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Big data entrega valor en la agricultura

COLOMBIA (AndeanWire, 21 de Enero de 2016) Por Francisco Bernal, Country Manager Teradata México.

Cada vez más la agricultura   explota los recursos big data por medio de la analítica avanzada de datos  a fin de  perfeccionar  su nivel de producción, ganancias y competitividad. 

COLOMBIA (AndeanWire, 21 de Enero de 2016) Por Francisco Bernal, Country Manager Teradata México.

Cada vez más la agricultura   explota los recursos big data por medio de la analítica avanzada de datos  a fin de  perfeccionar  su nivel de producción, ganancias y competitividad. Actualmente, los agricultores  de las principales economías del mundo, aprovechan las soluciones analíticas para tomar decisiones, por ejemplo,  respecto a las fechas de siembra y cosecha, optimizando el rendimiento de los cultivos.

Los productores agrícolas, han optado por  recolectar y generar información valiosa de manera regular con equipamiento de última generación: tractores, cosechadoras, pulverizadoras y sembradoras equipadas con computadoras, sensores y GPS. Por citar dos ejemplos, existen tractores que pueden manejarse solos por medio de señales de GPS y sensores que informan sobre la efectividad de ciertas semillas y tipos de fertilizantes en las distintas partes de un sembradío. Así también,  a través del monitoreo del sistema de riego y el acceso en tiempo real a información sobre el clima, la composición del suelo e imágenes por satélite, es posible diseñar planes de riego eficiente de plantación a fin de conocer la cantidad adecuada de fertilizante a utilizar, mejorando y controlando la productividad de los cultivos a un menor costo.

 

Estos equipos inteligentes  registran datos, otorgando información precisa a los agricultores permitiéndoles maximizar la producción y reducir la pérdida de nutrientes y sedimentos del suelo.

En este sentido, Big Data ayuda a la economía agrícola permitiéndoles a los agricultores el utilizar  datos  de sensores, imágenes de satélite, el uso histórico de los fertilizantes, entre otros datos, para correlacionar y obtener análisis que los llevan a la toma de decisiones más acertadas  e informadas.

Es así como la introducción de la analítica predictiva en el campo permite optimizar los procesos de producción y reducir sus costos, además de ser posteriormente aprovechada para el asesoramiento de desarrollo del producto, manufactura y comercio del mismo.