Agrointeligencia

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La reciente evolución de la tecnología Big Data y de analítica avanzada de datos está permitiendo gestionar volúmenes y tipologías de datos hasta hace poco impensables, de forma mucho más eficiente, ágil y a unos costes unitarios en caída continua.

En paralelo, la capacidad analítica para extraer toda la inteligencia posible de dichos datos sigue mejorando y se hace más accesible a un mayor número de usuarios. La tecnología se sofistica, mejora, llega a más rincones, se democratiza, y la cultura analítica no deja de crecer y penetrar en todos los sectores y actividades.

El sector Agro no sólo no es una excepción a esa tendencia, sino que es un sector que se puede ver muy favorablemente impactado por una apuesta decidida por la tecnología Big Data y la analítica avanzada.

El sector Agro trabaja con sistemas abiertos, con múltiples variables, sometido a una competencia importante a nivel global, con muchos y diversos agentes en la cadena de producción y distribución, que necesita mejorar sus niveles de eficiencia de forma continua, susceptible de automatizar muchas operaciones y decisiones, cuyos resultados dependen del acierto estadístico, un sector en continuo cambio y evolución.

El primer paso es digitalizar muchas de sus operaciones, dejando traza, en forma de datos, de las decisiones y operaciones de producción agrícola, transformación, confección, almacenamiento, comercialización/marketing y distribución de los productos agroalimentarios. Y en este primer paso, sería más propio hablar de Data (datos digitales) que de Big Data.

Además, es importante utilizar todo el caudal de datos e información pública que tenemos a disposición, para combinarla con los datos internos de cada agente del sector para tomar mejores decisiones.

A partir de ahí, los ámbitos en los que la tecnología, ahora sí, Big Data y analítica, pueden mejorar el sector Agro son múltiples:

  • En decisiones de inversión agrícola a largo plazo o en planificación de la producción a corto / medio, analizando tendencias y evoluciones inerciales.
  • En producción agrícola, haciendo uso de las infraestructuras y maquinaria de agricultura de precisión, haciendo mejores previsiones de cosecha, mejorando y anticipando la probabilidad de ocurrencia de enfermedades o plagas, reduciendo impactos ambientales.
  • En transformación / manipulación de productos agroalimentarios, haciendo una mejor segmentación de los mismos, mejorando la calidad, planificando y optimizando los recursos necesarios en el proceso de transformación, entre otras.
  • En logística y distribución de productos agroalimentarios, analizando mejor los procesos logísticos y optimizando costes y calidad de servicio.
  • En comercialización y marketing de productos agroalimentarios, conociendo y segmentando mejor la demanda, alineándola con la oferta, anticipando y gestionando a nuestro favor las oscilaciones e imperfecciones del mercado, analizando tendencias.
  • En un sistema de precios inteligente más cercano al tiempo real y mejor adaptado para lograr un mejor equilibrio entre oferta y demanda evitando mermas provocadas por excedentes de producción.

 

Se trata de capturar más datos y en más procesos, integrar los datos externos, y sobre todo extraer más inteligencia y dar soporte a las decisiones de negocio de los distintos actores de la cadena de valor Agro.

El propósito de la profundización en analítica, debe ser tomar mejores decisiones, en los planos operativo (horas / días), táctico (semanas / meses) o estratégico (años), poniendo a disposición de las personas que toman esas decisiones la mejor información posible, en el momento preciso, en un formato asequible para su consumo.

Estamos en el inicio de una revolución de los datos, que impacta en el sector Agro, y que no ha hecho más que empezar. Son muchos los esfuerzos que debemos hacer a futuro, mucha la inteligencia que debemos volcar en analizar más datos, crear nuevos modelos, aplicar esa innovación de forma práctica y sencilla al sector Agro.

Es necesaria la participación de Universidades, centros de I+D, Escuelas de Negocio, empresas tecnológicas especialistas en Big Data, en analítica avanzada y en el sector Agro, así como la involucración del sector productor y comercializador en este nuevo proceso de mejora.

El futuro es de “color Dato y nos espera lleno de oportunidades.

 

Enrique Serrano

Enrique ha desarrollado su labor profesional en el mundo de la consultoría principalmente enfocado en el sector de la Tecnología. Es experto en desarrollo de negocios y productos digitales.

Actualmente es Presidente de MBIT School, escuela de negocios enfocada en Business Intelligence y la primera entidad especializada en España en tecnologías de Big Data.

Lo compagina con la Dirección Ejecutiva de Tinámica, empresa dedicada al desarrollo de productos y análisis en Big Data.