Big Data no agronegócio: entenda mais sobre a definição e como é utilizada na agricultura para otimizar os processos.

Cada vez mais a tecnologia está dentro das nossa lavouras, mas você sabe como utilizá-la para otimizar os processos?

A coleta de dados sempre foi feita na rotina da lavoura, mas é preciso aprender a analisar os dados corretamente para utilizá-los da forma certa.

Até porque, não adianta sair coletando uma enorme quantidade de dados se depois não saber interpretá-los, não é mesmo?

Por isso, no texto de hoje, vamos entender mais sobre como utilizar Big Data na agricultura, além das vantagens e onde ela está sendo aplicada no agro. Confira!

O que é Big Data?

Primeiro, é necessário definirmos o conceito de Big Data para entendermos como ele pode ser aplicado na agricultura.

Podemos definir Big Data como a interpretação de grandes volumes de dados.

Big Data e a agricultura na era do conhecimento
(Fonte: Fundação Shunji Hishimura de Tecnologia)

Com as ferramentas disponíveis hoje é possível aumentar a produtividade, reduzir custos e tomar decisões mais assertivas.

Os principais aspectos do Big Data são definidos pelos 5 Vs: Volume, Variedade, Velocidade, Veracidade e Valor. 

Os aspectos de Volume, Variedade e Velocidade, referem-se à grande quantidade de dados não-estruturados. Estes dados precisam ser analisados com as soluções de Big Data em grande velocidade e, em sua maioria, em tempo real.

A Veracidade nos diz que as fontes e a qualidade dos dados precisam ser confiáveis. 

O V de Valor se refere aos benefícios que essas soluções de Big Data vão trazer para sua empresa. 

Agora que abordamos o conceito de Big Data, vamos ver como podemos utilizá-lo na agricultura.

Como a análise de dados otimiza a lavoura?

Como vimos, o Big Data é um conjunto de dados que precisa ser analisado. Agora vamos trazer o conceito para o campo. 

Você sabe como ele pode ser útil e quais as vantagens que traz?

Entre as tecnologias mais conhecidas de análise de dados no campo podemos citar o entendimento e análise de dados meteorológicos.

Com a interpretação correta de dados sobre a previsão meteorológica, o agricultor consegue administrar outras operações como a semeadura, a colheita, a irrigação e as aplicações de defensivos agrícolas.

Outro exemplo que podemos citar da agricultura digital são as tecnologias que garantem o ajuste das doses de fertilizantes que são aplicados, o que reduz custos e perdas.

Além disso, outra importante ferramenta que pode ser utilizada é o cruzamento dos dados de produtividade com os dados dos manejos adotadas em cada área, como por exemplo: adubação, análise de solo, deficiência de nutrientes, precipitação e aplicações.

(Fonte: Boas Práticas Agronômicas)

Agora que vimos alguns exemplos de como o Big Data pode ser utilizado na agricultura, vamos ver quais as vantagens para a gestão agrícola e financeira.

Big Data no agronegócio: vantagens para a gestão agrícola

Além das vantagens que já citamos em relação ao uso do Big Data no agronegócio, veja abaixo uma lista com outros benefícios em utilizá-lo na sua lavoura.

• Dados sobre a fertilidade química do solo, por meio das análises de solo;
• Redução de desperdícios, reduzindo os custos de produção;
• Estande de plantas, gasto de sementes e velocidade de semeadura;
• Ações mais assertivas após interpretação dos dados;
• Pluviosidade, temperatura e dias nublados, que ajudam na tomada de decisão para aplicação de defensivos, fertilizantes e corretivos;
• Possibilidade de controlar tudo isso do escritório;
• Informações sobre monitoramento de pragas, doenças e plantas daninhas;
• Informações sobre consumo, aplicações de defensivos agrícolas, dados de produtividade, velocidade e perdas na colheita;
• Aumento de produtividade com tomadas de decisão mais assertivas.

Vantagens para a gestão financeira

O uso do Big Data na agricultura pode nos auxiliar em diversas ações na lavoura.

Assim, na gestão financeira podemos utilizar softwares que nos ajudam a manejar estes dados e informações relevantes, a fim de otimizar os processos.

Com o uso de um aplicativo como o Aegro, por exemplo, é possível otimizar a gestão agrícola da sua fazenda. 

Desta forma, você consegue fazer o fluxo de caixa, estoque, financeiro e agrícola integrados e automatizados, reduzindo custos.

Curso de Big Data no agronegócio

Uma busca rápida na internet e você já consegue encontrar diversos cursos sobre Big Data.

Em um curso de Big Data para o agronegócio, você vai ser capacitado para manusear grandes volumes de dados de maneira rápida e eficiente. 

Também vai aprender a como interpretar os dados para ser desenvolvido no agronegócio.

Esses cursos, geralmente, abordam as disciplinas de: algoritmos avançados, arquiteturas cloud, banco de dados, cálculo, estatística, fundamentos de administração geral, geometria analítica, inglês, Internet das Coisas, matemática discreta, manejos agrícolas de solo e semeadura, monitoramento de pragas e doenças e sociedade, tecnologia e inovação.

De acordo com o Canal Rural, a demanda por um profissionais capacitados nesta área são:

• Empresas de infraestrutura de TI (tecnologia da informação);
• Desenvolvimento e revenda de softwares para web;
• Empresas de desenvolvimento e revenda de softwares para dispositivos móveis;
• Fabricantes e revendedores de equipamentos de agricultura de precisão;
• Fabricantes e revendedores de tratores e implementos agrícolas;
• Empresas de produção agrícola e propriedades rurais;
• Usinas de açúcar e etanol;
• Indústria de insumos agrícolas;
• Prestação de serviços na área de TI;
• Prestação de serviços na área agrícola.

Conclusão

Neste texto você viu como podemos utilizar Big Data no agronegócio, sua definição, alguns conceitos e as vantagens que as análises trazem para as lavouras.

Com a correta interpretação dos dados levantados é possível otimizar processos na lavoura, reduzir custos e tomar decisões mais assertivas sobre os manejos.

Também vimos que com o aplicativo de controle e gestão agrícola, consegue-se gerenciar diversos dados coletados do campo.

Agora que você compreendeu mais sobre como utilizar Big Data na sua empresa rural, que tal colocar em prática? 

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