Aplicaciones de Big Data en agricultura: rol, importancia y desafíos
Publicado: 2020-04-28Big data es una colección extensa de datos estructurados y no estructurados que se pueden extraer para obtener información y analizar para construir sistemas predictivos para una mejor toma de decisiones. Además del gobierno, las telecomunicaciones, la atención médica, el marketing, la educación y varios sectores industriales, las aplicaciones de big data en la agricultura están cobrando impulso a medida que tecnologías como dispositivos de monitoreo de ganado, drones y sensores de suelo generan grandes volúmenes de datos para respaldar la agricultura basada en datos. El objetivo final es ayudar a los agricultores, agricultores y científicos a adoptar prácticas agrícolas beneficiosas.
Tabla de contenido
¿Qué es el gran volumen de datos?
Cuando surge la pregunta de qué son los grandes datos, se trata de una colección de datos grandes, complejos y sin procesar que se denominan "grandes datos". Debido a la complejidad, los grandes datos no pueden ser procesados por aplicaciones convencionales de procesamiento y gestión de datos y requieren herramientas avanzadas que puedan analizar y procesar grandes volúmenes de datos. Big data se caracteriza por algunas características únicas: volumen, variedad, velocidad, variabilidad, veracidad y complejidad. Este vasto reservorio de información debe ser estudiado, almacenado y procesado sistemáticamente para sus aplicaciones en el sector público, la investigación científica, la agricultura, la industria, etc.
Aplicaciones de los grandes datos
Gobierno: la entrada de datos de fuentes como sensores, satélites, CCTV y cámaras de tráfico, llamadas, correos electrónicos, redes sociales, espacios de TI, academia, etc. exige un almacenamiento y análisis de datos eficientes para una mejor gobernanza y gestión del sector público.
Banca: las aplicaciones de big data en el sector bancario y de seguros manejan enormes cantidades de datos. El análisis de big data se utiliza para almacenar datos, mejorar la escalabilidad y obtener información empresarial.
Atención médica: el problema de los silos de comunicación que afecta a la industria de la atención médica puede reducirse considerablemente con la aplicación de protocolos basados en big data.
Telecomunicaciones: el análisis en tiempo real de big data proporciona predicciones útiles para obtener información y estrategias comerciales, como la prestación de servicios que generan ingresos, teniendo en cuenta las consideraciones de la red y del cliente.

Grandes datos en la agricultura
Las aplicaciones de big data en la agricultura son una combinación de tecnología y análisis. Implica la recopilación, compilación y procesamiento oportuno de nuevos datos para ayudar a los científicos y agricultores a tomar decisiones mejores y más informadas. Los procesos agrícolas se están volviendo cada vez más habilitados e impulsados por datos, gracias a las máquinas y sensores inteligentes que generan grandes cantidades de datos agrícolas.
Las herramientas tradicionales están siendo reemplazadas por máquinas equipadas con sensores que pueden recopilar datos de sus entornos para controlar su comportamiento, como termostatos para regular la temperatura o algoritmos para implementar estrategias de protección de cultivos. La tecnología, combinada con fuentes externas de big data como datos meteorológicos, datos de mercado o estándares con otras granjas, está contribuyendo al rápido desarrollo de la agricultura inteligente.
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El papel de los grandes datos en la agricultura
La sostenibilidad, la seguridad alimentaria global, la seguridad y la mejora de la eficiencia son algunos de los problemas críticos que abordan las aplicaciones de big data en la agricultura . Sin duda, estos problemas globales han ampliado el alcance de los grandes datos más allá de la agricultura y ahora cubren toda la cadena de suministro de alimentos. Con el desarrollo de Internet de las cosas, varios componentes de la agricultura y la cadena de suministro están conectados de forma inalámbrica, generando datos a los que se puede acceder en tiempo real.
Las fuentes primarias de datos incluyen operaciones, transacciones e imágenes y videos capturados por sensores y robots. Sin embargo, extraer todo el potencial de este repertorio de datos radica en una analítica eficiente. El desarrollo de aplicaciones relacionadas con la gestión de riesgos, el despliegue de sensores, el modelado predictivo y el benchmarking ha sido posible gracias al big data.

Partes interesadas involucradas
Los proveedores de tecnología e insumos son los actores tradicionales que ofrecen sus plataformas y soluciones a los agricultores. Los riesgos de privacidad y seguridad de los datos obligan a los agricultores a formar coaliciones para beneficiarse de sus datos, creando un entorno cercano y propietario. Los macrodatos también atraen empresas emergentes, empresas privadas, empresas de tecnología no agrícola e instituciones públicas.
La organización de las partes interesadas determina la infraestructura de las soluciones de big data, ya sea un sistema patentado o de código abierto. El desarrollo de aplicaciones de big data en la agricultura dará como resultado que los agricultores se conviertan en franquiciados en cadenas de suministro largas integradas o un escenario en el que los agricultores colaboren con los proveedores y el gobierno para participar en cadenas de suministro cortas.
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Leer: Ideas y temas de proyectos de Big Data
¿Cómo está transformando el análisis de big data la agricultura?
Impulsar la productividad: los datos recopilados de tractores equipados con GPS, sensores de suelo y otras fuentes externas han ayudado a mejorar la gestión de semillas, pesticidas y fertilizantes al tiempo que aumentan la productividad para alimentar a la población mundial en constante aumento.
Acceso a la información del genoma de la planta: esto ha permitido el desarrollo de rasgos agronómicos útiles.
Predicción de rendimientos: se utilizan modelos matemáticos y aprendizaje automático para cotejar y analizar los datos obtenidos del rendimiento, los productos químicos, el clima y el índice de biomasa. El uso de sensores para la recopilación de datos reduce el trabajo manual erróneo y proporciona información útil sobre la predicción del rendimiento.
Gestión de riesgos : la agricultura basada en datos ha mitigado las pérdidas de cosechas que surgen debido a los patrones climáticos cambiantes.
Seguridad alimentaria: la recopilación de datos relacionados con la temperatura, la humedad y los productos químicos reduce el riesgo de deterioro de los alimentos mediante la detección temprana de microbios y otros contaminantes.

Ahorros: la agricultura impulsada por la inteligencia artificial y el análisis de datos genera ahorros significativos para la industria agrícola.
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Desafíos en la implementación de soluciones de big data en la agricultura
- La generación de datos de buena calidad es una preocupación fundamental en los sistemas de información de gestión agrícola, y los grandes datos en tiempo real hacen poco para aliviar el problema.
- La aplicación estricta de las cuestiones de propiedad de datos, privacidad y seguridad impide la innovación.
- El gran volumen de datos no estructurados y heterogéneos exige expertos en el dominio y científicos de datos capacitados.
- Un modelo de negocios exitoso exige una integración sostenible de datos de todas las fuentes, lo que a menudo es una tarea hercúlea.
- Los modelos de negocio tienen que ser tales que permitan una participación justa entre las partes interesadas.
- Existe el desafío de desarrollar soluciones asequibles para los agricultores de los países en desarrollo.
Resumen
El análisis de big data ha influido en algunos de los sectores más críticos de la economía y seguirá haciéndolo. Las aplicaciones de big data en la agricultura aún están en sus inicios, con desafíos que deben abordarse. Todo el potencial de los grandes datos se realizará si los agricultores y las partes interesadas se unen para desarrollar y adoptar técnicas innovadoras de manejo de cultivos que estén basadas en datos y habilitadas para ellos.
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