Big Data y Agricultura: Un binomio para la transformación del sector

Big Data se refiere al conjunto de datos masivos y complejos que se generan diariamente a gran velocidad. Estos datos provienen de diversas fuentes, como sensores, reportes de monitoreo, maquinaria agrícola, imágenes satelitales, registros climáticos y transacciones comerciales.

Relación entre Big Data y Agricultura:

La agricultura moderna se está transformando en una agricultura inteligente, donde la toma de decisiones se basa en el análisis de datos. Big Data juega un papel fundamental en esta transformación al proporcionar información valiosa sobre:

• Estado de los cultivos: Detectar enfermedades, plagas, estrés hídrico y otros problemas a tiempo para tomar medidas correctivas.
• Condiciones climáticas: Pronosticar el clima y sus efectos en los cultivos para optimizar la planificación y el manejo de plagas y enfermedades, al tener información de cuando se presentan las condiciones para su presencia.
• Rendimiento de los cultivos: Identificar factores que afectan el rendimiento y optimizar las prácticas agrícolas para aumentar la productividad.
• Manejo de recursos: Optimizar el uso de agua, fertilizantes, pesticidas y otros insumos agrícolas para reducir costos y mejorar la sostenibilidad.
• Trazabilidad: Monitorear el origen, la producción y la distribución de los productos agrícolas para garantizar la seguridad alimentaria y la transparencia.

Utilización de Big Data en la agricultura:

• Sensores y monitoreos: Recopilan datos en tiempo real sobre el estado de los cultivos, como humedad del suelo, temperatura, pH y EC, incidencia y severidad de plagas y enfermedades etc.
• Imágenes satelitales: Monitorean el crecimiento de los cultivos, la salud del suelo y el uso de la tierra.
• Software de análisis de datos: Permite procesar, analizar y visualizar los datos para obtener información útil para la toma de decisiones, por ejemplo: cuando y cuanto regar, si aplicar fertilizante o esperar, si aplicar o no plaguicidas.
• Inteligencia artificial: Se utiliza para automatizar tareas, realizar análisis predictivos y optimizar la gestión agrícola. Asesoría 24/7 y poder lograr un modelo de producción eficiente y preventivo para  sacando el mayor provecho de los recursos.

Importancia del volumen de datos:

• Permite realizar análisis más precisos y confiables.
• Facilita la identificación de patrones y tendencias que no son detectables con pequeñas cantidades de datos. Por lo que es necesario tener una buena distribución en campo de los RTU´s para lograr datos representativos del campo en cuestión.
• Permite entrenar modelos de aprendizaje automático más robustos y eficientes. Entre más datos fiables se tangan, el modelo será más eficiente y mas predictivo.

Importancia de los datos:

• Los datos son la materia prima de Big Data.
• Sin datos, no es posible realizar análisis ni obtener información útil.
• La calidad y la precisión de los datos son fundamentales para obtener resultados confiables.