Entenda o que é Data Science e sua importância para o agronegócio 

Desde o início do século XXI, os dados tornaram-se essenciais. No agronegócio, eles geram informação que são a chave para o sucesso da atividade. Por isso, entender o que é Data Science é o ponto de partida para o sucesso das operações do agro. 

Assim, diante da relevância do agronegócio, gerar dados torna-se essencial. Eles ajudam cada produtor a melhor gerenciar sua atividade e a se manter sempre atualizado e competitivo. 

Mas dados sem uma correta análise são apenas números. Assim, cabe ao cientista de dados entender o que está por trás dos dados coletados e a partir deles gerar insights que vão indicar caminhos, agregando valor às empresas e aos diferentes negócios. 

Neste artigo, vamos explorar a importância do big data para o agronegócio. Além da relevância da correta análise destes dados por meio do entendimento de o que é Data Science. 

Tecnologia no agronegócio: grande importância em todas as etapas  

O agronegócio é considerado o motor da nossa economia. Dados do Cepea/Esalq-USP mostram que este setor representa quase 25% do PIB brasileiro, ou seja, a cada R$1,00 gerado pelo país, ¼ vem do agronegócio. 

Várias são as razões deste sucesso, mas o avanço tecnologia é apontado como um dos principais fatores, juntamente com as oportunidades que as muitas ferramentas tecnológicas proporcionam à atividade no campo. 

Dentre os muitos benefícios, a tecnologia utilizada no agronegócio vem promovendo o aumento da produtividade, maior capacidade de gestão, redução de custos e desperdícios, além da implementação de processos muito mais sustentáveis. 

Mas, além das máquinas e ferramentas mais eficientes, o agronegócio vem passando por uma grande revolução dos dados. 

O setor vem adotando uma série de equipamentos que ajudam o produtor na coleta e organização dos dados que, via entendimento de o é Data Science e Big Data, conseguirá obter e analisar estes dados de forma integrada e otimizada. 

Com isso, o produtor terá maior uniformidade na execução de suas tarefas, mais precisão e agilidade nos manejos realizados e, também, mais facilidade no gerenciamento de processos. 

Big Data no agronegócio – o “novo petróleo” do campo 

Os dados possuem uma grande relevância em todos os segmentos, dando respaldo para as tomadas de decisão.  No agronegócio, os dados adquirem importância ainda mais significativa, principalmente pela capacidade deles em guiar ações e decisões. 

Exatamente por isso, uma nova área ganha muito espaço no campo: o Big Data no agronegócio. 

O termo Big Data pode ser entendido como um sistema inteligente de coleta, armazenamento e análise de uma infinidade de dados. Seu maior diferencial está na capacidade de tratar e analisar qualquer tipo de registro digital, proveniente de diferentes fontes.  

Assim, ao analisar grandes quantidades de dados, o Big Data gera informações confiáveis, além de construir valor agregado com as análises geradas. 

Além disso, um eficaz gerenciamento de dados na agricultura utiliza os dados coletados a fim de encontrar soluções que garantam a máxima produtividade, com uma agricultura mais sustentável e sem exaurir os recursos do meio ambiente. 

Diante disso, o Big Data, quando aplicado nas operações do agronegócio, garante: 

• Redução de desperdícios, por permitir otimizar a aplicação de insumos na lavoura; 
• Ações mais assertivas após interpretação dos dados – o produtor tem condições de tomar decisões sempre embasado em dados; 
• Apoio em decisões a partir de dados climáticos – o produtor saberá o melhor momento para realizar as operações no campo, de acordo com o clima; 
• Possibilidade de controle total – o produtor ou o gestor da propriedade pode acessar, a distância e em tempo real, os dados gerados na lavoura; 
• Aumento de produtividade – o Big Data possibilita ao produtor buscar, para cada região da lavoura, os melhores manejos a fim de maximizar a produtividade e potencializar a utilização de recursos. 

Mas, para que o Big Data surta efeitos práticos nas operações à campo, é essencial ter entendimento de o que é Data Science e porque essa ciência é tão importante.

Entendendo o que é Data Science (ciência de dados) 

Antes de aprofundarmos nosso entendimento de o que é Data Science no agronegócio, precisamos explicar o que está por trás deste conceito no âmbito geral. 

Data Science pode ser traduzida para “ciência de dados”. Em termos gerais, este é um conceito que permite a tomada de decisão baseada em uma série de dados.  

Isso se dá a partir do tratamento de uma grande diversidade de dados brutos. Transformando-os em informações de valor, para realizar análises escaláveis, velozes e precisas, gerando insights para decisões mais assertivas.  

As tecnologias utilizadas pelo Data Science são responsáveis pela extração, coleta e cruzamentos ágeis de dados.  

Em seguida, há a organização e interpretação desses dados de forma automatizada, que resultam em análises históricas e preditivas, de forma sistemática.  

São essas análises que dão as respostas mais precisas e seguras. A ponto de prever cenários com maior acurácia, considerando a tendência dos dados e uma gama ampla de variáveis. 

Assim, de uma forma geral, entender o que é Data Science no agronegócio é entender a importância das medidas que vão gerar valor. E isso que explicaremos a seguir. 

Como funciona o Data Science no agronegócio? 

Não há como contestar, a Ciência de Dados está mudando a maneira como os agricultores e profissionais ligados ao agronegócio tomam suas decisões. 

Na atualidade, as tecnologias de Internet das Coisas (IoT) atualmente disponíveis permitem aos profissionais realizar a coleta de dados de solo, água e minerais de fazendas e armazená-los em um sistema centralizado. 

Esses dados são combinados com dados de outras fontes, como satélites, estações meteorológicas, maquinários agrícolas e até mesmo dados de fazendas vizinhas para formar um volume maior.  

Quando analisados, estes dados irão gerar informações para otimização de todo o processo produtivo, desde o planejamento, passando pelo plantio e colheita, até sua comercialização. 

O mais interessante é que a Data Science aplicada ao campo conduz o setor para a chamada agricultura digital, que engloba o agronegócio 4.0, que é um cenário cada vez mais tecnológico e que potencializa todos os recursos já empregados no campo. 

Assim, para as operações do agronegócio, entender o que é Data Science é ter a garantia de uma série de aplicações dentro do segmento, como: 

• Maior capacidade de negociação de insumos, com os dados permitindo melhor definição de preço; 
• Contribuir com a genética das sementes – O Big Data/Data Science contribui com o desenvolvimento de novos códigos genéticos, a fim de diminuir o número de experimentos em campo e testar novas cultivares; 
• Definição da melhor cultura e otimização do manejo – Dados predizem o valor de determinado grão no momento previsto da venda, ajudando na escolha da cultura a ser cultivada; no plantio e na manutenção; 
• Dá respaldo à colheita e armazenamento – Por meio de uma série de dados climáticos, a inteligência artificial indica o momento certo da maturação dos grãos. Além disso, solos inteligentes possuem sensores que medem a umidade do grão, geram dados e controlam automaticamente o processo de secagem; 
• Maquinários agrícolas passam a ser geradores de informação – através de machine learning, a big data permite aprimorar cada vez mais a agricultura de precisão, com tratores, colheitadeiras, pulverizadores e outros maquinários gerando informações valiosas, para operações mais eficientes. 

Dessa forma, por meio da coleta e análise de dados, o produtor terá uma série de informações que vão ajudá-lo a analisar o consumo de insumos, eficiência de máquinas, consumo de combustível, stand de plantio, etc.  

Tudo isso proporciona uma maior agilidade na tomada de decisão, ajudando que o entendimento de o que é data Science dará o embasamento necessário, possibilitando melhores resultados. 

Ferramentas utilizadas na inteligência de dados no agronegócio 

Com o avanço tecnológico e diante da importância do setor, existem diversas ferramentas que podem ser utilizadas na inteligência de dados dentro do agronegócio.  

Algumas destas tecnologias são desenvolvidas especialmente para esse fim, outras são adaptadas ao segmento, mas todas facilitam muito o trabalho do produtor rural. 

Essas ferramentas são cada vez mais adotadas para dar um suporte à agricultura moderna, permitindo a interpretação de uma imensidão de dados que chegam do campo com eficiência, rapidez e de forma constante. 

A confluência dessas inovações na forma de fazer ciência só é possível pelas muitas ferramentas utilizadas no campo, como: 

• Avanços da computação;  
• Ciência de dados;  
• Machine Learning (aprendizado de máquina);  
• Inteligência artificial (IA);  
• Internet das Coisas (IoT) 
• Big data;  
• Engenharia genética; 
• Blockchain. 

Mas, para potencializar o conhecimento e aumentar a utilidade do imenso volume de dados é essencial adotar esforços estratégicos para prover maior acesso aos dados, harmonização de dados e análise de dados em sistemas. 

Também será necessário saber o que fazer com essa imensidão de dados. Por isso, entender o que é Data Science e a importância da inteligência de dados são fatores que guiarão a nova era do agronegócio.  

Diante disso, a expectativa é que o setor esteja pronto para ter um ganho em produtividade, lucratividade e sustentabilidade impressionantes e até então inalcançáveis até algum tempo atrás! 

Para saber mais sobre estes conceitos, convidamos você a conferir as 4 principais inovações tecnológicas no agronegócio que você presenciará em 2023.