Big data en la agricultura: ¿cómo utilizar los datos de siembra y cosecha para tomar decisiones acertadas?

En los últimos años, todos hablan de Big Data, parece un concepto de moda del que todos hablan y que seguramente escuchaste, pero ¿Sabes realmente que es? Suena en un principio a tecnología, o asociado a otras industrias pero aunque no parezca tiene aplicación en la agricultura.

Empecemos por el principio ¿Qué es Big Data?

            Se denomina Bigd data a los macrodatos o inteligencia de datos. En un término que se refiere a una gran cantidad de datos o información que necesita de aplicaciones para poder analizarlos o aprovecharlos. Se recopila un gran volumen de información que tiene como fin ser analizado y formular predicciones, o hacer inteligencia de un hecho o actividad determinada.

            En agricultura aplicar Big data puede ayudarnos a aumentar la productividad, a conocer mejor mis capacidades productivas y con ello a tomar mejores decisiones.

Conocer y comparar grandes conjuntos de datos permite al productor aprender y experimentar en mucho menos tiempo que de otra forma podría llevarme toda la vida además de tener grandes costos económicos.  Además, los grandes conjuntos de datos son más fiables, es decir, cuantos más datos tengamos menos errores vamos a cometer.

¿De donde salen los datos?

Obtener estos datos es el primer paso y la materia prima con la que se trabajará, pueden obtenerse de estaciones meteorológicas, sensores de humedad, manuales de campo, análisis de suelos o cosechas, imágenes satelitales, mapas de rendimiento creadas por cosechadoras, sensores, entre otras opciones.

¿Cómo se relacionan esos datos?

            Almacenar e interpretar los datos es tarea especializada, debo contar con la tecnología adecuada, invertir en una plataforma o contar con personal adecuado para esta tarea es fundamental.

            El big data lo que hace es buscar patrones y relaciones entre diferentes variables con el fin último de automatizar un proceso que nos ayude a tratar con la gran cantidad de información que se genera diariamente en el campo. Una vez que los datos están integrados la información se procesa y se traduce en orientaciones concretas para el productor. Por ejemplo, cuantas semillas utilizar, que fertilización es la más adecuada, cómo debo aplicarla para optimizar su uso, etc. Seguí leyendo: Ser agricultor digital nuevas generaciones

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