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La revolución silenciosa de los datos

Algunas estimaciones indican que durante la primera mitad de este siglo, la población mundial alcanzará las 9.000 millones de personas. La demanda mundial de alimentos crecerá por este efecto, pero además, los cultivos podrían también utilizarse para producir bioenergía y otros fines industriales. Esto generará una presión sobre los recursos agrícolas. Aparecerán otros desafíos referidos al cambio climático. Serán necesarias nuevas tecnologías para producir más, en una superficie menor de tierra y con menor intervención humana.
En un terreno diferente, las empresas están necesitando entender mejor a sus clientes. Comprender sus preferencias y patrones de consumo para llegar con mejores ofertas y en el momento más cercano a la decisión de compra. Las empresas buscan influenciar al cliente ante esta decisión y para esto analizan lo que recolectan de sus clientes en las interacciones que estos hacen por diferentes canales, integrándolo con lo que obtienen de redes sociales y sitios de internet. El cliente, por otro lado, se siente más comprendido, con una mejor experiencia de compra.
Mientras tanto, las empresas necesitan ser más eficientes. Optimizar sus procesos a partir del entendimiento de lo que les pasa y predecir de manera más certera lo que les puedo ocurrir en su logística, procesos productivos, administración de riesgos y gestión de recursos, entre otras áreas. Para esto recolectan datos de su operación y los utilizan para apoyar su proceso de toma de decisiones. Las empresas que hacen esto logran un diferencial importante.
¿Qué tienen en común estas problemáticas? El big data & analytics se está transformando en uno de las herramientas más poderosas para colaborar en dar respuesta a estas necesidades y muchas más en el campo financiero, productivo, de la salud, de la ciencias de la vida, gubernamental. Pero ¿qué es? Podemos explicar brevemente el big data mencionando que en los últimos dos años la humanidad generó más datos que en toda su historia previa. Y, además, esos datos son variados, tanto en la forma que tienen así como cuales son las fuentes desde donde se obtienen. Gran parte de estos datos se generan a partir de la interacción humana día a día con diferentes aplicaciones de software, por caso, redes sociales, pero también a partir del crecimiento de sensores en objetos conectados a Internet que generan datos en forma permanente.

Entender y predecir

Pero este gran volumen de datos no tendría utilidad si no se explota. Es allí donde analytics hace su parte. Analytics se refiere al uso de estos datos mediante métodos estadísticos o cuantitativos, descriptivos y predictivos para generar conocimiento y direccionar decisiones y acciones generando valor. Permite entender qué pasó, predecir qué puede pasar y decidir cuál sería el mejor escenario para que eso pase.
Para ejemplificar cómo el big data & analytics es una herramienta poderosa en la resolución de los cuestiones, volvamos al caso de su impacto en el negocio agrícola. El análisis del big data generado en todas las fases productivas del negocio agrícola puede mejorar la productividad de los campos. Si el rinde es una función de la genética, las condiciones ambientales y los procesos productivos, recabando datos históricos genéticos, ambientales y proceso se pueden generar modelos que lo optimicen.
Históricamente, los agricultores se han basado mucho en la experiencia y la intuición. Pero, hoy, sensores de bajo costo pueden continuamente medir las condiciones del suelo, de los campos y las atmosféricas. Adicionalmente, pueden utilizarse datos generados desde sensores de maquinaria agrícola de precisión que los generan en forma continua. Se suman datos externos, como imágenes satelitales o inclusive generados por otros agricultores, cuestiones de privacidad de datos mediante.
Por ejemplo, se han implementado estas técnicas en uno de los grupos agrícolas más grandes de Brasil vinculado a la producción de materia prima para celulosa. Todo proceso de analytics parte de una buena pregunta de negocios. En este caso, la misma se refirió a determinar cuáles son los principales factores de producción que impactan en las productividades de una siembra. Para esto se analizaron 57 variables vinculadas a diferentes factores de análisis: elevación del terreno, clima, suelo, hidrología, geología, imágenes satelitales, genética, etcétera. El análisis de los datos generados por diversas fuentes y con su historia pudo determinar variables que no eran consideradas correctamente dentro de la ecuación de la productividad, por lo cual eran minimizadas. Trabajando sobre estas variables, se logró aumentar la productividad.

Una nueva ola

Muchos consideran que el big data & analytics está generando una nueva revolución en el negocio de la agricultura. Así como en su momento hubo, en los ‘60, una Green Revolution, luego una revolución biotecnológica en los ‘90, ahora muchos sostienen que estamos entrando a una nueva revolución, la Green Data Revolution, que va a colaborar en alcanzar la producción necesaria para el crecimiento de la demanda de alimentos que se proyecta. Pero el uso de técnicas de big data & analytics continuará evolucionando y transformará silenciosamente nuestra forma de hacer negocios, mejorará la productividad y eficiencia, y reducirá riesgos. Recién estamos comenzando la silenciosa revolución de los datos.