El Big Data en la agricultura ha hecho una nomenclatura increíble y disruptiva a lo que fue tratado convencionalmente como un espacio intuitivo donde la sabiduría se traspasa de una generación a otra. Pero problemas actuales, como el cambio climático o el agotamiento de tierras de cultivo viables, son más complejos y urgentes por naturaleza.
Naciones Unidas estima que la población mundial llegará a los 9,8 billones para 2050, un incremento de 2,2 billones desde hoy. Esto significa que necesitamos intensificar significativamente la producción agrícola para abastecer a esa población que va en aumento. Por desgracia, la urbanización acelerada y los cambios climáticos se han cobrado buena parte de las tierras de cultivo.
Hoy en día, producir más alimentos para una población cada vez más numerosa es una gran necesidad, pero con menos tierra para cultivarlos. En este artículo, echaremos un vistazo más de cerca a cómo el Big Data en la agricultura y la tecnología pueden afrontar este reto.
Cómo pueden ayudar el Big Data en la agricultura
Para contrarrestar la presión de la creciente demanda de alimentos y los cambios climáticos, legisladores y líderes de la industria buscan ayuda de las fuerzas tecnológicas como IoT (The Internet of Things), macrodatos, análisis e informática en la nube.
Los dispositivos IoT ayudan en la primera fase del proceso, la recogida de datos.
Segundo, los analistas integran grandes cantidades de los datos recogidos junto con otra información disponible en la nube, como por ejemplo, datos meteorológicos y modelos de fijación de precios para determinar unos patrones.
Finalmente, estos patrones y conocimientos ayudan a controlar el problema. Ayudan a localizar los problemas existentes, como las ineficacias operacionales y problemas con la calidad de la tierra, y formulan algoritmos predictivos que alertan incluso antes de que un problema ocurra.
La adopción de Big Data en la agricultura ha estado aumentando consistentemente; se espera que su tamaño de mercado crezca de 585 millones de dólares en 2018 a 1236 millones para 2023, con una tasa de crecimiento anual compuesto (CAGR) del 16,2%.
Top 4 casos de uso de macrodatos en las granjas
El alcance de las aplicaciones del Big Data en la agricultura es amplio, y sólo estamos empezando a explorar la punta del iceberg. La habilidad de rastrear objetos físicos, recoger datos en tiempo real y predecir escenarios puede resultar en un gran cambio en la práctica agrícola. Vamos a echarle un ojo a varios casos de uso donde los macrodatos pueden marcar la diferencia:
Alimentar a una población en aumento
Este es uno de los retos clave en los que los gobiernos cooperan juntos para solucionarlo. Una manera de conseguirlo es incrementar la producción de cosecha de las tierras de cultivo existentes.
Los macrodatos en la agricultura proveen a los agricultores datos granulares sobre el régimen de lluvias, ciclos del agua, requisitos del abono, y más. Esto les permite tomar decisiones inteligentes, como por ejemplo qué cultivo plantar para un mayor beneficio y cuándo cosechar. Las decisiones correctas acaban por mejorar las cosechas.
Usar pesticidas de forma ética
La administración de pesticidas ha sido un problema contencioso debido a los efectos secundarios en el ecosistema. El Big Data en la agricultura permiten a los agricultores gestionar mejor su uso; recomendándoles qué pesticidas aplicar, cuándo y por cuánto tiempo.
Supervisándolo de cerca, los agricultores pueden atenerse al reglamento del gobierno y evitar el sobreuso de químicos en la producción de alimentos. Además, esto lleva a una mayor rentabilidad porque las malas hierbas e insectos no destruyen los cultivos.
Optimizar el equipamiento agrario
Empresas como John Deere han integrado sensores en sus equipos agrícolas y han hecho uso de aplicaciones de macrodatos que ayudarán a gestionar mejor su flota (vehículos). Para fincas grandes, este nivel de monitorización puede ser crucial ya que permite a los usuarios saber sobre la disponibilidad del tractor, los plazos de los servicios y las alertas de rellenado de gasolina. Básicamente, esto optimiza el uso y garantiza la salud a largo plazo del equipamiento agrícola.
Gestión de la cadena de suministro
McKinsey declara que un tercio del alimento producido para el consumo humano se pierde o malgasta cada año. Un hecho devastador, ya que la industria lucha para salvar la situación entre la oferta y la demanda. Para abordar el tema, los ciclos de reparto de comida del fabricante al mercado necesitan reducirse. El Big Data en la agricultura puede ayudar a conseguir mayor eficacia en las cadenas de suministro mediante el rastreo y la optimización de las rutas de los camiones de reparto.
Macrodatos en casos prácticos de agricultura
Analicemos en profundidad dos casos prácticos sobre cómo las empresas han hecho uso de los macrodatos en la agricultura de forma efectiva para solucionar problemas que acosan a la industria agrícola. Esto ayudará a apreciar cómo las soluciones de los macrodatos pueden tener un impacto real y considerable.
Usos de la red de transmisión digital para mejorar las producciones y la rentabilidad
La “red de transmisión digital” (DTN), un sector de Schneider Electric, provee a sus clientes soluciones de información agrícola e inteligencia de mercado. Al usar esta red, los agricultores y comerciantes de materias primas pueden acceder a datos meteorológicos y de precios que están actualizados para gestionar el negocio de mejor manera.
Ante el reto de gestionar una red compleja de fuentes de datos (un sistema de planificación de recursos empresariales, aplicaciones financieras, un sistema de información geográfica y aplicaciones de sensores) para renderizar información en tiempo real a los clientes, el método actual de la red de transmisión digital para conectar estos sistemas estaba resultando demasiado cara de mantener.
DTN invirtió en una herramienta moderna de integración de datos que combinaba los datos de distintas fuentes sin necesidad de escribir una tonelada de código personalizado. Con un set de interfaces limpio y consistente, DTN ahora puede combinar datos meteorológicos y agronómicos de importancia de los terrenos para obtener previsiones precisas. Usando la red de transmisión digital, los agricultores son capaces de mejorar el rendimiento y reducir costes en base a estas previsiones.
DTN se ha convertido rápidamente en un patrón o norma industrial para la partición de información en los agronegocios y ha evolucionado a un centro de información para una comunidad agrícola y agroindustrial en red.
“SMAG InVivo” usa Big Data para potenciar la agricultura de precisión
InVivo es la cooperativa agrícola líder en Francia con 220 miembros y 6,4 billones de euros en ventas. SMAG, su sucursal, es el líder francés en sistemas de información agrícola. Su software es utilizado por el 80 por ciento de cooperativas y el 50 por ciento de comerciantes en Francia.
Mientras que SMAG ha desarrollado muchas aplicaciones móviles para apoyar a los agricultores en sus operaciones cotidianas, quería reunir todos sus datos (30 años de historia de datos meteorológicos, satélites e imágenes de drones, y tipos de tierras) para tomar decisiones informadas con mayor rapidez. El objetivo: usar la digitalización para solucionar los problemas alimenticios del siglo XXI.
Utilizando una herramienta para ayudar a procesar la enorme cantidad de datos acumulados y almacenados, SMAG desarrolló un complejo algoritmo agronómico de datos de cultivo, permitiendo el uso de diferentes tipos de datos para optimizar la toma de decisiones. Por ejemplo, estos datos de cultivo habilitan a los usuarios a seguir el progreso de las cosechas a lo largo de los años y predecir las producciones (un punto de datos que ha conllevado increíbles resultados en producción de trigo).
Actualmente, un 80 por ciento de la tierra agrícola francesa en cultivos de trigo es gestionada a través de Data Crop (datos de cultivo). SMAG planea expandir esto a otros cultivos y países también.
La nube y el futuro del Big Data en la agricultura
El éxito en la agricultura ha dependido fuertemente de las fuerzas favorables de la naturaleza, pero ya no. La unión de la computación en la nube y los Big Data en la agricultura ha garantizado que los agricultores tengan suficientes datos recogidos para tomar buenas decisiones.
La computación en la nube ha democratizado la disponibilidad de una enorme potencia informática, ya que los centros de datos y el almacenamiento están ahora disponibles en un modelo de «pago por uso». Esto ha hecho posible reunir repositorios de conocimiento que contienen datos como el tiempo, prácticas de riego, requisitos nutricionales de plantas y muchas otras técnicas agrícolas.
Las aplicaciones en la nube pueden guiar a los agricultores a cómo configurar su producción en base a la demanda de mercado y cómo mejorar sus producciones y su rentabilidad. Hoy en día, un agricultor puede controlar de forma exhaustiva el trabajo y todo lo que trae consigo (incluso antes de plantar cultivos, es factible estimar los resultados modificando las variables involucradas).
Iniciarse en la agricultura con macrodatos
Los macrodatos pueden realmente revolucionar el sector agrícola tan sólo con tener un ecosistema en la nube con las herramientas y el software adecuado para incorporar varias fuentes de datos. Estas herramientas deberían ser capaces de consolidar datos sobre el clima, la agronomía, el agua, el equipamiento agrícola, la cadena de suministro, las malas hierbas, los nutrientes y mucho más para ayudar al agricultor a tomar las decisiones.
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