Big Data na agricultura: como utilizar dados para melhorar o campo?

Big Data na agricultura: como utilizar dados para melhorar o campo?

O agronegócio está passando por profundas transformações nos últimos anos, graças ao rápido avanço da tecnologia. Conceitos como agricultura de precisão, Big Data e IoT (internet das coisas) estão cada vez mais presentes no dia a dia dos produtores brasileiros.

Paralelamente, existe uma grande preocupação que cerca o setor. A população mundial continua crescendo, portanto a produção de alimentos também deve aumentar ― de modo a evitar que a fome e a desigualdade se alastrem ainda mais, castigando países inteiros.

Essa evolução depende de vários fatores, incluindo o uso racional dos recursos naturais, as mudanças climáticas e a otimização de todas as etapas dessa cadeia produtiva. Entretanto, é preciso cuidar também da infraestrutura, da logística e das redes de distribuição.

Para superar todos esses obstáculos, os agricultores devem adotar uma gestão moderna e enxuta, capaz de garantir mais produtividade e rentabilidade.

Para tanto, é preciso implementar soluções para coletar, consolidar e analisar uma série de dados relevantes ao negócio. Com informações corretas e constantemente atualizadas, é possível potencializar o processo de tomada de decisão e, assim, atingir novos patamares de eficiência e qualidade.

Nesse contexto, o Big Data na agricultura merece destaque especial. Então, é importante compreender quais são os benefícios trazidos por essa tecnologia para as rotinas de trabalho do campo. Vamos lá?

O que é Big Data?

O Big Data pode ser entendido como um sistema inteligente de armazenamento e análise de dados. Entretanto, seu maior diferencial está na capacidade de tratar qualquer tipo de registro digital, abrangendo diversas fontes. Quando o assunto é agricultura, alguns registro são indispensáveis, como os vídeos de geolocalização, as características do solo e os históricos de consumo de água e rotação de culturas.

O Big Data está baseado em cinco princípios: velocidade, volume, veracidade, variedade e valor. Assim, o algoritmo utiliza uma grande quantidade de informações concretas, coletadas em tempo real e que podem gerar conhecimento e expertise.

É preciso lembrar também que o Big Data é aplicado em conjunto com a agricultura de precisão e a análise de todos esses dados resulta em instruções diretas para agricultores e máquinas ― o que garante o uso otimizado de adubos, sementes e outros insumos.

Com essa mesma avaliação, é possível identificar antecipadamente ameaças e vulnerabilidades e, então, planejar ações preventivas para mitigar riscos e evitar prejuízos.

Considerando que a agricultura de precisão visa o gerenciamento mais detalhado da produção agrícola, é fácil entender que as duas tecnologias devem ser complementares.

Como trazer essa tecnologia para o campo?

Existem diversas maneiras de introduzir o Big Data na agricultura e levar a tecnologia para o campo. Entre as mais difundidas, está o uso da análise de dados para um melhor entendimento do clima de determinada região, englobando aspectos meteorológicos, geográficos e até mesmo de adaptação de algumas espécies.

Com uma previsão meteorológica mais exata, o agricultor consegue administrar outras questões que envolvem irrigação, semeadura e colheita ― com uma considerável redução de custos.

Além disso, o Big Data utiliza os dados coletados a fim de encontrar alternativas que garantam a máxima produtividade em cada hectare, com uma agricultura sustentável e sem exaurir o meio ambiente.

Equipamentos com sensores acoplados garantem informações imediatas que são usadas na elaboração de mapas para predições futuras, facilitando o planejamento de ações de curto, médio e longo prazo.

Algumas empresas já aplicam a tecnologia para fazer ajustes na quantidade de fertilizante, na profundidade adequada de plantio e na distância entre linhas, por exemplo. Tudo isso com a intenção de aperfeiçoar os processos, evitando perdas ou gastos desnecessários.

O histórico de produtividade de uma área pode ser cruzado com dados relacionados a adubação, deficiência de nutrientes do solo, estratégias de manejo, umidade e índices de precipitação ― revelando cenários mais realistas e que devem ser observados na tomada de decisões.

O Big Data também considera informações sobre taxa de insolação, temperatura média e amplitude térmica, além da direção e da velocidade de ventos ― tornando essa investigação ainda mais completa e eficaz.

Quais são as vantagens de analisar tantos dados?

A análise de dados traz sempre muitas vantagens. Talvez a mais significativa esteja relacionada ao próprio gerenciamento do negócio agrícola.

Para manter a competitividade e evitar desperdícios, é fundamental utilizar informações atualizadas e confiáveis para suportar a tomada de decisões importantes ― incluindo investimentos em maquinário, tecnologia e treinamento da mão de obra.

Com o Big Data na agricultura, todas essas decisões são embasadas em projeções bastante sólidas. Assim, os resultados aparecem rapidamente.

Por isso, é fácil perceber que a ampla adoção desses conceitos pode trazer impactos positivos e duradouros, alavancando a produção de alimentos no Brasil.

Outro ponto a ser citado é a sustentabilidade. Com a modelagem agronômica, é possível antecipar problemas ― como a ocorrência de uma doença específica. Os dados são usados para simular diferentes hipóteses e calcular a probabilidade de infestação. Logo, o agricultor consegue estipular corretamente onde pulverizar, além do volume apropriado de inseticida ou fungicida a ser aplicado naquela lavoura.

Em linhas gerais, o Big Data na agricultura contribui para o fim do uso exagerado de insumos, incluindo os produtos químicos e biológicos. Assim, a chance de contaminação de rios e lençóis freáticos também diminui, protegendo os ecossistemas locais.

Com a queda do consumo de água, fertilizantes e defensivos, há uma sensível redução dos custos operacionais e, consequentemente, um aumento da lucratividade.

Além disso, a implantação desses controles favorece o surgimento de novas oportunidades e a exploração de outros mercados ― pois a conscientização dos consumidores sobre a importância da preservação ambiental já afeta o comportamento e a preferência por determinadas marcas e produtos.

Por fim, é preciso mencionar o aumento da produtividade. A análise de dados propicia a detecção de gargalos e instabilidades, que devem ser eliminados por meio de projetos pontuais.

O Big Data na agricultura também possibilita uma reorganização dos ciclos de plantio, assegurando a total recuperação do solo para a próxima safra. Dessa maneira, é um dos pilares de uma gestão mais eficiente e sustentável ― capaz de alinhar a produção de alimentos em larga escala e a conservação do meio ambiente.

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