Big Data no Agronegócio: produtividade e ESG caminhando juntos

Aumentou muito o volume de dados gerados gerados diariamente pelas pessoas e organizações. Esse movimento se deve à adoção de novas tecnologias, fazendo com que Big Data seja mais do que somente uma expressão da moda: a cadeia produtiva de inúmeros setores está sendo completamente transformada.

É inegável que Big Data já se tornou vital para as atividades no agro, influenciando diretamente os rumos dos negócios, mitigando riscos, aumentando a eficiência operacional e, claro, a assertividade na tomada de decisão.

Além disso, com o avanço da pauta ESG, o investimento em tecnologia digital posiciona-se com destaque não apenas por fomentar soluções para problemas de sustentabilidade ambiental, mas, principalmente, por abrir novas oportunidades de negócio.

Para que você entenda melhor a relação entre Big Data, Agronegócio e ESG, confira este artigo.

O que é Big Data e qual sua relação com o Agronegócio?

Big Data corresponde a toda informação recolhida por meio de várias fontes tecnológicas e depois processada de uma forma que as técnicas tradicionais de exploração e tratamento de dados são incapazes de analisar.

Dados não estruturados, sensíveis ao tempo e muito grandes não podem ser processados ​​por bancos de dados padrão e requerem uma abordagem de processamento mais sensível  ― ou seja, as tecnologias de Big Data, como é o caso da inteligência artificial, internet das coisas, ferramentas de análise preditiva e blockchain.

O Big Data costuma ser caracterizado por “3 V’s”:

• alto volume de dados em inúmeros ambientes;
• grande variedade dados frequentemente armazenados em sistemas de Big Data;
• velocidade na qual muitos dos dados são gerados, coletados e processados.

Quando pensamos na importância dos dados para o segmento agro, as tecnologias de Big Data vão ao encontro das tendências da chamada agricultura digital, já que são geradas informações essenciais a todas as etapas produtivas ― do campo ao consumidor final ―, possibilitando tomar decisões em tempo real, tornar o negócio mais sustentável e até salvar o setor de grandes crises.

Agricultura de precisão

Talvez a maneira mais fácil de entender a agricultura de precisão seja pensá-la como tudo o que torna a prática da agricultura mais precisa e controlada, quando se trata do planejamento agrícola.

As ferramentas tradicionais estão sendo substituídas por máquinas equipadas com sensores que podem coletar dados do ambiente para controlar seu comportamento ― como termostatos para regulação de temperatura ou algoritmos para implementação de estratégias de proteção de cultivos. A tecnologia, combinada com fontes externas de Big Data, como dados meteorológicos, dados de mercado ou padrões com outras fazendas, está contribuindo para o rápido desenvolvimento da agricultura inteligente.

Um componente-chave desta abordagem de gerenciamento de propriedade agrícola é o uso de tecnologia da informação e uma ampla gama de itens, como orientação por GPS, sistemas de controle, sensores no campo e em animais, robótica, drones, veículos autônomos, tecnologia de taxa variável (aplicação de insumos em diferentes taxas), hardware automatizado, telemática e aplicativos.

Todos esses equipamentos capturam dados relevantes de um grande número de fontes, que podem ser traduzidos em indicadores ​​para avaliar os processos de negócios e resolver problemas em escala e velocidade. Entre eles, podemos citar eventos climáticos, crises hídricas, pragas, surtos de doenças, desperdícios, estocagem, logística, gestão de pessoas e até perfis dos consumidores.

Quais os benefícios da utilização da Big Data tecnologia na gestão agrícola?

Agora você compreende por que o Big Data no Agronegócio é um dos grandes responsáveis pela transformação digital no setor, elencamos alguns benefícios da inteligência de dados no campo.

Gestão baseada em dados

Todo esse volume de dados permite que o produtor realize uma gestão estratégica. Com sistemas de gestão integrados, é possível monitorar a produção de ponta a ponta, incluindo não apenas dados da propriedade como também de terceiros, como fornecedores, parceiros, consumidores e entidades governamentais.

Automação de processos

A utilização da inteligência artificial e internet das coisas permite que processos manuais tornem-se automatizados. Por exemplo:

• análise do solo para o plantio inteligente de sementes;
• medição dos níveis de água para melhor controle na irrigação;
• monitoramento de cargas durante o transporte e armazenamento;
• monitoramento da colheita, com reconhecimento das áreas mais produtivas do terreno;
• gerenciamento de pesticidas e fertilizantes;
• controle dos sinais vitais dos rebanhos.

Realização de análises preditivas

A análise preditiva é uma maneira de prever eventos futuros com base no comportamento passado. É uma combinação de estatísticas e mineração de dados que permite estabelecer variáveis com base nos dados históricos e tomar decisões de grande impacto na eficiência dos processos. Ferramentas de ambas as áreas são aplicadas a grandes conjuntos de dados com o intuito de:

• reconhecer padrões e tendências;
• construir modelos para prever o que pode acontecer no futuro;
• criar representações visuais das informações;
• gerir outras informações úteis.

Minimização de riscos na aquisição de crédito

O Agronegócio é um dos setores mais vulneráveis a eventos adversos, cujos riscos podem ser agrupados em operacionais, agronômicos, de mercado, financeiros e institucionais. Logo, solicitar crédito rural é uma operação delicada.

Para isso, ferramentas como o bureau de crédito agro auxiliam no mapeamento de todos os cenários e variáveis envoltos na concessão de crédito, com fontes públicas e privadas de informação, e serviços específicos para cada player. Essa orientação por dados evita perdas para as instituições financeiras e os produtores.

Economia

Produzir e lucrar mais gastando menos. Isso só é possível por meio do uso de tecnologia digital agrícola. Conforme os algoritmos avançam, a necessidade de mão de obra de alto custo diminuirá enquanto os produtores percebem o aumento da produção. A grande conclusão é que o sistema baseado em dados pode reduzir os custos de energia, criar menos desperdício e gerar um ROI (Retorno sobre Investimento) mais alto.

Como o Big Data pode contribuir para a agenda ESG no Agronegócio?

A tecnologia é a chave para criar um Agronegócio sustentável. De olho no fortalecimento das marcas e no alcance de novos mercados consumidores, os produtores precisam ficar de olho na equação de valor de suas empresas, a qual é pautada não apenas por aspectos econômicos, mas também por sociais e ambientais.

Aí entra o desafio de implantar a agenda ESG ― sigla em inglês para Governança Ambiental, Social e Corporativa, que estabelece pilares e metas não financeiras com foco na sustentabilidade.

Como as práticas ESG ainda são um grande desafio no segmento agro brasileiro, a adoção do Big Data pode facilitar a implantação de tais estratégias. Os dados ESG incluem quaisquer indicadores que lançam luz sobre o contexto de sustentabilidade de um ativo, instalação, empresa ou região, seja histórico, atual ou esperado. Os dados ESG são coletados sob três aspectos primários:

• dados ambientais: devem capturar informações ambientais, como emissões anuais de carbono e consumo de energia, uso de água, produção de resíduos, poluição e muito mais;
• dados sociais: concentram-se em estatísticas relacionadas à diversidade da força de trabalho, igualdade de gênero, direitos humanos, entre outros;
• dados de governança: rastreiam as contribuições da empresa sobre transparência, práticas trabalhistas, corrupção, entre outros.

Embora todos os dados ESG sejam importantes, a sustentabilidade ambiental é um assunto de interesse internacional na relação Agronegócio e meio ambiente, em que as mudanças climáticas representam um risco global para a economia.

Graças ao Big Data, quando o assunto é agenda ESG, podem ser colhidos muitos benefícios para organizações, investidores e órgãos reguladores, tais como:

• uso de dados para comprovar desempenho dos negócios, demonstrar melhorias, rastrear metas e compromissos que constroem a sustentabilidade da marca e a confiança com investidores e consumidores;
• informações sólidas e relatórios de alta qualidade que garantam aos investidores que as empresas estejam posicionadas para prosperar e garantam a sustentabilidade em face de turbulências sociais, econômicas e ambientais;
• órgãos reguladores podem integrar estatísticas geradas em tempo real às políticas governamentais para se certificar de que o setor está em conformidade com a legislação.

Como você viu, o Big Data no Agronegócio é fundamental quando o assunto é inovação. Pensando nisso, a Agrotools segue com a missão de oferecer soluções para análises robustas dos cenários que envolvem os negócios agro.

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