A humanidade está coletando mais dados do que nunca. Mesmo antes da pandemia COVID-19, estávamos coletando cerca de 1.7 MB de dados por segundo por pessoa na Terra, ou seja, mais de 13 bilhões de MB de dados por segundo. São muitos dados, mas quando estruturados e analisados de maneira adequada, podem ajudar a fornecer novas compreensões sobre inúmeros setores. Uma área em que esses dados se tornaram particularmente úteis é em ajudar os agricultores brasileiros a otimizar suas operações. 

Como Agricultores Podem Se Beneficiar Com Big Data?? 

Para aproveitar as vantagens do Big Data, a primeira etapa é coletá-lo corretamente. Isso requer um banco de dados devidamente estruturado combinado com várias fontes de entrada. No caso da agricultura, isso pode incluir dados de geolocalização de remessas de produtos ou dados sobre padrões de chuva e qualidade do solo. 

Esses dados são normalmente coletados por meio de ferramentas automatizadas. Por exemplo, a tecnologia de veículos aéreos não tripulados (UAV) já está sendo implantada por agricultores para monitorar condições de solo. Isso permite que os agricultores identifiquem o momento de rendimento máximo para suas safras e maximizem seus lucros. 

A startup israelense Taranis usa drones e outras fontes de imagens aéreas com resolução submilimétrica para ajudar a detectar com mais precisão quais partes de um campo requerem controle de pragas. Isso permite uma pulverização mais precisa e evita o excesso de pulverização. 

Uma fonte de coleta de dados pode ser extremamente benéfica, mas o Big Data se destaca quando combinado com várias fontes. Isso permite que as empresas com o talento certo criem modelos de previsão complicados que podem ser aproveitados pelos agricultores para melhorar a produtividade.

Isso também torna mais fácil para agricultores e comerciantes prever os preços das commodities agrícolas.

Como a Ciência Analítica de Big Data Está Sendo Aplicada no Brasil?? 

Este conceito não é apenas uma teoria; já é praticado no Brasil. A empresa de big data Gro Intelligence vem realizando ativamente projetos destinados a fornecer aos agricultores brasileiros os dados necessários para que possam tomar decisões melhores.. 

Por exemplo, a empresa criou um conjunto de dados em nível municipal(https://gro-intelligence.com/about/blog/new-brazil-data-brings-greater-precision-to-gro) que abrange 33 tipos de culturas, que vão do milho ao alho, em todos os 5.563 municípios brasileiros. Esses dados incluem o valor da produção de cada safra de 1974 até 2017. O conjunto de dados foi projetado para ser usado com máscaras de safra para entender o impacto das mudanças climáticas na produção da safra e para ajudar os agricultores a tomar decisões mais informadas.

Big Data Pode Ajudar Agricultores a Compreender o Impacto do La Niña

Em um nível mais diretamente acionável, a inteligência da Gro construiu um kit de ferramentas para ajudar agricultores a entender melhor o padrão climático El Niño-Oscilação Sul (ENSO). Este fenômeno se divide em duas fases, El Niño, onde as águas do oceano Pacífico Central aquecem, e La Niña, que se caracteriza por águas refrescantes. 

Isso pode ter um impacto significativo na produção agrícola na América do Sul. Por exemplo, o La Niña costuma criar clima quente e seco no sul do Brasil, levando à seca em importantes regiões produtoras de soja. Condições de seca são adicionalmente desfavoráveis para produção de café, o que pode causar problemas significativos para agricultores. 

Ao usar este kit de ferramentas, os agricultores brasileiros podem planejar para problemas potenciais e ajustar sua estratégia de cultivo de acordo. Por exemplo, eles podem fazer isso plantando variantes de cafeeiros mais resistentes à seca, tal como a Siriema (um híbrido arábico/racemoso). 

Esses modelos também são úteis, pois podem ajudar agricultores em áreas não afetadas a decidir se devem aumentar a produção para aproveitar as deficiências. Por exemplo, em um mercado global, os produtores de soja americanos provavelmente tirarão vantagem de qualquer queda na produção brasileira e vice-versa. 

Big Data Se Tornará Mais Importante à Medida Que a Demanda Crescer 

A produção brasileira está em alta demanda. Por exemplo, o Brasil produz entre 40-61 milhões de quilos de café por ano, representando cerca de 40% da oferta global. A mudança climática no Brasil pode resultar em perda de até 20% de suas regiões produtoras em 2050 com um aumento de 1 grau na temperatura e 75% em um aumento de 5,8 graus. 

A mudança climática em si está amplamente fora do controle das operações agrícolas brasileiras, independentemente de seu tamanho. Isso significa que eles simplesmente precisarão reagir às mudanças aumentando seu rendimento por metro quadrado para continuar as operações. Isso significará utilizar mais variedades de safra e dados valiosos para garantir que estão plantando seu café no local ideal e na melhor época.

Big Data está ajudando cada vez mais agricultores, comerciantes e outras partes interessadas a fazer exatamente isso..