Big Data é um conjunto de tecnologias para captar grandes volumes de dados, analisá-los e interpretá-los em tempo real. As fontes para esses dados podem ser internas ou externas, como análises de mercado, redes sociais, cadastros de clientes, processos operacionais, dispositivos eletrônicos ou até mesmo pesquisas realizadas no ambiente offline.

A partir disso, o processamento e a geração de estatísticas ficam a cargo dessas tecnologias, que permitem que padrões sejam identificados rapidamente e que projeções possam ser realizadas com muito mais previsão. Por consequência, é possível se preparar para mudanças no mercado antecipadamente e criar rotinas mais produtivas.

Aplicação do Big Data para o agronegócio:

Utilizando essa tecnologia, o agricultor obtém muito mais conhecimento sobre o que realmente acontece em sua propriedade, desde variáveis de gestão, até questões como o clima na agricultura. Em vez de acompanhar a previsão meteorológica para a sua região, por exemplo, é possível conferir o que esperar especificamente para a sua lavoura.

Mas esse é só um dos exemplos de aplicação. Na verdade, com a interpretação correta desses inputs, o produtor consegue tomar melhores decisões referentes aos processos de semeadura, irrigação, colheita, aplicação de defensivos agrícolas e assim por diante.

O cruzamento dos dados sobre diferentes aspectos da propriedade também contribuem para a realização de ajustes nas doses de fertilizantes e adubação, para a análise precisa do solo, para a correção de deficiências de nutrientes, para a previsão de precipitações e assim por diante.

Assim sendo, possui inúmeros benefícios. Confira:

Benefícios do Big Data para o agronegócio:

• Permite o monitoramento e análise dos dados da lavoura em tempo real;
• Auxilia no aumento da produtividade por hectare;
• Gera o aperfeiçoamento das métricas de análise;
• Promove o fortalecimento da sustentabilidade;
• Diminui os custos;
• Evita a contaminação por agrotóxicos.

Além disso, pode ser utilizado de diversas formas, para pequenos e grandes produtores. Através de satélites, drones, softwares ou sensores. Um exemplo, é o monitoramento da lavoura em tempo real com drones, que enviam imagens do campo, permitindo otimizar a aplicação de produtos químicos.

Outras possibilidades do uso correto dessas informações é que elas permitem conhecer a fertilidade e umidade do solo, além de fatores climáticos como: temperatura e velocidade dos ventos.

Dessa forma, compreendemos que o Big Data é uma ferramenta importante para transformar as informações em estratégias. Seu objetivo maior é aumentar a vantagem competitiva e consequentemente os seus resultados, tornando o Big Data um diferencial para o seu negócio.

Quem se beneficia da Big Data no agronegócio?

• Redução de desperdícios, reduzindo os custos de produção – permite otimizar a aplicação de insumos no dia a dia da lavoura;
•  Ações mais assertivas após interpretação dos dados – o produtor tem condições de tomar decisões na rotina da lavoura embasado em dados;
• Apoio em decisões a partir de dados climáticos – orienta o produtor sobre o melhor momento para realizar as operações no campo, de acordo com o clima;
• Possibilidade de controlar tudo do escritório – o produtor ou o gestor da propriedade pode acessar, a distância e em tempo real, os dados gerados na lavoura;
•  Aumento de produtividade, por conta de decisões mais assertivas –  possibilita ao produtor buscar, para cada região da lavoura, os melhores manejos a fim de maximizar a produtividade e potencializar a utilização de recursos.

Na AGROBI somos especialistas em tecnologia no campo, ficou com alguma dúvida sobre o Big Data e seu impacto sobre o agronegócio? Entre em contato conosco!

Fonte de referência: FieldView e Adama

O estudo das Análises Preditivas permite adquirir conhecimento a partir dos dados coletados e buscar ou prever resultados para o futuro. Com essas análises é possível potencializar a tomada de decisão dentro do agronegócio.

 A tomada de decisão no agronegócio é importante para garantir o sucesso do empreendimento e esse processo decisório consiste na escolha de alternativas pré-existentes. Essas decisões visam gerar perspectivas de médio e longo prazo, como: aumento da lucratividade.

Quando analisamos um agronegócio, por exemplo, vemos o quão complexo e competitivo ele pode ser. Por isso, em muitos casos é imprescindível que se tenha agilidade no processo de tomada de decisão.

O que são Análises Preditivas?

São sistemas que analisam conjuntos específicos de dados para prever cenários ou tendências para futuros próximos ou relativamente distantes. Com isso, a empresa pode se preparar para condições adversas ou ganhar tempo para se adequar a circunstâncias desafiadoras.

É como se a tecnologia fosse capaz de prever o futuro. Mas não há nenhuma mágica aqui. O segredo está na obtenção e aproveitamento de dados. Atualmente, qualquer empresa com uma estrutura tecnológica decente pode visualizar a situação de suas operações com precisão. Mas isso diz respeito ao passado e ao presente. O que a análise preditiva faz é identificar padrões nos dados que apontam para tendências, mudanças no mercado, novos hábitos de consumo e assim por diante.

Como podem as análises preditivas podem ser aplicadas no agronegócio?

Confira três maneiras de como a tecnologia está permitindo ações preditivas e colaborando com o agronegócio:

Monitoramento de máquinas através de analises preditivas

A automação do maquinário agrícola de usinas e fazendas envolve a instalação de uma série de sensores que registram as atividades desses equipamentos segundo a segundo, recolhendo centenas de informações sobre as operações realizadas em tempo real.

Por meio de tecnologias como Big Data e Inteligência Artificial, esses dados são cruzados e geram projeções de cenários e antecipação de problemas. Um exemplo bem comum é a avaliação do risco de falha das máquinas com base no monitoramento constante da situação desses equipamentos. Assim, é possível disparar ações de manutenção preventiva na frota, baseadas em dados de comportamento das máquinas.

Além de evitar essa situação de emergência não planejada, as ações preventivas impedem o aumento de danos nos maquinários, ampliando seu desempenho e garantindo um aproveitamento máximo da vida útil dos equipamentos.

Combate a doenças e pragas

Assim como é possível monitorar máquinas, também é importante olhar para a plantação como um todo. Hoje, com o auxílio de tecnologias como sensores,  drones e imagens de satélites, por exemplo, essa observação ajuda na identificação automática de pontos de atenção.

A análise também é feita com inovações como a IA, que permite a combinação de imagens e informações para a obtenção de diagnósticos em tempo real.  O cuidado permite a tomada de ações antecipadas de combate a essas ameaças, evitando que o problema se propague por toda a plantação ou prejudique a produtividade daquela safra.

Alocação de transbordo

Outro exemplo de como a tecnologia pode conferir previsibilidade ao campo é a identificação dinâmica de oportunidades de alocação de recursos, que permite uma otimização logística em uma série de etapas da produção agrícola, como baldeios, carregamentos e transportes.

Para as operações de colheita de cana-de-açúcar, por exemplo, sistemas ajudam a alocar de forma inteligente recursos de carregamento (transbordos) e transporte (caminhões), de acordo com informações coletadas em tempo real e cálculos de previsão de demandas de novos recursos.

Um transbordo pode ser, assim, alocado de maneira automática e antecipada a um ponto futuro onde determinada colhedora o demandará. Da mesma forma, caminhões são despachados automaticamente para frentes de colheita, de acordo com o status e a previsão do ritmo de produção de cada frente.

Criação de novos negócios dentro dos clientes

Umas das funcionalidades que mais podem gerar lucro para o seu agronegócio é a utilização das análises preditivas como fonte de “upgrades” na sua carteira de clientes.

Conectadas com os demais sistemas da sua empresa, as análises podem dar insights importantes sobre o aproveitamento de maquina, insumos utilizados, tempo ocioso etc. Todas essas informações podem ser usadas como formas de gerar novos treinamentos para os clientes e assim vender mais vezes para o mesmo.

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Tão importante quanto obter dados é saber aproveitá-los. A análise preditiva contribui para isso de um modo que muitas empresas nem sequer sabiam que era possível. É essencial que se tenha o comprometimento em alimentar todos os sistemas com as informações e dados necessários para as análises. Essas análises podem influenciar diretamente no sucesso do seu agronegócio!

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Fontes de referência: Revista Rural e TecnoBlog

Todos os dias milhares de dados são gerados em diferentes plataformas do seu negócio. Essa massa de dados pode ser interpretada apenas como números ou informações desconectadas com a prática das suas atividades. O que muitos gestores não sabem é que os dados, quando analisados de forma unificada, podem gerar insights importantes para a tomada de decisão e a competitividade do seu negócio.

Com o advento da alta tecnologia no manejo desses dados, muitas plataformas utilizam da Inteligência Artificial e Machine Learning para automatizar e transformar dados em informações estratégicas.

Hoje queremos falar sobre como o tratamento da massa de dados é importante para o seu negócio, como ela pode gerar grande competitividade e oportunidade de negócios para a sua empresa.

Como surge a massa de dados e como gerencia-la

O gerenciamento de dados não é uma novidade para as empresas. Diariamente, elas lidam com os dados históricos (vendas, receita, despesas e base de clientes). O problema é que eles sempre foram analisados de forma morosa, impactando negativamente no tempo das tomadas de decisão. O fato é que o tempo trouxe novidades e novos dados precisam ser analisados para garantir a sobrevivência do negócio.

O volume de dados aumentou com a chegada das informações geradas por sensores, câmeras e redes sociais. A variedade de dados (texto, imagens, vídeos e o comportamento dos clientes) tornou a análise mais complexa. Isso cria a necessidade de acompanhar esses dados na mesma velocidade em que surgem, ao mesmo tempo, garantindo a veracidade deles. Por fim, a relação e o cruzamento entre os dados traz informações valiosas e precisas para a empresa – se analisadas de forma correta.

Mas como seria possível gerenciar tantos dados de forma manual? Na verdade, é impossível gerenciar uma massa de dados de forma manual afim de extrair informações importantes para a empresa. Por isso, plataformas que utilizam Inteligência Artificial e Machine Learning se tornaram cruciais.

Massa de dados no agronegócio

No agronegócio é extremamente comum trabalhar com uma grande bases de dados, isso por que as maquinas em campo e seus sistemas geram milhares de dados por minuto. Além disso, as empresas tem que gerenciar todo o BackOffice – como financeiro, recursos humanos, vendas, insumos etc.

Normalmente os dados repassados por máquinas agrícolas não são usados em sua maioria, sendo necessário um filtro manual para analisar os indicadores mais importantes. Entretanto muitos dados, quando cruzados com dados de BackOffice, podem ser cruciais para gerar novos negócios e melhorar a entrega e atendimento para o cliente.

Mas quais os benefícios para o agronegócio de adotar sistemas mais tecnológicos para cruzamento e análise de dados? Conheça alguns:

Automação de processos

O uso de inteligência artificial e da Internet das Coisas possibilita automatizar processos manuais. Por exemplo:

• análise de solo para plantar uma semente sábia;
• medição do nível de água para melhor gestão da rega;
• inspeção de cargas durante o transporte e armazenamento;
• acompanhamento da colheita, reconhecendo as áreas mais produtivas do país;
• Manuseio de pesticidas e fertilizantes;
• acompanhamento de desempenho de máquina no campo.

Economia

Produza e ganhe mais gastando menos. Isso só é possível por meio da tecnologia de agricultura digital. À medida que os algoritmos evoluem, a necessidade de mão de obra cara diminuirá à medida que os produtores observarem o aumento da produção. Uma grande característica é que um sistema baseado em dados pode reduzir os custos de energia, gerar menos desperdício e aumentar o retorno do investimento.

Oportunidade de novos negócios

Com o acesso mais rápido a informações importantes surgem oportunidades de criar novos negócios a partir de dados confiáveis. Através das análises dos dados é possível buscar estratégias que otimizem a eficiência dos resultados comerciais, além de analisar conjunturas e novas tendências para que a empresa aproveite todas as oportunidades do segmento de atuação.

Realização de análises preditivas

A análise preditiva é uma maneira de prever eventos futuros com base no comportamento passado. É uma combinação de estatística e mineração de dados que permite a construção de variáveis ​​e decisões baseadas em dados históricos que têm um impacto significativo na eficiência do processo. Para grandes conjuntos de dados, são usadas ferramentas de ambos os campos:

• para identificar padrões e tendências;
• construir modelos para prever o que pode acontecer no futuro;
• criar apresentações visuais de informações;
• para gerenciar outras informações úteis.

Da mesma forma que a tecnologia oferece um melhor gerenciamento e análise aos dados, você deve se preocupar em como essas informações chegam até os tomadores de decisão. Por isso a Plataforma AGROBI possui dashboards interativas e relatórios inteligentes que facilitam a visualização. Lembre-se de que são essas informações são as grandes responsáveis por impactarem o crescimento estratégico da sua empresa.