Martes  11 de Diciembre de 2018

Los desafíos del Big Data en la agricultura

Los desafíos del Big Data en la agricultura
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MARTÍN FORRESTER

Director de Negocios Agropecuarios del Grupo Insud.

La producción agrícola es una actividad que ha sido atravesada por la tecnología en los últimos años. Hace 15 años, sembrábamos 100 ha de la misma forma, con la misma cantidad de semillas y fertilizante, no teníamos información tan precisa como tenemos ahora sobre un lote o un ambiente.

Buena parte de ese avance lo debemos a la implementación del Big Data en la agricultura. Nuevas herramientas nos permiten acceder a un gran caudal de información que nos ayuda a tomar mejores decisiones para hacer más eficientes nuestros procesos productivos y asegurar la sustentabilidad de los sistemas agrícolas.

Estos datos son georreferenciados y tienen un gran valor para el negocio. Sin embargo, nos plantean nuevos desafíos para el sector. Estamos aprendiendo a procesar, analizar y utilizar esa información en nuestros campos. Contamos con mapeos de siembra, cosecha y fertilizaciones, con imágenes satelitales y de drones. Podemos obtener respuestas muy rápidamente sobre la cantidad de insumos que serán necesarios en cada ambiente o la variedad de semilla que mejor se ajusta a esas condiciones.

Sin embargo, procesar estos volúmenes de información es complejo. Tenemos todavía por delante una curva de aprendizaje en este sentido. Uno de los grandes puntos a resolver es la integración de toda esta información en una misma plataforma. Muchos proveedores de insumos han desarrollado apps pero no son compatibles entre sí y, para un productor que maneja muchas hectáreas y utiliza una amplia oferta de semillas y fitosanitarios, esas aplicaciones no resulta una solución.

Se abre un camino muy interesante para generar mayor eficiencia productiva y optimizar los recursos que utilizamos en el campo. El potencial de las herramientas digitales en la agricultura es enorme. Con estas tecnologías digitales es posible ganar entre 30 y 70 dólares por ha mas por el mejor manejo de insumos y por la mayor productividad. Pero hay mucho de intangible, de conocer mejor los campos y de entender la variabilidad intrínseca y su comportamiento.

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