Cada vez más la agricultura explota los recursos big data por medio de la analítica avanzada de datos a fin de perfeccionar su nivel de producción, ganancias y competitividad. Actualmente, los agricultores de las principales economías del mundo, aprovechan las soluciones analíticas para tomar decisiones, por ejemplo, respecto a las fechas de siembra y cosecha, optimizando el rendimiento de los cultivos.
Los productores agrícolas, han optado por recolectar y generar información valiosa de manera regular con equipamiento de última generación: tractores, cosechadoras, pulverizadoras y sembradoras equipadas con computadoras, sensores y GPS. Por citar dos ejemplos, existen tractores que pueden manejarse solos por medio de señales de GPS y sensores que informan sobre la efectividad de ciertas semillas y tipos de fertilizantes en las distintas partes de un sembradío. Así también, a través del monitoreo del sistema de riego y el acceso en tiempo real a información sobre el clima, la composición del suelo e imágenes por satélite, es posible diseñar planes de riego eficiente de plantación a fin de conocer la cantidad adecuada de fertilizante a utilizar, mejorando y controlando la productividad de los cultivos a un menor costo.
Estos equipos inteligentes registran datos, otorgando información precisa a los agricultores permitiéndoles maximizar la producción y reducir la pérdida de nutrientes y sedimentos del suelo.
En este sentido, Big Data ayuda a la economía agrícola permitiéndoles a los agricultores el utilizar datos de sensores, imágenes de satélite, el uso histórico de los fertilizantes, entre otros datos, para correlacionar y obtener análisis que los llevan a la toma de decisiones más acertadas e informadas.
Es así como la introducción de la analítica predictiva en el campo permite optimizar los procesos de producción y reducir sus costos, además de ser posteriormente aprovechada para el asesoramiento de desarrollo del producto, manufactura y comercio del mismo.
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