Aplicações de Big Data na Agricultura: Papel, Importância e Desafios

Big data é uma extensa coleção de dados estruturados e não estruturados que podem ser extraídos para obter informações e analisados ​​para construir sistemas preditivos para uma melhor tomada de decisão. Além do governo, telecomunicações, saúde, marketing, educação e vários setores industriais, as aplicações de big data na agricultura estão ganhando força à medida que tecnologias como dispositivos de monitoramento de gado, drones e sensores de solo estão gerando grandes volumes de dados para apoiar a agricultura orientada por dados. O objetivo final é ajudar agricultores, agricultores e cientistas a adotar práticas agrícolas benéficas.

O que são grandes dados?

Quando surge uma dúvida sobre o que é big data, trata-se de uma coleção de dados grandes, complexos e não processados, chamada de 'big data'. Devido à complexidade, o big data não pode ser processado por aplicativos convencionais de processamento e gerenciamento de dados e requer ferramentas avançadas que possam analisar e processar grandes volumes de dados. Big data é caracterizado por algumas características únicas – volume, variedade, velocidade, variabilidade, veracidade e complexidade. Esse vasto reservatório de informações deve ser estudado, armazenado e processado sistematicamente para suas aplicações no setor público, pesquisa científica, agricultura, indústria etc.

Aplicações de big data

Governo – O afluxo de dados de fontes como sensores, satélites, CFTV e câmeras de trânsito, chamadas, e-mails, mídias sociais, espaços de TI, academia, etc. exige armazenamento e análise de dados eficientes para melhor governança e gestão do setor público.

Bancos – Os aplicativos de big data no setor bancário e de seguros lidam com enormes quantidades de dados. A análise de big data está sendo usada para armazenar dados, melhorar a escalabilidade e obter insights de negócios.

Saúde – O problema dos silos de comunicação que assola o setor de saúde pode ser consideravelmente reduzido com a aplicação de protocolos baseados em big data.

Telecomunicações – A análise em tempo real de big data fornece previsões úteis para obter insights e estratégias de negócios, como fornecer serviços geradores de receita, mantendo em mente as considerações da rede e do cliente.

Big data na agricultura

As aplicações de big data na agricultura são uma combinação de tecnologia e análise. Envolve a coleta, compilação e processamento oportuno de novos dados para ajudar cientistas e agricultores a tomar decisões melhores e mais informadas. Os processos agrícolas estão se tornando cada vez mais habilitados e orientados por dados, graças a máquinas e sensores inteligentes que geram grandes quantidades de dados agrícolas.

As ferramentas tradicionais estão sendo substituídas por máquinas equipadas com sensores que podem coletar dados de seus ambientes para controlar seu comportamento – como termostatos para regulação de temperatura ou algoritmos para implementar estratégias de proteção de cultivos. A tecnologia, combinada com fontes externas de big data, como dados climáticos, dados de mercado ou padrões com outras fazendas, está contribuindo para o rápido desenvolvimento da agricultura inteligente.

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O papel do big data na agricultura

Sustentabilidade, segurança alimentar global, segurança e eficiência aprimorada são algumas das questões críticas que estão sendo abordadas por aplicativos de big data na agricultura . Sem dúvida, essas questões globais estenderam o escopo do big data além da agricultura e agora cobrem toda a cadeia de suprimentos de alimentos. Com o desenvolvimento da Internet das Coisas, vários componentes da agricultura e da cadeia de suprimentos estão conectados sem fio, gerando dados acessíveis em tempo real.

As fontes primárias de dados incluem operações, transações e imagens e vídeos capturados por sensores e robôs. No entanto, extrair todo o potencial desse repertório de dados está em análises eficientes. O desenvolvimento de aplicativos relacionados ao gerenciamento de riscos, implantação de sensores, modelagem preditiva e benchmarking tem sido possível devido ao big data.

Partes interessadas envolvidas

Os fornecedores de tecnologia e insumos são os players tradicionais que oferecem suas plataformas e soluções aos agricultores. Os riscos de privacidade e segurança de dados obrigam os agricultores a formar coalizões para se beneficiar de seus dados, criando um ambiente próximo e proprietário. O big data também atrai startups, empresas privadas, empresas de tecnologia não agrícolas e instituições públicas.

A organização das partes interessadas determina a infraestrutura das soluções de big data – sejam elas proprietárias ou um sistema de código aberto. O desenvolvimento de aplicativos de big data na agricultura resultará em agricultores se tornando franqueadores em longas cadeias de suprimentos integradas ou em um cenário em que os agricultores colaborem com fornecedores e o governo para se envolver em cadeias de suprimentos curtas.

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Leia: Ideias e tópicos de projetos de Big Data

Como a análise de big data está transformando a agricultura?

Aumentando a produtividade – Os dados coletados de tratores equipados com GPS, sensores de solo e outras fontes externas ajudaram no melhor gerenciamento de sementes, pesticidas e fertilizantes, aumentando a produtividade para alimentar a população global cada vez maior.

Acesso à informação do genoma da planta – Isso permitiu o desenvolvimento de características agronômicas úteis.

Previsão de rendimentos – Modelos matemáticos e aprendizado de máquina são usados ​​para reunir e analisar dados obtidos de rendimento, produtos químicos, clima e índice de biomassa. O uso de sensores para coleta de dados reduz o trabalho manual errôneo e fornece informações úteis sobre a previsão de rendimento.

Gerenciamento de risco – A agricultura orientada por dados mitigou as falhas de colheita decorrentes da mudança dos padrões climáticos.

Segurança alimentar – A coleta de dados relacionados à temperatura, umidade e produtos químicos reduz o risco de deterioração dos alimentos pela detecção precoce de micróbios e outros contaminantes.

Economia – A agricultura orientada por IA e análise de dados gera economias significativas para o setor agrícola.

Leia: Aplicativos de big data que nos cercam

Desafios na implementação de soluções de big data na agricultura

• A geração de dados de boa qualidade é uma preocupação crítica nos sistemas de informações de gerenciamento de fazendas, e big data em tempo real faz pouco para aliviar o problema.
• A aplicação estrita de questões de propriedade de dados, privacidade e segurança impede a inovação.
• O grande volume de dados não estruturados e heterogêneos exige especialistas de domínio e cientistas de dados qualificados.
• Um modelo de negócios bem-sucedido exige integração sustentável de dados de todas as fontes, o que geralmente é uma tarefa hercúlea.
• Os modelos de negócios devem ser tais que permitam uma participação justa entre as partes interessadas.
• Há um desafio de desenvolver soluções acessíveis para agricultores em países em desenvolvimento.

Resumo

A análise de big data influenciou alguns dos setores mais críticos da economia e continuará a fazê-lo. As aplicações de big data na agricultura ainda estão em seus primórdios, com desafios que precisam ser enfrentados. Todo o potencial do big data será realizado se os agricultores e as partes interessadas se unirem para desenvolver e adotar técnicas inovadoras de gerenciamento de culturas baseadas em dados e habilitadas por dados.

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