Agro Big Data, Internet de las Cosas, la Computación en Nube son términos ya insertos en el sector agrícola que actúan a favor del desarrollo de las nuevas herramientas, productos y servicios.
«Agro Big Data». En la agricultura y ganadería, como en las demás actividades del campo, siempre se ha dicho que la generación de datos puede mejorar la toma de decisiones de las empresas.
De forma intensa, se viene buscando y debatiendo en mesas de directivos la clave para innovar en nuevas fuentes de información, como ser: mediciones en maquinaria agrícola, labores prácticas de manejo de cultivo, medición de Ph y humedad del suelo, imágenes aéreas procedentes de satélites o drones, previsión del tiempo, cartografía digital de suelos, sumado a análisis económicos, financieros y bolsas de comercio, entre otras.
A pesar de ello, al día de hoy existe un caudal de datos que se acumula, provocando incertidumbre y planteamientos sobre su verdadero valor entre los agricultores agropecuarios.
Agro Big Data. Un reto.
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El sector agroalimentario se enfrenta a un desafío. Producir el doble de alimentos en una menor superficie cultivable, con menos mano de obra y con problemas de escasez de agua. Más del 30% de todos los alimentos producidos en el planeta se pierde por ineficiencia tanto productiva, como logística y de almacenamiento. La tecnología en el campo es el motor que nos hará volver el proceso productivo más eficiente.
Las predicciones dicen que en el año 2045, la superficie económicamente viable para la plantación en el mundo, ya estará utilizada. La agroindustria mundial posee la urgente necesidad de aplicar tecnología en cada eslabón de la cadena.
Sabemos que la agricultura está navegando en un mar de datos, lo que a veces hace llevarse las manos a la cabeza viendo que estos aumentan, sin tener las herramientas adecuadas para procesarlos. Es tal la magnitud de datos existentes que los métodos tradicionales de procesamiento y análisis parecen ineficientes para beneficiarse de ellos.
[Tweet «El Agro Big Data se ha transformado en una columna esencial de las marcas agroalimentarias.»]Es difícil concebir que se esté invirtiendo abultadas sumas de dinero en agromarketing sin contar con una estrategia de datos para acercamos a nuestro clientes y brindarles una experiencia única y personalizada, más ad hoc.
Agro Big Data. Érase una vez…
Si nos paramos en los inicios del 2000, en la era de los datos análogos, nos encontramos que el análisis y procesamiento de los mismos en la agricultura se plasmaba en un contexto de escasez y altos costos. Con el avance de la era digital, se ha dado un salto en los procedimientos para la generación, almacenamiento y análisis de datos.
El Agro Big Data es una herramienta que vive en el campo, corre con velocidad y habla con veracidad en el proceso de toma de decisiones y recopilación de datos. Lo que antes demoraba meses, ahora lo obtenemos en minutos.
No alcanza con tener una buena herramienta de Big Data, sino tener la cintura de como proyectar la información obtenida, balanceándose en la asertividad de la estrategia.
[Tweet «Una estrategia positiva es clave para prevalecer en el mercado.»]El sector está parado en la era de la “datificación digital de la agricultura”. Un ciclo de nuevos agronegocios, de una forma de valor significativa de hacer emerger el conocimiento.
Es ahora, donde las empresas agroalimentarias deberían sacar ventajas de la recopilación de agro datos digitales, de la revolución tecnológica del Agro Big Data.
Es notorio que la adaptación de estas tecnologías en el sector agropecuario de Estados Unidos ha sido factible gracias a la popularización de los teléfonos smartphones entre los agricultores, fundamentalmente, a la proliferación de redes inalámbricas de Internet en las zonas rurales.
La infraestructura que gira en torno al proceso de captura de los datos, está sometida a la cobertura de la señal de Internet, generando un techo en la toma de las informaciones en tiempo real y pasando almacenar los datos en dispositivos físicos.
Esta tecnología de vanguardia aplicada en el campo requiere de una mano de obra capacitada y calificada para ajustar los equipos, y fundamentalmente dotada de una inteligencia digital en la interpretación de datos.
¿En que se basa el Agro Big Data?
El Agro Big Data lee, almacena y procesa grandes volúmenes de datos tendiendo a desarrollar nuevos algoritmos matemáticos, viviendo la información en tiempo real. Creando nuevos estandartes de valor, provocando una metamorfosis en los mercados y organizaciones.
La biotecnología nos ha posibilitado desarrollar semillas, la maquinaría agrícola acrecentar la eficiencia de los insumos y el “Agro Big Data” nos abre un cielo, un nuevo campo de oportunidades que ni siquiera podemos predecir.
Es evidente que para un agricultor crear la infraestructura requerida para gestionar y analizar datos resulta algo muy complejo. A pesar de ello, existen muchas empresas ligadas al entorno del agro, las cuales han visionado en la agricultura un nicho de agronegocios significativos para la generación de aplicaciones basadas en Big Data.
Es importante resaltar que la adopción del Agro Big Data puede no significar una gran inversión, debido a que existen plataformas que hacen foco en pequeñas y medianas empresas, desarrollan programas empáticos, teniendo en cuenta su escala.
«Tomemos la responsabilidad de prepararnos para ser permeables a las nuevas maneras de rumear la agricultura inteligente.»
Hola estoy leyendo como la interpretacion de una cantidad casi finita de datos, nos puede solucionar la vida, en el caso del productor agropecuario, puede incrementar las ganancias, podemos en tiempo real interpretar un numero ilimitado de datos, transformandolos en informacion util para la toma de decisiones. He de suponer que todo esto deberia ocurrir en el momento en e que saco una tablet en un lugar determnado de mi lote y en base a la informacion que yo mediante a sensores en maquinaria, mas imagenes de satelite e informacion edafica digitaliazada de quien me provee este servicio, via internet, voy a poder sin temor a equivocarme (al menos por poco margen de error), determinar la cantidad de fertilizante que debo incorporar al suelo o a la planta, o bien la cantidad de litros de herbicida que debo utilizar para eliminar un manchon de malezas, o bien predecir que rendimeinto que voy a obtener a cosecha y tambien a que exportador venderle mi produccion porque paga mas, etc. etc.
Yo creo que el avance tecnologico en el tema informatico es mas rapido que la interpretacion de los fenomenos que se dan en la naturaleza y cuando hablo de naturaleza lo hago como un todo, clima, suelo, planta, interactuando en continuo dinamismo, es decir es un continuo de acontecimientos que se dan en forma conjunta. por ende somo nosotros que por tratar de entender esta dinaminca tendemos a estratificarla y en base a al resultado de esa estratificacion tomar decisiones.
Las personas comunes, vemos lo que nos muestran y en base a eso tomamos decisiones, si la tendencia dice que ese es el camino entonces tomamos ese camino, sin cuestionarnos absolutamente nada.
Esta movida me hace acordar a cuando en un arreo de ovejas, cuando uno quiere pasar un piño (asi llaman los chilenos a un rodeo) de ovejas de un potrero a otro, las ovejas empiezan a hacer un remolino frente a la tranquera abierta y no se animan a pasar, en muchos casos es ncesario bajarse del caballo o el cuatri (hoy), agarrar a una oveja de los cachetes de la cara y pasarla a la fuerza al otro lote y el resto del piño la sigue.
Un monitor de rendimeinto si esta bien calibrado, nos da una lectura de rendimiento en un lugar especifico de cada lote, pero nunca asi siembre la misma varidad o hibrido en ese lugar el rendimeinto va a ser el mismo que en la campaña anterior.
Si hago un muestro superficial en un lote para determinar cual de los nutrientes debo incorporar, por ejemplo si tomo muestras de nitritos o nitratos para el caso de Nitrogeno, obtengo lecturas diferentes dependiendo el horario del dia y las codiciones meteorologicas.
Un analisis en base a Indices es una foto que segun sea el estado fenologico de la planta me va a dar diferentes valores y no por eso necesariamente puedo inferir que se debe a que al lote en ese lugar le falta tal o cual nutriente y por ende a la planta misma, si el año viene normal tal vez pueda predecir el rendimeinto pero si despues del analisis en base a indices las condiciones meteorologicas cambian los resultados del analisis no sirven.
Espero que esta tendencia tecnologica no nos lleve a cometer los mismos errores que se cometieron con una tecnologia similar en los analisis economicos que llevaron al mundo a la crisis del 2008.
Creo que al menos a mi me falta rigor cientifico para interpretar y combinar variables con el fin de obtener resultados satisfactorios, si creo que todos tenemos la tendencia a seguir la movida sin mayores cuestionamientos.
Muchas gracias Carlos! Describiste muchas situaciones reales y empáticas con la actividad agropecuaria.
Los datos por si solos, no sirven de nada, hay que aplicar agrointeligencia, para convertirlos en información de valor y aplicable
Seguimos!