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Big Data e Data Analytics

Como Big Data e Data Analytics podem revolucionar a produção

A tecnologia mudou a forma como nos relacionamos com o mundo e como o interpretamos e o organizamos. Vivemos em meio a um volume crescente de dados e no campo não é diferente! 

A transformação digital impactou o setor com a chegada da Agricultura 4.0. A nova realidade promove um aumento cada vez maior de dados provindos de equipamentos tecnológicos, softwares e satélites. 

Todos esses dados são fontes ricas de informações que podem e devem ser usadas de forma estratégica para o negócio. O conceito de Big Data é genuinamente ligado a toda essa revolução tecnológica e crescimento exponencial dos dados.

O Big Data é esse conjunto de informações, que normalmente ficam disponíveis em banco de dados ou na nuvem. Utiliza softwares com algoritmos complexos para analisar grande quantidade de dados. 

Em meio ao volume tão grande de dados fica o desafio do armazenamento, tratamento e análise desses dados. O Big Data fornece a possibilidade do cruzamento de informações, para se tornarem fontes ricas de insights. O Data Analytics tem a ver com a análise e compreensão dessas informações.

Nesse sentido, vimos surgir o conceito agricultura de precisão. O termo resume o uso de técnicas de tratamento do Big Data, como a mineração e análise preditivas, para melhores  tomadas de decisão.

Aplicado ao agronegócio, o Data Analytics permite o rastreamento, previsões e gestão de sistemas produtivos. Possibilita fornecer análises de características do solo, histórico de consumo de água, vídeos de geolocalização, rotação de cultura etc.

 

 Por que o Big Data e Data Analytics estão revolucionando o Agrobusiness:

Uma coisa é certa: a tecnologia chegou para ficar no campo! Vivemos hoje a Agricultura 4.0, com a transformação digital do setor. 

O movimento é fruto da quarta Revolução Industrial, que promoveu a integração por meio de plataformas computacionais, conectando o mundo digital e o mundo físico em tempo quase real, de forma a deixar os processos autônomos e inteligentes.

O setor agrobusiness no Brasil é um dos com mais fortes e com maior potencial. Em 2020, mesmo em meio a pandemia, o setor teve crescimento do PIB estimado em 9% e uma expansão de 17,4% no Valor Bruto da Produção Agropecuária (VBP), segundo a Confederação da Agricultura e Pecuária do Brasil (CNA).

O Brasil foi um dos poucos países a aumentar as exportações durante o período caótico vivido em todo o mundo. Isso graças ao grande investimento das empresas nos mais variados segmentos agro, alta dos valores dos produtos principais e disparada do dólar.

Se hoje o setor agrícola alcançou esse patamar no país, muito se deve à tecnologia. Pois, durante muitos anos o agronegócio sofreu com desafios no escoamento de produção. Uma batalha dos produtores para buscar aumento de produção e eficiência logística.

A Agro 4.0 faz uso de métodos computacionais de alto desempenho, rede de sensores, maquinário, comunicação no campo, conectividade entre dispositivos móveis, computação em nuvem, métodos e soluções analíticas.

Hoje já vemos aplicações em diversos cenários do agronegócio, tais como: planejamento da produção, manejo, colheita, acesso a mercados e comercialização e transporte. 

Com tais ferramentas, o produtor consegue visualizar suas propriedades à distância, por meio de softwares, controlando em tempo real o processo produtivo, identificando áreas com infestação de pragas e otimizando tomada de decisões.

Big Data e Data Analytics estão ajudando a revolucionar o agrobusiness, mostrando que é possível otimizar tudo! O uso de dados leva a movimentos de negócios mais inteligentes, operações mais eficientes, maiores lucros e redução de custos.

A tecnologia abre possibilidade do entendimento, análise, planejamento e simulação de diversas dimensões da produção agroindustrial por meio de dados ambientais, das máquinas, dispositivos e, principalmente, conhecimento especialista. 

Na aplicação prática, o Big Data e Data Analytics colaboram para trazer insights sobre o entendimento das variações de tempo e clima, análises de fertilidade de solo e de terreno, otimização da frota, melhoria nos resultados operacionais da colheita e transporte, logística etc.

O objetivo central é que o processo tecnológico colabore para melhores decisões e, consequentemente, para o corte de gastos desnecessários, menor retrabalho e otimização da cadeia de suprimento. Além de promover a sustentabilidade, com proteção ao ambiente e sociedade.

A tendência para 2021 é que o setor siga em crescimento robusto, com aumento da produção, segundo a CNA. No entanto, a entidade reforçou preocupações climáticas para as principais safras que podem ajustar a oferta de grãos.

Tal cenário deve levar a um equilíbrio da oferta e da demanda mesmo com a expectativa de produção maior para a maioria dos alimentos. O Big Data mais uma vez pode ser decisivo no entendimento dessas variações climáticas. A partir da análise dos dados é possível pensar em medidas precativas e implementação de melhorias necessárias para produção.

 

Análises preditivas: como usar no agronegócio?

As análises preditivas fazem parte do processo de gerar informações úteis a partir do Big Data. Afinal, tão importante quanto obter dados, é saber aproveitá-los. Você não conhece o termo ou ainda fica confuso? Fique calmo que vamos entender melhor juntos.

As análises preditivas consistem no uso de tecnologias para antecipar comportamentos futuros ou estimar resultados desconhecidos, com base em dados atuais e históricos. O trabalho é feito através de técnicas de modelos estatísticos, machine learning, mineração de dados e inteligência artificial.

A ideia é deixar de tomar decisões baseadas unicamente na intuição, conseguindo estabelecer um prognóstico mais sólido para cada ação. Dessa forma, a técnica permite gerar insights com um grau significativo de precisão, incluindo cenários hipotéticos e avaliação de riscos.

As análises preditivas permitem aproveitar de forma inteligente as informações do Big Data e ganhar vantagem competitiva frente à concorrência. Para a agricultura 4.0, o grande trunfo é possibilitar ao agricultor assertividade na tomada de decisão!

Os modelos preditivos são muito interessantes no agribusiness, à medida que podem determinar padrões nas colheitas, identificar potenciais riscos, oportunidades de melhoria para produção, mediar a demanda e otimizar a entrega. Isso porque a tecnologia fornece informações vitais e precisas para o acompanhamento de todo o ciclo agrícola.

Utilizar dados passados e atuais para prever tendências pode ser a peça-chave para o negócio. Os dados meteorológicos, sobre o solo, pragas e localização geográfica, por exemplo, possibilitam a previsão do que poderá acontecer em um futuro próximo.

O objetivo é processar grandes volumes de dados e construir sistemas de suporte à tomada de decisões. Em pouco tempo a agricultura de precisão estará presente em praticamente todas as fazendas, aumentando o retorno financeiro e diminuindo os impactos ambientais.

A boa gestão de dados é um dos principais fatores de sucesso de um projeto de análise preditiva. O intuito das análises é a compreensão clara de problemas que afetam o dia a dia da produção. Veja algumas perguntas que ajudam o gerenciamento das análises preditivas:

  • Os problemas na produção são definidos com precisão em termos de processos e objetivos de negócios?
  • Qual o impacto da análise preditiva, em termos de benefícios e custos esperados?
  • Quais são os riscos dos erros de previsão?
  • Quais são os riscos e responsabilidades legais?

Mineração de dados

Mineração de dados, em inglês Data Mining, é outra forma de extração de informação usada para tratar o Big Data. É um conjunto de técnicas que permitem automatizar a busca em grande volume de dados por padrões e tendências que não são detectáveis por análises mais simples.

Por estarmos falando numa quantidade quase infinita de dados para serem avaliados, dá para entender por que a mineração não pode ser feita de forma eficiente apenas com a ação humana. Esse é um dos fatores que mostram a importância da transformação digital em todos os tipos de negócios.

A mineração de dados busca padrões consistentes através do uso de algoritmos de aprendizagem de máquina (Machine Learning) ou classificação baseados em redes neurais e estatística. Assim, auxiliando na descoberta de conhecimento.

As ferramentas de mineração pesquisam automaticamente os dados à procura de anomalias e possíveis relacionamentos, apontando desvios e padrões que o usuário dificilmente conseguiria identificar.

Mais uma vez, o uso inteligente dos dados pode agregar valor às decisões do seu negócio! A técnica produz estudos e relatórios realmente úteis ao dia a dia da Agricultura 4.0.

Os dados são grandes aliados dos agricultores na busca por uma produção sustentável e lucrativa. Através dele é possível prever tendências, descobrir novas oportunidades e melhorar o desempenho da produção.

A mineração permite analisar os dados com estatística, de modo mais refinado, a procura de padrões de vinculação entre as variáveis da sua produção. Dessa forma, revelando informações úteis para necessidades específicas do negócio.

Vamos usar um exemplo para ficar mais claro. Imagina que você tem uma área plantada produzindo uma determinada quantidade de açúcar por cana. Em paralelo, você tem uma outra área que está produzindo 3 vezes menos. 

Com a análise do Big Data é possível entender o porquê isso está acontecendo, através de uma avaliação do solo, do clima, possíveis bactérias etc.

A mineração dos dados juntamente das análises preditivas permite a identificação de variáveis de problemas na sua produção. Dessa forma, você consegue chegar à causa raiz dos problemas e agir de forma mais efetiva, trazendo melhorias no processo.

O processo de mineração é composto por uma série de etapas integradas para selecionar, filtrar e tratar as informações do Big Data. São elas:

1 – Definição do problema.

2 – Exclusão de redundâncias e pontos que sejam irrelevantes aos objetivos estabelecidos na primeira etapa.

3 – Limpeza de dados

5 – Mineração dos dados

  

Como a preparação dos dados pode impactar a produção

Chegamos até aqui falando muito sobre análise de dados. Mas, temos uma etapa anterior muito importante para que o dado estruturado chegue até o Big Data: a preparação de dados.

A preparação de dados é a conversão de dados brutos em informações de alta qualidade e prontas para análise. A atividade consiste na procura, limpeza, transformação, organização e coleta de dados brutos para que sejam processados e qualificados.

O processo de preparação dos dados é uma das etapas mais demoradas, justamente porque demanda muito cuidado. O lado bom é que a automação acelera e otimiza a atividade. Assim, a sua equipe pode investir menos tempo preparando dados e mais tempo em análise crítica de negócios capaz de gerar valor.

Nesse sentido, a preparação de dados organiza e ajusta os dados para que ganhem significado e possam ser instrumento para a mineração e análises preditivas. De forma que possam ser usados nas tomadas de decisão e melhorar a sua produtividade.

Para entender a relevância dessa etapa, pense que os dados brutos são fatos objetivos e insignificantes quando isolados. Por exemplo: registros de compra e venda, informações de clientes e fornecedores etc.

A informação construída ao longo da preparação de dados será utilizada para se extrair conhecimento. Chamamos de informação os dados confiáveis, relevantes e enriquecidos. Por exemplo: um conjunto de informações relacionadas à redução da incidência de pragas e doenças.

Um dos principais objetivos da preparação de dados é garantir que as informações resultantes serão precisas e consistentes. Permitindo, assim, uma análise válida e realista!

 

Solução para Agrobusiness

Como vimos, as novas tecnologias são determinantes para o planejamento rural, visando a redução de custos e o aumento da produtividade e da renda dos produtores. 

Big Data e Data Analytics são grandes aliados para superar o desafio de garantir a qualidade dos alimentos, seguindo normas ambientais e reduzindo os desperdícios. 

Agora a pergunta é: “Como implantar esses conceitos de Big Data e Data Analytics em meu negócio de agrobusiness para acelerar a geração de insights?”

Bem, no conteúdo, falamos do Big Data, da análise preditiva, da mineração de dados, e por fim, da preparação dos dados.

Por onde começar?

  • Preciso adquirir uma ferramenta de software ou plataforma?
  • Preciso adquirir um espaço na nuvem?
  • Preciso treinar um profissional em todos esses conceitos?
  • Preciso contratar diversos profissionais – Programador, Arquiteto de Dados, Analistas de BI e Cientista de Dados?

Todas essas perguntas são feitas quando estamos falando com os nossos clientes durante a etapa de entendimento ou mapeamento.

A primeira etapa é definir o escopo, ou seja, quais são as visões analíticas ou as métricas que a minha área de negócio deseja. Um exemplo no Agrobusiness é na cultura de cana, onde os principais indicadores são o TCH (toneladas de cana por hectare), ATR (quilogramas de açúcar por tonelada de cana) e o TAH (toneladas de ATR por hectare). 

Essas métricas estão diretamente relacionadas ao rendimento dos canaviais. O TCH corresponde a produtividade e o ATR corresponde a qualidade. Para melhorar os resultados do negócio, o segredo é aumentar o TCH e o ATR. Ou melhor, é entender a produtividade de um canavial comparando com outro canavial. Buscar respostas do porquê uma fazenda ter tido um X de TCH e ATR e outra Y.

É exatamente nesse ponto, onde a Ciência de Dados tem um papel importante no processo: apoiar a área de planejamento de produção, a área de planejamento financeiro, entre outras, na tomada de decisão!

E voltando, ao processo de implantação da Ciência de Dados, existe alguns caminhos para a implantação:

  1. Desenvolver internamente com o apoio de uma plataforma de software. Por exemplo, a plataforma Alteryx permite a área de negócio integrar as diferentes fontes de dados geradas a partir de sistemas ou sensores e, assim, realizar toda a preparação de dados e, também, aplicar algoritmos já disponível na plataforma;
  2. Desenvolver num modelo híbrido.  Ou seja, a implantação será realizada na plataforma de software Alteryx e, numa segunda etapa, o conhecimento será transferido para o cliente;
  3. Desenvolvimento 100% externo com um time de especialista em dados em todas as etapas – integração de dados, visualização de dados e a ciência de dados.

 

Deseja aplicar o Big Data e Data Analytics para escalar a sua produção? Converse com um de nossos consultores comerciais e entenda como a BDA pode te ajudar com soluções que vão transformar a sua operação e dar uma grande vantagem competitiva ao seu negócio.

 

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