Big data se refiere a la “generación de enormes cantidades de datos debido a las nuevas tecnologías de medición, recolección y almacenamiento” 1 que se acumulan en cantidades tan grandes que son imposibles de evaluar utilizando técnicas de análisis convencionales.
Se cita cada vez más como uno de los principales impulsores del desarrollo agrícola en el contexto de la mejora del rendimiento y la gestión de costos. La conectividad de datos ha demostrado constantemente su valor clave al permitir a los agricultores obtener el máximo valor de los insumos de manera que optimicen el uso de recursos escasos y mejoren la productividad agrícola para satisfacer una demanda mundial de alimentos en constante aumento. Este documento técnico describe los principales impulsores de los macrodatos agrícolas hasta la fecha, cómo es probable que evolucionen y las posibles implicaciones para los proveedores de protección de cultivos.
Principales impulsores del big data en la agricultura
Agricultura de precisión : definida como “ un sistema de gestión que se basa en información y tecnología, es específico del sitio y utiliza una o más de las siguientes fuentes de datos: suelos, cultivos, nutrientes, plagas, humedad o rendimiento, para una óptima rentabilidad, sostenibilidad, y protección del medio ambiente ” 2 . Habiendo surgido hace unos 20 años, hoy en día con frecuencia produce elementos de datos clave necesarios para aplicaciones de big data, lo que lo convierte en un motor importante. Un aspecto clave de la agricultura de precisión es que implementa tecnología de tasa variable y datos en tiempo real para adaptarse a las condiciones de cultivo dentro de un campo para optimizar el uso de insumos y los productos asociados. Algunos expertos creen que las aplicaciones de tarifa variable serán tan comunes como lo han sido las aplicaciones de tarifa plana 3, y por lo tanto, la agricultura de precisión seguirá siendo un motor importante del crecimiento futuro de big data en la agricultura.
Sensores : abarca tanto la detección remota (por ejemplo, tecnología satelital, vehículos aéreos no tripulados / drones, etc.) como sensores en el campo que monitorean cualquier cosa, desde aplicaciones de semillas hasta rendimiento. Los sensores a menudo se consideran los componentes básicos de los sistemas de agricultura de precisión y un medio clave para recopilar los grandes volúmenes de información que se utilizan en el análisis de big data. Según un documento técnico de DigitalGlobe 4 , los avances tecnológicos en la teledetección junto con los avances en TI, computación en la nube, tecnología móvil, adopción generalizada de GPS y tecnologías digitales han dado como resultado “ el desarrollo de sistemas de soporte de decisiones que pueden integrar varias observaciones remotas con mediciones de campo para proporcionar inteligencia procesable en el campo ”.
Internet de las cosas : Porter y Heppelmann (2014) 5 afirman que esta frase se acuñó para reflejar el creciente número de productos inteligentes conectados y para resaltar las nuevas oportunidades que pueden representar. También afirman que las matrices de tipos de equipos agrícolas están cada vez más interconectadas y vinculadas con fuentes de datos externas para facilitar la optimización de los equipos agrícolas. John Deere y AGCO, por ejemplo, no solo están conectando la maquinaria agrícola, sino también el riego, el suelo y las fuentes de nutrientes con datos sobre el clima, los precios de los cultivos y los futuros de los productos básicos para optimizar el rendimiento de la granja. Los límites de la industria se están redefiniendo y la fabricación de tractores, por ejemplo, se ha expandido a la optimización de equipos agrícolas.
Uso de teléfonos inteligentes : según el New York Times 6 , la consumerización de la TI está “trasladando software que alguna vez fue caro a teléfonos inteligentes que pueden conectarse a sistemas en la nube más baratos. El costo cada vez menor de los semiconductores está haciendo que la tecnología una vez exótica sea un lugar común en muchos equipos agrícolas ” . Basado en una encuesta de Syngenta de 2014 7, se estima que el 64% de los agricultores del Reino Unido utilizan un teléfono inteligente. Esto, junto con la amplia gama de aplicaciones agrícolas disponibles, significa que los teléfonos inteligentes sirven como una plataforma crítica para proporcionar soluciones de big data a los agricultores, al mismo tiempo que son una fuente importante de la que se pueden obtener conocimientos de big data. Por ejemplo, los proveedores agrícolas podrían utilizar datos basados en máquinas sobre plantaciones de semillas en campos individuales combinados con datos meteorológicos y de enfermedades para notificar a los agricultores sobre las amenazas pendientes y proponer estrategias de mitigación. El uso de teléfonos inteligentes seguirá ejerciendo una gran influencia en el uso de big data en la agricultura tanto en las economías desarrolladas como en las emergentes en los próximos años.
Computación en la nube : de acuerdo con Intel 8 , las organizaciones deberían “ considerar la computación en la nube como la estructura para respaldar sus proyectos de big data”Porque ofrece una forma rentable de admitir tecnologías de big data y aplicaciones de análisis avanzado que pueden impulsar el valor comercial. También afirma que el interés en aplicar análisis de big data a partir de sensores y sistemas inteligentes aumenta continuamente a medida que las empresas buscan obtener información más rápida y rica de manera más rentable que en el pasado. Tener la capacidad de lidiar con los cada vez más grandes volúmenes de datos mientras genera información procesable en tiempo real que se puede difundir en toda la organización es un desafío importante para la mayoría de las empresas agrícolas que necesitan continuar enfocándose en sus propuestas de valor centrales. Muchas de estas empresas requerirán soporte en términos de plataformas o soluciones analíticas como la nueva plataforma Agility lanzada por Proagrica.
Implicaciones para los proveedores agrícolas
Los avances detallados anteriormente se han combinado en los últimos años para generar cambios transformadores en la industria y, sin duda, desempeñarán un papel cada vez más importante para todas las empresas agrícolas en los próximos años. La captura de datos se ha convertido rápidamente en la norma, y la tecnología de menor costo ayuda a contribuir a la proliferación de datos agrícolas. Esto significa que, además del volumen de datos, la velocidad (es decir, las tasas a las que se recopilan los datos) y la variedad de datos (p. Ej., El número de fuentes de datos como genómica de plantas, datos de maquinaria, etc.) también se expandirán exponencialmente. Para los proveedores agrícolas, hay varias implicaciones que incluyen:
Las plataformas de Business Intelligence (BI) deberán ser ágiles y fáciles de usar : la investigación de Gartner 9 sugiere que las plataformas de BI deberán » respaldar las necesidades de la organización para una mayor accesibilidad, agilidad y conocimiento analítico de una amplia gama de fuentes de datos».”. Esto, junto con las presiones adicionales de la escasez de recursos, así como la necesidad de alimentar a una población mundial en crecimiento, significa que será imperativo que los proveedores agrícolas tengan acceso y la capacidad de procesar los conocimientos en tiempo real disponibles a partir de big data. . La agilidad es un gran ejemplo de cómo las organizaciones pueden aprovechar los datos más grandes, amplios y precisos de la industria para transformar la forma en que se acercan al mercado y adaptar las ofertas de productos a los productores y clientes durante la temporada. Tradicionalmente, los proveedores han tenido que confiar en encuestas cuyos resultados generalmente no están disponibles hasta el final de la temporada de crecimiento para analizar el mercado e introducir cambios para la próxima temporada, momento en el cual la dinámica del mercado podría haber cambiado sustancialmente.
Aparición de nuevas amenazas competitivas : un artículo 10 reciente de Harvard Business Review señala que la disrupción basada en datos tiene el potencial de revisar el entorno competitivo de una industria vertical y cita ejemplos como los teléfonos inteligentes y Uber. Pueden surgir amenazas similares en la agricultura y es fundamental que los proveedores identifiquen la aparición de nuevos competidores en una etapa temprana para que puedan adaptar sus estrategias en consecuencia.
Se requieren más datos basados en evidencia para corroborar las afirmaciones de los productos : los agricultores y los asesores tienen cada vez más acceso a sistemas avanzados de apoyo a las decisiones y estarán mejor posicionados para examinar si las afirmaciones que hacen los proveedores agrícolas representan una propuesta de valor convincente para sus circunstancias específicas. A medida que los agricultores esperan esta evidencia de sus proveedores, además de tener acceso a datos de tendencias relevantes y de alta calidad, las empresas pueden aplicar los conocimientos derivados de plataformas como Agility para facilitar una mayor participación de los agricultores en las estrategias seleccionadas para su finca específica.
Big Data representa un potencial emocionante para las empresas en la cadena de suministro agrícola, pero en sí mismo sigue siendo solo eso: potencial. Las diferentes funciones enumeradas pueden servir para beneficiar a las empresas cuando se implementan correctamente, pero es cuando las empresas de la cadena de suministro realmente integran sus sistemas, cuando la cadena de suministro se acerca al 100% de conectividad, todas las empresas pueden prosperar y obtener ganancias, al igual que el consumidor y de hecho, todo el sector agrícola.
Referencias :