Como utilizar o Big Data no agronegócio para melhorar produtividade

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Por muito tempo, os agricultores tomavam decisões baseadas na experiência e na observação. Com a introdução dos métodos científicos no campo, há cerca de 100 anos, foi possível ampliar as técnicas utilizadas e promover o aumento da produtividade. Agora, a revolução digital chegou para mudar o paradigma a partir da utilização do Big Data.

Para fazer um manejo adequado de Big Data é preciso ter a capacidade de interpretar uma quantidade imensa de dados variados. Isso garantirá uma interpretação correta da realidade, a partir da análise de dados brutos, que separados não têm significado. O trabalho geralmente é feito por computadores com o uso de logaritmos de Inteligência Artificial (IA).

Porém, não é necessária uma superestrutura. Boa parte do Big Data é acessado pela nuvem: a partir de uma conexão à internet, acessa-se servidores de armazenagem remota de dados. Pequenos sensores e dispositivos, como notebooks, smartphone ou tablets, servem como interface de interação do agricultor com as análises.

Como implantar o Big Data no agronegócio

O hábito de coleta de dados na lavoura já é muito difundido no campo. Muitos agricultores utilizam pluviômetros para verificar o nível de chuva, por exemplo. Com a adoção de tecnologias, como agricultura de precisão, os sensores químicos e biológicos começaram a se espalhar pelas propriedades — como chips que podem ser implantados para monitorar sinais vitais em animais.

Esses dispositivos, entre outros, podem estar conectados entre si, com dados sendo transmitidos de forma automática por meio da chamada Internet das Coisas (IoT). Todas essas informações são armazenadas na internet e podem ser acompanhadas em tempo real pelo produtor, de qualquer lugar do mundo, via celular ou computador.

No entanto, essas são somente as fontes de dados da “porteira para dentro”. Fora dela, uma série de informações sobre o mercado podem ser captadas e interpretadas para traçar estratégias a médio e longo prazos, como no caso da variação cambial. Isso permite ao produtor ter, em tempo real, as informações úteis para uma tomada de decisão.

Produção automatizada

Nem tudo precisa ser feito por seres humanos. Com a IA aplicada e a robotização das propriedades, a produção pode ser automatizada. O piloto automático em máquinas, por exemplo, já permite ao agricultor evitar a sobreposição na lavoura e reduzir o consumo de combustível.

O aumento no poder computacional e na capacidade das análises de dados permite à IA determinar regras e ações com base na exploração das informações. Para isso acontecer no agronegócio, no entanto, ainda é preciso determinar os melhores meios de combinar essas regras com o conhecimento científico relacionado à produção agrícola.

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Fonte: Lavoura 10 e Agrishow.