Big Data en la agricultura.
Procesos.
En la gestión agrícola actual, la toma de decisiones sobre aspectos cruciales como la siembra, el riego o el manejo de plagas es fundamental. Sin embargo, muchos de los métodos que se emplean carecen de precisión y no aprovechan al máximo los datos disponibles.
El uso de Big Data está transformando la agricultura a través de diversas aplicaciones clave. Te permitirá la recopilación, almacenamiento y análisis de grandes volúmenes de datos procedentes de diversas fuentes, como sensores, drones, satélites o GPS en maquinaria agrícola.
Mediante análisis de grandes volúmenes de datos meteorológicos facilitarás la toma de decisiones informadas sobre siembra y cosecha. Además, optimizarás el uso de recursos como el agua y los fertilizantes mediante un monitoreo eficiente y sostenible. Asimismo, mejorarás la salud de los cultivos al recopilar datos en tiempo real, permitiendo una respuesta rápida y efectiva ante enfermedades y plagas.
En definitiva, el Big Data supondrá una mejora en la toma de decisiones de tu explotación, asegurando una producción más rentable y una mayor adaptación a los cambios del entorno.
PARA QUÉ SIRVE Y POR QUÉ ES IMPORTANTE
La gestión agrícola a través del Big Data en la agricultura es útil para la supervisión de las siguientes funciones:
- Predicción climática: mediante el análisis de grandes volúmenes de datos meteorológicos, los agricultores pueden obtener predicciones más precisas, lo que les permite tomar decisiones más informadas sobre siembra y cosecha.
- Optimización de recursos: el Big Data permite monitorear el uso de agua, fertilizantes y otros insumos, asegurando que se utilicen de manera eficiente y sostenible.
- Salud de los cultivos: los sensores pueden recolectar datos en tiempo real sobre la salud de los cultivos, permitiendo una respuesta rápida a enfermedades o plagas.
- Predicción del rendimiento de los cultivos: a través de modelos predictivos, se anticipa el rendimiento basándose en variables como el clima, salud del suelo y variedad de cultivo.
- Análisis del suelo: los datos proporcionan detalles sobre la composición y salud del suelo, orientando a los agricultores sobre qué cultivos plantar y qué insumos son los más efectivos.
- Gestión hídrica: los sensores monitorean la humedad del suelo, asegurando que el riego sea el óptimo para cada situación, evitando desperdicios.
Además, el uso de esta herramienta es importante por las siguientes razones:
Cumplimiento normativo
Implementarás tecnologías avanzadas, que pueden ser necesarias para cumplir con normativas y regulaciones específicas del sector agrario, como el control y la regulación de insumos agrarios
Ahorro en costes
Aumentarás la eficiencia mediante el uso de datos para tomar decisiones informadas sobre prácticas agrícolas, podrás optimizar el uso de los recursos y reducir los residuos. Esto te puede ayudar a aumentar la eficiencia y reducir los costes.
Eficiencia
Mejorarás la gestión de los recursos mediante el uso de datos para tomar decisiones informadas sobre prácticas agrícolas, podrás gestionar mejor los recursos, incluidos el agua, los fertilizantes y los pesticidas. Esto te puede ayudar a mejorar la sostenibilidad y reducir el impacto medioambiental de la agricultura.
Impacto en el medioambiente
Reducirás residuos ya que la ciencia de datos puede ayudar a minimizar el desperdicio al garantizar que los cultivos se cosechen en el momento óptimo y que los recursos como el agua y los fertilizantes se utilicen de manera más eficiente.
Reducción de riesgos
Podrás predecir tendencias, identificar problemas antes de que se vuelvan críticos y tomar decisiones basadas en información objetiva.
CÓMO PUEDES PONERLO EN MARCHA
Los pasos a seguir para la puesta en marcha de la actuación son los siguientes:
- Definir objetivos y requisitos: identifica los problemas específicos que deseas resolver y establece objetivos claros para lo que esperas lograr con Big Data.
- ¿Sobre qué áreas específicas de la explotación agrícola quiero obtener datos?
- ¿Qué datos estoy recopilando y utilizando, y cuáles faltan que podrían ser críticos?
- ¿Cuento con el equipo y tecnología para recopilar, almacenar y analizar grandes volúmenes de datos?
- Evaluación de infraestructuras: revisa la infraestructura tecnológica actual de tu empresa para determinar si puedes manejar la recopilación y análisis de grandes volúmenes de datos o necesitas adquirir hardware y software para el almacenamiento y procesamiento de datos.
- Adquisición de tecnología: invierte por ejemplo en sensores y dispositivos IoT (Internet de las Cosas) para recopilar datos en tiempo real de tus cultivos y condiciones ambientales. Selecciona plataformas de análisis de datos y software de gestión agrícola que se adapten a tus necesidades.
- Integración de datos: asegúrate de que los sistemas estén configurados para integrar datos de diversas fuentes, como sensores en el campo, datos meteorológicos, imágenes satelitales y registros históricos, entre otros.
- Capacitación y desarrollo de habilidades: proporciona formación a tu equipo en el uso de nuevas tecnologías y análisis de datos. Considera contratar o colaborar con expertos en datos y analistas si es necesario.
- Análisis y acción: utiliza los datos recopilados para tomar decisiones informadas como la gestión de cultivos, el uso de recursos y la respuesta a problemas.
- Monitoreo y mejora continua: establece un sistema de monitoreo continuo para evaluar el rendimiento de las prácticas basadas en Big Data. Además, ajusta y mejora tus estrategias y tecnologías en función de los datos y opiniones recibidas.
QUÉ DEBES TENER EN CUENTA
Normativas
Asegúrate de que el uso de Big Data cumpla con las regulaciones de protección de datos y privacidad, como el GDPR en Europa o Reglamento (UE) 2016/679.
Conectividad
Verifica la infraestructura de conectividad disponible en las áreas de cultivo, ya que la recopilación de Big Data requiere una conexión a internet estable y confiable.
Personalización
Personaliza los sistemas de análisis de datos para que se ajusten a las necesidades específicas de tu operación agrícola, teniendo en cuenta el tipo de cultivos, el tamaño de la finca y las condiciones climáticas locales, entre otras.
FINANCIACIÓN DISPONIBLE
Si estás buscando algún tipo de financiación que te ayude a impulsar tu transformación hacia la digitalización, aquí te dejamos algunas fuentes disponibles:
- Kit digital: programa impulsado por el Ministerio de Asuntos Económicos y Transformación Digital que te ofrece subvenciones y recursos para la digitalización de pymes y autónomos. Podrás acceder a esta financiación de manera sencilla y financia muchas de las posibles herramientas que tengas que plantear para tu transformación digital. Puedes obtener más información en el siguiente Link
- Fondos NextGeneration: Destinados a proyectos enfocados a la I+D+i para grandes empresas, pymes, en especial los pertenecientes al Sector Energía y al Sector Digital: Link
- Programa LIFE de la Unión Europea: Es el único instrumento financiero de la Unión Europea dedicado, de forma exclusiva, al medio ambiente y a la acción por el clima: Link
- Ministerio de Industria y Turismo: Financiación destinada a pymes, empresas tecnológicas y jóvenes emprendedores: Link
- Ministerio de Industria, Comercio y Turismo: Dentro del programa de apoyo a las AEI, con la colaboración de la Unión Europea, con fondos del programa Next Generation EU, a través del Plan de Recuperación, Transformación y Resiliencia: Link
PREGUNTAS FRECUENTES
- ¿Qué es el Big Data y la ciencia de datos? Big Data se refiere a la enorme cantidad de datos que se genera constantemente y que, debido a su volumen, velocidad y variedad, no pueden ser procesados o analizados mediante técnicas tradicionales. En el contexto agrícola, esto podría incluir información sobre patrones climáticos, salud del suelo, comportamiento del ganado y más. La Ciencia de Datos, por otro lado, es el campo que se encarga de extraer conocimientos e información de esos grandes conjuntos de datos.
- ¿Cuáles son las tecnologías esenciales en la agricultura basada en los datos? Sensores con dispositivos que recolectan datos en tiempo real desde el suelo, las plantas o el ambiente; un software especializado que consiste en un programa que procesa y traduce grandes cantidades de datos en información para agricultores; o algoritmos de Machine Learning que son sistemas que analizan y predicen escenarios futuros, desde rendimientos hasta posibles infestaciones.
- ¿Por qué es importante la colaboración entre los agricultores y los científicos de datos? Al colaborar estrechamente, los agricultores y científicos de datos pueden traducir el flujo constante de información del Big Data en la agricultura en soluciones concretas. Esto puede conducir a prácticas agrícolas más eficientes, personalizadas y sostenibles, adaptadas a las condiciones y desafíos específicos de cada explotación.
- ¿Cuál es el coste de implementar una solución como Big Data en la agricultura? El coste de implementar Big Data en la agricultura puede variar significativamente dependiendo de varios factores, incluyendo el tamaño de la empresa, los objetivos específicos, la infraestructura existente, y el nivel de sofisticación de las soluciones de Big Data que se deseen implementar.
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