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Scot Consultoria

A utilização do Big Data na agropecuária


Quarta-feira, 4 de junho de 2014 - 09h14

Zootecnista formado pela UFV - Universidade Federal de Viçosa, analista júnior da Scot Consultoria.


Big Data é uma tecnologia da informação para armazenamento e análise de um grande volume de dados. O grande diferencial do Big Data é a possibilidade de analisar qualquer tipo de informação digital, que só podiam ser compreendidas dentro de um contexto, como vídeos de geolocalização, informações em tempo real, comportamento, postagens em redes sociais, entre outros.


O Big Data baseia-se em cinco fundamentos, velocidade, volume, veracidade, variedade e valor; e possibilita a geração, medição, coleta e armazenagem de grandes volumes de dados que gerarão conhecimento e direcionamento para soluções.


Por exemplo, na agricultura tem sido usado para o melhor entendimento do clima de determinada área, fornecendo uma previsão mais precisa, baseada na análise de um grande volume de informações meteorológicas, geográficas, de fertilidade do solo, produtividade, histórico do local, etc.


Com uma previsão meteorológica mais correta, embasada em um maior número de informações, o agricultor poderá gerenciar melhor a irrigação, a semeadura, a colheita e com potencial para gerar uma economia considerável de recursos.


O Big Data vem sendo utilizado concomitante com a agricultura de precisão. A análise deste grande número de informações resulta em instruções diretas para agricultores e máquinas, conseguindo maior eficácia do uso de fertilizantes, sementes, ou qualquer outro insumo.


Na pecuária leiteira o Big Data tem sido utilizado para analisar a DEP (diferença esperada na progênie), que considera a habilidade de transmissão genética de diversas características fenotípicas, zootécnicas e produtivas de um reprodutor.


Algumas empresas do setor agropecuário já estão utilizando o Big Data para otimizar o uso de seus produtos. A empresa de semente Monsanto está utilizando a tecnologia para, através do histórico da área a ser semeada, fazer ajustes pontuais da quantidade de fertilizante, híbridos de semente, profundidade de plantio, distância entre linhas, etc.


Ajustes personalizados resultam em faturamento para o produtor. A Monsanto estima que as recomendações de plantio baseadas em análise de dados poderiam aumentar a produção agrícola mundial em cerca de US$20,0 bilhões por ano.


A fabricante de máquinas agrícolas Deere & Co. transmitirá dados coletados pelo seus tratores e colhedeiras para computadores, onde a DuPont e a Dow Chemical Co. utilizarão tais informações para formular recomendações de plantio de sementes.


Grandes empresas do agronegócio afirmam que o Big Data será responsável pela próxima revolução agrícola, auxiliando no processamento de dados e decisão estratégica em cima destas informações coletadas.



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