A cada dia que passa o campo deixa de ser o ambiente tradicional e com processos manuais e entra no caminho da tecnologia e da inovação. Diante desse fato, o uso do Big Data no Agro é fator crucial para implementar mudanças.
Responsável por impulsionar a eficiência, a produtividade e a sustentabilidade no setor agrícola, o uso de dados transformou a maneira como os agricultores tomam decisões e gerenciam suas operações. Neste conteúdo, vamos entender a importância do uso do Big Data no Agro e mostrar algumas oportunidades que estão surgindo.
O que é Big Data?
Big Data é um termo que se refere ao manuseio e análise de conjuntos de dados de proporções extremamente vastas e complexas, ultrapassando a capacidade de processamento dos métodos convencionais.
A essência do Big Data é encapsulada pelos chamados “Três Vs”: Volume, Velocidade e Variedade.
Em termos de volume, estamos lidando com quantidades massivas de dados, que excedem significativamente as capacidades dos sistemas de banco de dados tradicionais. Esses conjuntos de dados são vastos, muitas vezes na ordem de terabytes, petabytes e além, oriundos de diversas fontes.
A velocidade refere-se à rapidez com que os dados são gerados, coletados e processados. Com a ubiquidade de dispositivos conectados à internet e a geração constante de dados em tempo real, a capacidade de processamento ágil torna-se crucial para extrair informações significativas rapidamente.
A variedade aborda a diversidade de tipos de dados dentro desses conjuntos. Não se trata apenas de dados estruturados em formatos tabulares, mas também de dados não estruturados, como texto, imagens, vídeos e dados provenientes de redes sociais. A capacidade de lidar com essa diversidade é fundamental no contexto do Big Data.
Além dos três Vs, há uma ampliação para incluir características como Veracidade (a confiabilidade dos dados) e Valor (a capacidade de extrair informações úteis desses dados).
O Big Data não é apenas sobre a quantidade de dados, mas também sobre como esses dados são utilizados para insights valiosos e tomada de decisões informadas.
Essa abordagem tem aplicações em diversos setores, desde a análise de dados comerciais até a pesquisa científica e a otimização de processos industriais. Antes de chegarmos no uso do Big Data no agronegócio, vamos entender onde mais é usado essa análise detalhada de dados.
Onde o Big Data pode ser aplicado?
À medida que a tecnologia e a inovação se tornam presentes na sociedade, novas aplicações e oportunidades surgirão em diferentes setores, impulsionando a melhoria de diversos processos e atividades em nosso dia a dia.
Veja 9 usos atuais do Big Data:
- Saúde: no setor de saúde, o Big Data é utilizado para análise de registros médicos eletrônicos, diagnósticos preditivos, gerenciamento de epidemias, pesquisa clínica avançada e personalização de tratamentos com base em dados genômicos.
- Finanças: em instituições financeiras, o Big Data é aplicado em análise de riscos, detecção de fraudes, personalização de ofertas financeiras, previsões de mercado e otimização de operações.
- Varejo e comércio eletrônico: empresas do setor varejista utilizam o Big Data para análise de padrões de compra, personalização de ofertas, gestão de estoques, previsão de demanda, análise de sentimentos nas redes sociais e aprimoramento da experiência do cliente.
- Telecomunicações: o Big Data é aplicado para otimizar a infraestrutura de rede, prever falhas, melhorar a qualidade do serviço, personalizar ofertas e analisar dados de uso para melhorar a eficiência operacional.
- Educação: instituições educacionais utilizam o Big Data para análise de desempenho acadêmico, personalização de métodos de ensino, prevenção da evasão escolar, otimização da gestão de recursos e adaptação de currículos.
- Indústria: na indústria, o Big Data é aplicado para manutenção preditiva de equipamentos, otimização de processos de fabricação, gerenciamento de cadeia de suprimentos, controle de qualidade e melhoria da eficiência energética.
- Transporte: empresas de transporte utilizam o Big Data para otimizar rotas, prever demanda, melhorar a gestão de frota, reduzir congestionamentos e aprimorar a eficiência logística.
- Governo: setores governamentais utilizam o Big Data para análise de dados demográficos, prevenção de fraudes, segurança pública, melhoria dos serviços públicos e tomada de decisões baseada em dados.
- Entretenimento: na indústria de mídia, o Big Data é aplicado para recomendação de conteúdo, análise de audiência, personalização de experiências de usuário e previsão de tendências de mercado.
Big Data no Agro
O Big Data está cada vez mais presente no agronegócio e tem desempenhado um papel crucial na transformação digital desse setor. A aplicação do Big Data tem gerado impactos significativos em diversos aspectos da produção agrícola.
A aplicação do Big Data permite a coleta e análise de dados em escala massiva, fornecendo informações detalhadas sobre condições climáticas, composição do solo e saúde das plantas.
Essa análise de dados em tempo real possibilita a implementação da agricultura de precisão, permitindo aos agricultores otimizar a aplicação de insumos, como fertilizantes e defensivos agrícolas, de forma personalizada, resultando em um uso mais eficiente de recursos e redução de custos.
Além disso, o Big Data contribui para a tomada de decisões informadas no agronegócio. Ao analisar dados históricos e em tempo real, os agricultores podem antecipar tendências, prever safras, identificar riscos e adotar estratégias proativas.
Isso não apenas melhora a gestão da produção, mas também ajuda na mitigação de riscos relacionados a eventos climáticos, flutuações de mercado e outras variáveis que impactam a agricultura.
A capacidade de tomar decisões mais embasadas impulsiona a resiliência e a sustentabilidade das operações agrícolas.
Importância para cadeia de suprimentos agro
É importante destacar também que o Big Data desempenha um papel vital na criação de cadeias de suprimentos mais transparentes e sustentáveis no agronegócio.
Tecnologias como blockchain, que se beneficiam da análise de grandes conjuntos de dados, permitem rastrear a origem e o percurso dos produtos agrícolas, fornecendo informações confiáveis aos consumidores sobre práticas sustentáveis, qualidade e segurança alimentar.
Essa transparência promove a confiança do consumidor e fortalece a integridade de toda a cadeia, desde a produção até a comercialização.
Assim, podemos dizer que o Big Data não apenas aumenta a eficiência operacional, mas também impulsiona a sustentabilidade, resiliência no agronegócio, contribuindo para um setor mais inovador e orientado por dados.
Oportunidades para startups a partir do uso do Big Data
O cenário de oportunidades para startups no agronegócio, impulsionado pelo uso de Big Data, é considerado muito promissor e atual.
Algumas startups já estão se destacando por oferecer soluções inovadoras para aprimorar a eficiência operacional, a sustentabilidade e a tomada de decisões no setor agrícola. Inclusive, são responsáveis por alavancar o setor.
Desde o desenvolvimento de plataformas de análise de dados agronômicos e consultoria digital até a criação de tecnologias para monitoramento remoto, drones e gestão inteligente de resíduos agrícolas, as oportunidades são diversas.
Além disso, o uso de blockchain para a rastreabilidade na cadeia de suprimentos e a oferta de soluções adaptadas para agricultores familiares também se apresentam como áreas estratégicas para inovação, permitindo que startups desempenhem um papel crucial na transformação e modernização do agronegócio.
O SNASH é reconhecido como uma das principais referências em ecossistema de inovação para o agro, sendo que dentre as startups algumas possuem projetos que utilizam o cenário do uso do Big Data no agronegócio, sobretudo no que diz respeito à agricultura de precisão.
Se você tem algum projeto da área, principalmente que utiliza as oportunidades a partir do uso do Big Data no agronegócio, entre em contato com a gente e tenha ajuda para alavancar seu negócio.