Big Data na agricultura: como utilizar dados para melhorar o campo?

O agronegócio está passando por profundas transformações nos últimos anos, graças ao rápido avanço da tecnologia. Conceitos como agricultura de precisão, Big Data e IoT (Internet das Coisas) estão cada vez mais presentes no dia a dia dos produtores brasileiros. Unindo esses conceitos, o Big Data na agricultura tem trazido enormes avanços no processo produtivo.

Paralelamente, existe uma grande preocupação que cerca o setor. A população mundial continua crescendo e, portanto, a produção de alimentos também precisa aumentar ― de modo a evitar que a fome e a desigualdade se alastrem ainda mais, castigando países inteiros.

Essa evolução depende de vários fatores, incluindo o uso racional dos recursos naturais, as mudanças climáticas e a otimização de todas as etapas dessa cadeia produtiva. Entretanto, é preciso cuidar também da infraestrutura, da logística e das redes de distribuição.

Para superar todos esses obstáculos, os agricultores devem adotar uma gestão moderna e enxuta, capaz de garantir mais produtividade e rentabilidade.

Para tanto, é preciso implementar soluções para coletar, consolidar e analisar uma série de dados relevantes ao negócio. Com informações corretas e constantemente atualizadas, é possível potencializar o processo de tomada de decisão e, assim, atingir novos patamares de eficiência e qualidade.

Nesse contexto, o Big Data na agricultura merece destaque especial. Então, é importante compreender quais são os benefícios trazidos por essa tecnologia para as rotinas de trabalho do campo. Vamos lá?

O que é Big Data?

O Big Data pode ser entendido como um sistema inteligente de armazenamento e análise de dados. Entretanto, o seu maior diferencial está na capacidade de tratar qualquer tipo de registro digital, abrangendo diversas fontes. Quando o assunto é agricultura, alguns registros são indispensáveis, como os vídeos de geolocalização, as características do solo e os históricos de consumo de água e rotação de culturas.

O Big Data está baseado em cinco princípios: velocidade, volume, veracidade, variedade e valor. Assim, o algoritmo utiliza uma grande quantidade de informações concretas, coletadas em tempo real e que podem gerar conhecimento e expertise.

É preciso lembrar também que o Big Data é aplicado em conjunto com a agricultura de precisão e a análise de todos esses dados resulta em instruções diretas para agricultores e máquinas ― o que garante o uso otimizado de adubos, sementes e outros insumos.

Com essa mesma avaliação, é possível identificar antecipadamente ameaças e vulnerabilidades e, então, planejar ações preventivas para mitigar riscos e evitar prejuízos.

Considerando que a agricultura de precisão visa o gerenciamento mais detalhado da produção agrícola, é fácil entender que as duas tecnologias devem ser complementares.

Como trazer essa tecnologia para o campo?

Existem diversas maneiras de introduzir o Big Data na agricultura e levar a tecnologia para o campo. Entre as mais difundidas, está o uso da análise de dados para um melhor entendimento do clima de determinada região, englobando aspectos meteorológicos, geográficos e até mesmo de adaptação de algumas espécies.

Com uma previsão meteorológica mais exata, o agricultor consegue administrar outras questões que envolvem irrigação, semeadura e colheita ― com uma considerável redução de custos.

Além disso, o Big Data utiliza os dados coletados a fim de encontrar alternativas que garantam a máxima produtividade em cada hectare, com uma agricultura sustentável e sem exaurir os recursos do meio ambiente.

Equipamentos com sensores acoplados garantem informações imediatas que são usadas na elaboração de mapas para predições futuras, facilitando o planejamento de ações de curto, médio e longo prazo.

Algumas empresas já aplicam a tecnologia para fazer ajustes na quantidade de fertilizante, na profundidade adequada de plantio e na distância entre linhas, por exemplo. Tudo isso com a intenção de aperfeiçoar os processos, evitando perdas ou gastos desnecessários.

O histórico de produtividade de uma área pode ser cruzado com dados relacionados à adubação, à deficiência de nutrientes do solo, às estratégias de manejo, à umidade e aos índices de precipitação ― revelando cenários mais realistas e que devem ser observados na tomada de decisões.

O Big Data também considera informações sobre taxa de insolação, temperatura média e amplitude térmica, além da direção e da velocidade de ventos ― tornando essa investigação ainda mais completa e eficaz.

Quais são as vantagens de analisar tantos dados?

A análise de dados traz sempre muitas vantagens. Talvez a mais significativa esteja relacionada ao próprio gerenciamento do negócio agrícola.

Para manter a competitividade e evitar desperdícios, é fundamental utilizar informações atualizadas e confiáveis para apoiar a tomada de decisões importantes ― incluindo investimentos em maquinário, tecnologia e treinamento da mão de obra.

Com o Big Data na agricultura, todas essas decisões são embasadas em projeções bastante sólidas. Assim, os resultados aparecem rapidamente. Por isso, é fácil perceber que a ampla adoção desses conceitos pode trazer impactos positivos e duradouros, alavancando a produção de alimentos no Brasil.

Controle remoto das operações

O Big Data na agricultura dá a vantagem de o produtor rural saber em tempo real o que está acontecendo na lavoura mesmo a distância. Sem sair do escritório, ele pode analisar indicadores e tomar decisões na hora certa para garantir maior qualidade nas operações. Isso o ajuda a ganhar tempo para se dedicar a outros aspectos do negócio e da vida pessoal.

Sustentabilidade

Outro ponto a ser citado é a sustentabilidade. Com a modelagem agronômica, é possível antecipar problemas, como a ocorrência de uma doença específica. Os dados são usados para simular diferentes hipóteses e calcular a probabilidade de infestação. Logo, o agricultor consegue estipular corretamente onde pulverizar, além do volume apropriado de inseticida ou fungicida a ser aplicado naquela lavoura.

Em linhas gerais, o Big Data na agricultura contribui para o fim do uso exagerado de insumos, incluindo os produtos químicos e biológicos. Assim, a chance de contaminação de rios e lençóis freáticos também diminui, protegendo os ecossistemas locais.

Redução de custos

Com a queda do consumo de água, fertilizantes e defensivos, há uma sensível redução dos custos operacionais e, consequentemente, um aumento da lucratividade.

Novas oportunidades

Além disso, a implantação desses controles favorece o surgimento de novas oportunidades e a exploração de outros mercados ― pois a conscientização dos consumidores sobre a importância da preservação ambiental já afeta o comportamento e a preferência por determinadas marcas e produtos.

Operações mais eficientes

Por fim, é preciso mencionar o aumento da produtividade. A análise de dados propicia a detecção de gargalos e instabilidades, que devem ser eliminados por meio de projetos pontuais.

O Big Data na agricultura também possibilita uma reorganização dos ciclos de plantio, assegurando a total recuperação do solo para a próxima safra. Dessa maneira, é um dos pilares de uma gestão mais eficiente e sustentável ― capaz de alinhar a produção de alimentos em larga escala e a conservação do meio ambiente.

Como utilizar o Big Data na agricultura para tomar decisões acertadas?

Para que o Big Data traga realmente resultados nas operações agrícolas, não basta investir em tecnologias para coletar os dados. É necessário também tratar e interpretar as informações para que seja possível tomar decisões acertadas.

Essa se torna uma prática bem diferente do que era costume no setor. Durante muitos anos, as decisões nas operações agrícolas eram baseadas na experiência, nas opiniões e no instinto do agricultor. Mas o Big Data pôs um fim a esse tempo. Os melhores profissionais do agronegócio utilizam dados concretos para fazer escolhas inteligentes.

Mas como utilizar os dados para tomar essas decisões? Não existe uma resposta pronta e única para todo o agronegócio, pois cada empresa tem as suas necessidades e características. Dessa forma, as situações demandarão estratégias diferenciadas para a coleta e a tomada de decisão.

O desafio hoje para o agronegócio

O grande problema do Big Data na agricultura hoje não é a coleta de dados no campo. Afinal, muitas máquinas e implementos agrícolas já contam com GPS e outras tecnologias, como sensores, que coletam um grande volume de dados em tempo real. E estamos falando aí de pulverizadores, semeadoras, tratores, colheitadeiras e muito mais.

O desafio também não reside nos custos do investimento em tecnologias, pois os valores podem variar bastante dependendo do porte da máquina, da quantidade de operações, do tamanho da lavoura etc. É possível até mesmo ver máquinas mais simples que contam com um GPS embarcado, por exemplo.

Com poucos instrumentos já é possível coletar e formar um banco de dados rico e preciso, gerando um histórico completo da safra em cada parte da lavoura, mesmo utilizando planilhas eletrônicas e outros softwares de código livre, totalmente gratuitos.

Na verdade, toda a problemática do Big Data na agricultura está na disponibilidade de profissionais qualificados para interpretar esses dados produzidos, que saibam filtrar esse volume de informações e utilizá-lo para tomar decisões focadas na eficiência das operações. Afinal, apenas coletar e armazenar fatos sem que exista essa etapa de análise e prática é basicamente inútil.

Certamente, um profissional que saiba utilizar os dados gerados pelas tecnologias de Big Data será um especialista muito requisitado no mercado, tendo em vista a grande relevância dos resultados obtidos. Mas como essa tomada de decisões com base no Big Data ocorre na prática? Veja as principais etapas.

4 etapas para utilizar os dados na tomada de decisões

1. Definindo um problema

O primeiro passo é o produtor rural saber para qual objetivo ele deseja utilizar o Big Data em sua lavoura. Essa etapa normalmente parte de um problema a ser solucionado, direcionando onde e como será feita a coleta de dados. Afinal de contas, só se conseguirá chegar a respostas satisfatórias se o agricultor souber fazer as perguntas certas.

Compare o Big Data e as suas tecnologias a um telescópio. Com um céu repleto de possibilidades, é preciso saber para onde apontar para enxergar o que se deseja. De nada adiantaria coletar dados que não contribuíssem para superar os desafios da sua safra, sejam eles o de garantir maior fertilidade no talhão, sejam de proteger a lavoura contra pragas, por exemplo.

2. Coletando os dados

Definido o que se deseja alcançar, chega a hora de buscar ferramentas que possam coletar os dados mais relevantes para entender as necessidades da lavoura. A agricultura de precisão já proveu uma série de equipamentos que podem monitorar em tempo real informações sobre temperatura, umidade, ventos, posicionamento geográfico, velocidade, condições do motor, entre outros registros importantes para avaliar as operações e as condições em que se encontram as plantas.

Já é possível ver em muitas propriedades práticas de amostragem de solo para criação de mapas de fertilidade e produtividade, monitoramento de pragas etc. — todas as informações georreferenciadas para auxiliar no planejamento das culturas e das operações.

Com os dados em mãos, é possível utilizar soluções de Big Data para processá-los e transformar tudo isso em informações relevantes para a tomada de decisões. Essas ferramentas são importantes porque o Big Data é capaz de coletar um montante enorme de dados — o que seria impossível de ser feito por um humano. Mesmo computadores pessoais mais modernos ainda não têm condições de gerenciar todo esse volume de bits.

Esse processamento vai gerar relatórios, gráficos, demonstrações financeiras ou qualquer tipo de apresentação em números que deixam explícitas as informações derivadas dos dados coletados. Com base nesse resultado, partimos para a próxima etapa.

3. Buscando soluções

As informações analisadas podem revelar problemas, falhas nas operações ou tendências que precisam ser trabalhadas. Para cada um desses desafios, será possível encontrar diversas soluções. Por exemplo, com base em um mapa de fertilidade gerado, talvez seja detectado um déficit em um nutriente importante para uma determinada cultura em uma parte específica da propriedade.

Essa é a função do Big Data na agricultura. O objetivo é extrair e processar dados suficientes e necessários para resolver um problema ou potencializar os resultados da safra.

4. Tomando decisões e aplicando soluções

O Big Data é apenas uma ferramenta. As soluções não farão todo o trabalho sozinhas. O papel humano do profissional na tomada de decisões ocupa uma posição central no processo. Cabe ao produtor e aos demais especialistas envolvidos buscarem e aplicarem as melhores soluções para os problemas apresentados.

Interessante que, ao longo do tempo, o levantamento de informação e as decisões aplicadas geram um histórico de soluções que podem ser replicadas em situações futuras, agilizando ainda mais a tomada de decisões. Esse repertório acaba se tornando um conjunto de melhores práticas para as principais ocorrências na propriedade.

O Big Data na agricultura é o futuro do agronegócio, mas já é uma realidade em muitas propriedades. Aqueles produtores que adotaram essas soluções saem na frente, ganhando em competitividade, produtividade e redução de custos.

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