O Big Data no agronegócio diz respeito à coleta e análise de dados em larga escala para melhorar a produção, logística e gestão agrícola. Essa aplicação promove ganhos em produtividade, reduz custos e permite decisões mais estratégicas.
Empresas que adotam o Big Data conseguem prever tendências, otimizar o uso de insumos e enfrentar desafios ambientais com mais eficiência. Por outro lado, as que ainda não apostam nessa tecnologia, estão ficando para trás em competitividade.
Neste artigo, conheça o conceito de Big Data no agronegócio, sua importância e como aplicá-lo de forma assertiva no seu negócio. Confira!
Big Data no agronegócio refere-se ao uso de grandes volumes de dados coletados de fontes diversas, como sensores, drones, satélites e máquinas agrícolas, para otimizar a produção e a gestão no campo.
Por meio dessa análise desses dados, é possível melhorar o manejo de culturas, prever demandas, monitorar o clima, e aprimorar o uso de insumos como água e fertilizantes.
Isso resulta em maior eficiência, produtividade e sustentabilidade, permitindo que produtores rurais tomem decisões mais estratégicas.
Big Data é o grande volume de dados gerados diariamente por diversas fontes, enquanto a análise de dados é o processo de examinar, interpretar e transformar essas informações em ações estratégicas.
De acordo com a pesquisa “A Mente do Agricultor Brasileiro”, da McKinsey, mais de 50% dos empresários do setor desejam implementar novas tecnologias para melhorar a eficiência e rentabilidade de suas atividades. Entre os donos de grandes plantações, esse número chega a 81%.
Para elevar esses resultados, é necessário apostar em ferramentas de coleta de dados, pois estes recursos facilitam a visualização e um estudo estratégico do produtor rural sobre suas operações.
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Segundo o levantamento da Mordor Intelligence, o mercado de análise agrícola está projetado para expandir a uma taxa de crescimento anual composta de 14,4%, entre 2021 e 2026.
Confira os benefícios da aplicação do big data no agronegócio:
Um dos principais benefícios do Big Data no varejo é o aumento da eficiência e produtividade nas operações.
Ao coletar e analisar grandes volumes de dados sobre o comportamento dos consumidores, inventários e vendas, conseguem aprimorar o controle dos estoques e ajustar preços de maneira assertiva, personalizando ofertas conforme a demanda sem prejuízos financeiros.
Afinal, o produtor conseguirá ajustar sua margem de lucro e de contribuição com base nos seus custos reais e a demanda.
Com Big Data, os agricultores conseguem prever padrões climáticos, utilizando dados coletados por sensores, satélites e estações meteorológicas.
Essas tecnologias oferecem informações em tempo real e cruzam dados climáticos históricos com modelos de previsão. Assim, consegue-se ter uma análise detalhada das tendências de temperatura, umidade, precipitação e outros fatores críticos.
Essas previsões podem ser otimizadas ainda mais pelo uso de algoritmos de aprendizado de máquina, que identificam padrões complexos e fornecem recomendações para o manejo agrícola.
Dessa forma, o produtor consegue ajustar o calendário agrícola, antecipando o melhor momento para atividades como semeadura e colheita. Essa capacidade de adaptação reduz riscos de perdas e melhora o uso de recursos, permitindo ajustes específicos conforme a previsão de seca ou excesso de chuva.
Além disso, ao integrar informações climáticas com dados sobre o solo e as necessidades específicas de cada cultura, os agricultores podem se planejar melhor para possíveis impactos da natureza na produção agrícola.
A aplicação do Big Data permite que os produtores controlem o uso de insumos como fertilizantes, água e defensivos agrícolas em tempo real. Sensores instalados no solo e dispositivos de monitoramento climático coletam dados que indicam a quantidade exata necessária para cada área, reduzindo o uso excessivo e o desperdício.
Esse ajuste contribui para a redução dos custos operacionais e minimiza o impacto ambiental, uma vez que há menor risco de contaminação do solo e das fontes de água.
A dosagem controlada de insumos também é importante para a saúde do solo a longo prazo, mantendo sua capacidade produtiva e evitando o esgotamento de nutrientes. Com isso, o produtor assegura a preservação da biodiversidade e promove um manejo mais sustentável e eficiente.
O uso de Big Data permite que os produtores identifiquem áreas de infestação com precisão, facilitando ações preventivas mais localizadas. Equipamentos como drones e satélites capturam imagens e dados que destacam as regiões com maior incidência de pragas.
Assim, o controle químico pode ser aplicado de forma seletiva, reduzindo a necessidade de tratar toda a plantação, o que contribui para um manejo mais sustentável.
Esse método proativo é indispensável para preservar a saúde do solo e das culturas, ao mesmo tempo em que minimiza a possibilidade de desenvolvimento de resistência. Reduzindo a quantidade e frequência de defensivos, os agricultores conseguem até atender melhor às demandas dos consumidores por alimentos com menor impacto ambiental e mais saudáveis
Com o Big Data, agricultores conseguem compreender melhor as preferências dos consumidores e as tendências de mercado. Na prática, é possível saber o que vende mais, quanto e quando.
Dessa forma, ao combinar informações de demanda com dados de produção, ajustam a oferta conforme a sazonalidade, focando em produtos mais buscados.
E, ao cruzar com informações sobre a concorrência e o comportamento do público, os produtores podem oferecer preços mais competitivos, além de um atendimento eficiente da demanda.
Agricultura digital aplica tecnologias avançadas para coletar e processar dados durante todo o ciclo agrícola. Tudo é realizado a partir de sensores, drones e sistemas automatizados, que capturam informações em tempo real sobre o solo, clima, saúde das culturas e uso de recursos.
O conjunto de todos esses dados é que gera o Big Data, que proporciona uma vasta quantidade de dados em insights acionáveis, ajudando os produtores a identificar padrões climáticos e condições de solo.
Assim, é possível trabalhar uma cultura de análise de dados na produção, a fim de ajustar práticas para otimização de recursos, redução dos desperdícios, o que aumenta a eficiência e a previsibilidade das operações. Na prática, a agricultura digital possibilita a atuação com o Big Data no agronegócio.
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A aplicação do Big Data diz respeito a processos de coleta, organização e análise de uma grande quantidade de dados. No agronegócio, é possível aplicar este recurso a partir de algumas orientações. Veja quais são:
Muitos dados são gerados todos os dias em qualquer operação. No campo, não seria diferente.
Mas, para alcançar uma visão completa, que realmente ofereça insights para as tomadas de decisão, é preciso que todas as tarefas da operação estejam integradas. Na prática, isso significa apostar em sistemas de gestão que permitam a inserção de dados e também a geração de dashboards para facilitar a visualização.
Esses sistemas conectam dispositivos como sensores de umidade e qualidade do solo, drones para avaliação aérea e equipamentos de campo que monitoram várias tarefas, como o crescimento das plantas em tempo real.
A tecnologia centraliza as informações, facilitando o acesso às métricas de desempenho, condições do campo e permitindo a documentação de todas essas informações. O que nem sempre é possível quando se utiliza métodos manuais, como o papel e até mesmo planilhas em Excel, suscetíveis a erros.
Integrar dados de fornecedores e distribuidores permite uma gestão mais eficaz da cadeia de suprimentos. Com essa integração, é possível prever a demanda de insumos e ajustar pedidos para evitar faltas ou excessos.
Outra vantagem é monitorar as variações de disponibilidade e preço, o que permite que os negociem com maior assertividade, garantindo que os insumos cheguem no momento certo, de forma alinhada às necessidades de produção.
Com todas as informações relativas à produção documentadas, é possível usar dados históricos para estabelecer KPIs, adaptados às necessidades específicas de suas operações agrícolas.
Produtividade por hectare, taxa de sobrevivência das plantas, consumo de água por área cultivada e eficiência do uso de fertilizantes são alguns deles. Esses KPIs permitem monitorar o desempenho ao longo de diferentes safras, identificando padrões e áreas que precisam de ajustes.
Esses indicadores ajudam também a comparar o rendimento entre safras e avaliar a eficiência de práticas agrícolas, como novas técnicas de irrigação e fertilização. Um KPI como “consumo de água por tonelada de produto”, por exemplo, pode indicar se uma técnica de irrigação está economizando água enquanto mantém a produtividade, ou não
Previsões de safra com base em dados climáticos e de solo permitem que os produtores ajustem o calendário de plantio e colheita conforme as condições ambientais. Isso é possível por meio da coleta e da análise de um grande volume de dados - o Big Data.
Assim, é possível antecipar desafios como secas ou excesso de chuvas e adotar práticas preventivas, evitando impactos negativos no rendimento.
Com um sistema que permita a coleta e organização dos dados, é possível automatizar tarefas e processos críticos, que precisam de uma resposta imediata.
Isso é feito a partir de algoritmos e equipamentos IoT (Internet das Coisas), que permitem o ajustes automáticos em várias tarefas, como na quantidade de água na irrigação, a aplicação de insumos, ou até mesmo definir o momento ideal para intervenções contra pragas.
Essa automação libera tempo e recursos, além de garantir respostas ágeis a mudanças no ambiente, elevando a eficiência operacional.
No agronegócio, práticas de ESG se fortalecem com Big Data, que facilita o monitoramento e análise de dados ambientais, sociais e de governança em tempo real.
Do ponto de vista ambiental, o Big Data permite otimizar o uso de recursos e reduzir emissões. Sensores no campo monitoram o consumo de água e energia, e satélites ajudam a avaliar a saúde do solo.
Dessa maneira, os produtores ajustam práticas para minimizar desperdícios e calcular a pegada de carbono, promovendo ações como o uso de energias renováveis.
No aspecto social, o Big Data auxilia no controle de condições de trabalho e segurança. Dados sobre incidentes e feedback de trabalhadores ajudam a identificar riscos e promover um ambiente de trabalho seguro e inclusivo.
Quanto à governança, Big Data oferece rastreabilidade na cadeia de suprimentos, contribuindo para evitar práticas antiéticas, como desmatamento ilegal. Já o acesso aos dados em tempo real agilizam as auditorias de compliance, garantindo que as operações estejam alinhadas às regulamentações e reforçando a transparência.
A combinação de Big Data com ESG no agronegócio melhora a sustentabilidade e fortalece a credibilidade do produtor no mercado. Afinal, este irá demonstrar o seu compromisso com práticas responsáveis e éticas.
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