelo, las plagas y el clima. Con la ayuda de big data y tecnologías de monitoreo, los agricultores pueden observar el impacto quecondiciones climáticas extremasy otros fenómenos que puedan tener en sus cultivos. Pero aún más valiosa es la capacidad de predecir y adaptarse a estas cosas. Las plataformas impulsadas por big data pueden reflejar los cambios en las condiciones climáticas en tiempo real para que los agricultores puedan responder con prontitud. Por ejemplo, los datos de los sensores en el suelo y las imágenes tomadas por drones pueden ayudar a los agricultores a establecer las tasas de crecimiento esperadas. Cuando un sistema inteligente sabe qué esperar, puede detectar automáticamente anomalías o desviaciones y advertir a los agricultores sobre ellas.
Cómo alentar a los agricultores a utilizar Big Data Analytics en la agricultura
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Seguimiento de la cadena de suministro
Varias tecnologías están alterando la agricultura. La agricultura de precisión se trata más de cómo se producen los cultivos, mientras que la agricultura inteligente puede cubrir todas las etapas de lacadena de suministro agrícola. Hay muchas partes interesadas en una cadena de suministro agrícola y los macrodatos han demostrado ser útiles para todas las partes en todas las etapas. En la etapa de producción, los sistemas automatizados manejan datos para mostrar el rendimiento y revelar problemas en equipos críticos. Cuando tratamos con materiales tan sensibles como semillas, plantas y productos alimenticios, la prevención del deterioro es motivo de gran preocupación. Los macrodatos ayudan a los agricultores y proveedores a optimizar la gestión de la flota para aumentar la confiabilidad de la entrega. Además, las soluciones de seguimiento de big data, los medidores inteligentes y los análisis orientados a GPS mejoran el enrutamiento, reducen los costos de transporte y ofrecen mapas avanzados de la ubicación de animales y vehículos.
Configuración de actores y funciones en la cadena de suministro agrícola
Cómo alentar a los agricultores a utilizar Big Data Analytics en la agriculturaFuente:Riesgos y oportunidades para los sistemas que utilizan blockchain y contratos inteligentes
Evaluación de riesgos
En un sentido amplio, los macrodatos para la evaluación de riesgos se aplican en evaluaciones comparativas, implementación de sensores, análisis y modelado predictivo. La aplicación de estos enfoques para hacer predicciones utilizando macrodatos puede ayudar a los agricultores a modelar y gestionar los riesgos relacionados con la cría de ganado y el cultivo de cultivos.
Otro combo perfecto que ahora es popular en la evaluación de riesgos para la agricultura son los contratos inteligentes basados en big data construidos en una plataforma blockchain. En los seguros agrícolas, este enfoque convierte el complejo marco en sistemas más rápidos y automatizados. Los agricultores quieren hacer que sus modelos económicos sean más resistentes, mientras que las aseguradoras desean estar más seguros de los eventos asegurados. Los macrodatos pueden ayudar tanto a los agricultores como a las aseguradoras. Los contratos de seguros inteligentes abordan diversos riesgos, incluidos los fenómenos naturales. Luego, las aseguradoras calculan una prima en función de la probabilidad de un evento meteorológico en particular y el impacto que tendría en el ganado o los cultivos en un momento específico. A los agricultores se les paga automáticamente cuando el número de ocurrencias supera un umbral predefinido.
Cómo alentar a los agricultores a utilizar Big Data Analytics en la agricultura
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Seguridad alimentaria
Los conocimientos sobre la producción de alimentos que ofrecen los macrodatos ayudan a los clientes a establecer confianza en la seguridad alimentaria. Tanto en instalaciones agrícolas inteligentes como en los campos, dispositivos como sensores, drones y teléfonos inteligentes capturan datos en ubicaciones específicas. Esto permite a las empresas recopilar y considerar cuidadosamente datos de alta resolución sobre humedad, temperatura, productos químicos, etc. Además de eso, los datos ayudan a los consumidores a encontrar dónde y cómo se cultivaron, transportaron y procesaron los productos. Es un factor más de motivación para que productores y agentes logísticos mantengan la calidad.
Pensamiento final
La agricultura basada en datos aumenta la productividad y ayuda a combatir los desafíos agrícolas, incluida la demanda de alimentos y el hambre. Las empresas respaldadas por proveedores de tecnología confiables ya han demostrado los beneficios tangibles de la agricultura inteligente. La tasa de inversiones en este dominio solo confirma la trayectoria ascendente debig data para el comercio minorista y desarrollo agrícola basado en datos.