La próxima cosecha hay que sembrar Big Data


Por Cristian Sánchez, Global Account Manager

El manejo de la información para el sector agropecuario se convirtió en un factor igualmente importante como puede ser la elección de la semilla correcta o la compra de maquinaria durable.

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Partes de los avances que hoy está atravesando el campo tienen relación directa con la capacidad de procesar grandes volúmenes de datos, el ya conocido Big Data.

Durante mucho tiempo el trabajo en el campo fue una actividad básicamente intuitiva. Elegir qué sembrar, proyectar las condiciones climatológicas o encontrar soluciones a problemas en los cultivos eran actividades que se basaban en la experiencia y la percepción de quien trabajaba la tierra.

Evidentemente la experiencia y la intuición siguen siendo importantes para el trabajo rural, sin embargo actualmente hay a disposición herramientas para alcanzar resultados más previsibles.

El agro está viviendo una migración hacia un modelo totalmente tecnológico y colaborativo entre todos los integrantes del sector. La intensidad de los cambios varía según los países, entre los que se destaca Japón.

Latinoamérica, por ser una región que sustenta fuertemente su economía en la producción de materias primas, tiene por delante un gran abanico de oportunidad para evolucionar.

El modelo al que, en mayor o menor plazo, se alcanzará tiene tres aspectos generales: Métodos de recolección de datos, procesos de análisis para convertir esos datos en información y por último, herramientas que permitan realizar ejecuciones concretas a partir de conclusiones estadísticas y matemáticas.

En este proceso, la conectividad, herramientas de geolocalización y el acceso a Wi-Fi es una necesidad ineludible que facilitará un control más exhaustivo sobre todo el terreno.

Modelo tecnológico para el sector agropecuario 

Al igual que en cualquier ámbito donde se quiere hacer una intervención, la recolección de datos es el primer paso para abordar el espacio de trabajo; y el campo no es la excepción.

En el agro, la recolección de datos se realiza a través de sensores distribuidos en todo el terreno para obtener diferentes muestras del suelo para conocer las diversas variables que este puede presentar. A mayor complejidad de los sensores, mayor cantidad de indicadores que nos aportarán un conocimiento muy preciso para que las acciones sean más efectivas.

Los sensores al trabajar con tecnología de GPS, facilitan datos relacionados a la geolocalización, generando resultados segmentados en función de las distintas regiones del terreno. De esta forma, el productor rural deja de ver simples hectáreas a las que trabaja de manera diferenciada según su intuición, y comienza a actuar enfocado en las características específicas de cada una de las subregiones que conforman su terreno a cultivar.

Hasta aquí tenemos datos de valor a los que todavía no le explotamos su potencial. Comprender los datos que recolectan los sensores es lo que da el salto cualitativo en la gestión de un campo.

Las apps específicas permiten analizar todos los indicadores que se recolectan a través de los sensores de campo arrojando resultados sorprendentes.

Por ejemplo, se pueden visualizar las variaciones de fertilizad en las distintas zonas, tipos de semillas convenientes en cada caso, variaciones del rendimiento, niveles de riego adecuados, aplicación eficiente de pesticidas y la lista sigue.

El modelo tecnológico para el campo continúa con dispositivos que facilitan la ejecución de medidas inteligentes, basadas en la información analizada. Devices totalmente automatizados que además de realizar el trabajo con altos índices de eficiencia y reducir considerablemente los cotos, emancipa a los trabajadores rurales de tener que hacer tareas tediosas para poner su tiempo y esfuerzo en actividades más productivas. Entre este tipo de dispositivos encontramos principalmente a los drones.

Por otro lado, estos dispositivos permiten recolectar la información que quizá un sensor no puede, principalmente por imposibilidad de capturar cierto tipo de imágenes. Así se pueden analizar factores como el tamaño de los cultivos, color, presencia insectos, reacción de los cultivos aplicación de un pesticida, entre otros a través de fotografías.

El modelo se mantiene dinámico con el objetivo de mejorar continuamente para tener el mayor control posible sobre todo el terreno y hacer que las acciones sean más segmentadas durante todo el proceso productivo.

Vale aclarar que este modelo tecnológico permite la recolección de diversas muestras de referencia para luego hacer aplicaciones extensivas más tradicionales.

Sin dudas que el único cultivo que nunca debe rotar es el Big Data.

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