Cada vez mais importante no agronegócio, a análise de dados se tornou uma grande potencializadora da produtividade das fazendas.
Fundamental para a sustentabilidade mundial, a agricultura precisa atingir novos níveis de produtividade para garantir a segurança alimentar nos próximos anos. Novas ferramentas estão surgindo para fomentar esse aumento produtivo e a integração de tecnologias é uma grande solução para atingir a meta até 2050.
O Agronegócio brasileiro cresceu 4,9% em 2023, segundo relatório divulgado pelo Ipea. Esse resultado, potencializado pelo boom da tecnologia aplicada às grandes lavouras, demonstrou que a inovação e a modernização podem trazer resultados ainda mais expressivos para o setor.
Durante o ciclo produtivo, toneladas de dados importantes estão sendo gerados. Mas qual o verdadeiro valor desse volume? Para entender como utilizá-los a seu favor, agricultores ao redor do mundo estão investindo na ciência de dados. Com ela é possível interpretar, analisar e levar mais eficiência e produtividade para as lavouras, impulsionando sua produção ao máximo.
Neste artigo, vamos explorar como a data science pode ajudar a aumentar a eficiência produtiva do agronegócio.
O que é a ciência de dados e por que ela está em alta?
Com um campo científico em desenvolvimento e crescimento constante, a ciência de dados (Data Science) combina técnicas de estatística, computação e matemática para extrair insights valiosos de um grande conjunto de informações. No agronegócio, ela está sendo responsável por melhorar a eficiência e sustentabilidade das operações agrícolas.
Toda produção gera dados importantes e essenciais que podem potencializá-la. Imagine um cenário onde você possa prever secas ou inundações e trabalhar para otimizar os resultados nesses períodos? A análise de dados sobre o clima, solo e plantas já transformou esse cenário de mitigação de riscos em realidade, permitindo que os produtores agrícolas tomem medidas preventivas para minimizar perdas.
Analisar esses grandes volumes de dados em tempo real também traz outros benefícios. Crucial para a tomada de decisões informadas no agronegócio, com essa ciência unida à tecnologia, os produtores agrícolas podem monitorar a saúde das plantas, identificar problemas de qualidade e ajustar suas estratégias de produção para maximizar a eficiência.
Com a modernização das fazendas, a ciência de dados se torna uma necessidade, afinal a quantidade de dados aumenta exponencialmente à medida que investimentos em tecnologias são feitos, como a instalação de sistemas de monitoramento, sensores e dispositivos conectados à internet. Com o Data Science é possível melhorar a gestão de estoques, otimizar a aplicação de insumos e reduzir a pegada de carbono.
Principais ferramentas utilizadas na ciência de dados para o agronegócio
Para utilizar o verdadeiro potencial da ciência de dados, algumas ferramentas são utilizadas As principais são:
- Big Data e Analytics: essas são ferramentas essenciais para a análise de grandes volumes de dados gerados no agronegócio. Com elas, essas informações podem ser usadas para melhorar a eficiência produtiva e a sustentabilidade das lavouras.
- Machine learning: é outra ferramenta fundamental na ciência de dados para o agronegócio. Com a capacidade de processar grandes volumes de dados em tempo real, os algoritmos de machine learning podem identificar padrões e prever resultados. Isso permite que os produtores agrícolas tomem decisões mais embasadas.
- Deep learning: é uma ferramenta mais recente que combina técnicas de machine learning com redes neurais para extrair conhecimento valioso de grandes conjuntos de dados. No agronegócio, o deep learning pode ser usado para prever a produtividade futura, detectar doenças precocemente e até mesmo para automatizar processos agrícolas.
Maneiras em que a ciência de dados pode aumentar a produtividade no setor agro:
- Agricultura de Precisão
A agricultura de precisão é um modelo que combina a tecnologia de big data e analytics com a gestão de dados para otimizar a produção agrícola. Essa abordagem permite que os produtores agrícolas coletem e analisem grandes volumes de dados sobre o terreno, clima, plantas e animais, tornando mais eficazes as decisões de produção. Com a agricultura de precisão, os produtores podem antecipar mudanças climáticas, acompanhar o crescimento da produção e monitorar o panorama do preço médio de seus produtos em tempo real.
- Integração de Tecnologias
A integração de tecnologias como satélites, microprocessadores e sensores de internet das coisas (IoT) permite a coleta de dados em tempo real e a análise de padrões de comportamento. Essas informações são essenciais para a tomada de decisões mais eficazes e para a redução de custos. A análise de dados também permite a identificação de pontos de interesse, como áreas propensas a incêndios e pragas, permitindo que os produtores tomem medidas preventivas.
- Sustentabilidade
A sustentabilidade é um tema crucial no setor agrícola, e a data science pode ajudar a reduzir a pegada de carbono. Com a análise de dados, os produtores podem identificar oportunidades para reduzir a utilização de insumos químicos e fertilizantes, bem como para implementar práticas mais sustentáveis, como a integração lavoura-pecuária-floresta. Além disso, a data science pode ajudar a monitorar a eficiência dos processos produtivos e a identificar áreas de melhoria.
- Produtividade
A produtividade é um fator crucial para o sucesso do setor agrícola. Com a data science, os produtores podem identificar oportunidades para aumentar a produtividade, como a otimização da aplicação de insumos e a identificação de áreas mais produtivas. Além disso, a data science pode ajudar a monitorar a saúde das plantas e animais, permitindo que os produtores tomem medidas preventivas para evitar perdas.
A integração de data science e agronegócio é uma parceria promissora para aumentar a produtividade e sustentabilidade do setor. Com a capacidade de coletar e analisar grandes volumes de dados, os produtores agrícolas podem tomar decisões mais eficazes e reduzir a pegada de carbono. Além disso, a data science pode ajudar a monitorar a eficiência dos processos produtivos e a identificar áreas de melhoria. Em resumo, a data science é uma ferramenta essencial para o futuro do agronegócio.
Quer saber como colocar tudo em prática?
