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Episodio 305 de Podcast Agricultura

Episodio 305: Los riesgos del big data

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Todavía nos encontramos bastante lejos de alcanzar el big data en la agricultura, porque cuando hablamos de big data nos referimos a tener grandes cantidades de datos que no pueden ser procesados de forma manual o ni siquiera con un software ofimático como lo es Excel, sino que se requiere procesamiento especial.

Quizá el big data en este sector se encuentra a 10 o 20 años de distancia, como mínimo, pues para llegar a ese punto requeriremos una inmensa tecnificación en campo, especialmente de la implementación de una gran cantidad de sensores distribuidos que sean capaces de darnos datos en tiempo real.

Ahora bien, seguramente en la producción agrícola no habrás visto muchos sensores recabando información, si acaso en los invernaderos de alta tecnología, pero incluso en estos todavía hablamos de cientos o miles de datos, no de millones o miles de millones que es lo que requiere el big data.

Eso sí, en su momento el big data representará grandes ventajas, pero también tendrá riesgos asociados, como el robo, el secuestro y la modificación de los datos, que sin duda podría afectar de manera importante la toma de decisiones, aunque claro, como en otras industrias, habrá quien ofrezca soluciones.

¿Cómo se puede aplicar el big data en el sector agrícola?

El big data en el sector agrícola se aplica mediante la recopilación, análisis y utilización de grandes volúmenes de datos para optimizar las operaciones agrícolas. Este enfoque permite tomar decisiones basadas en datos precisos y en tiempo real.

Uno de los usos principales del big data en la agricultura es la agricultura de precisión. Este método utiliza datos de sensores, imágenes satelitales y drones para monitorear el estado del suelo, la salud de los cultivos y las condiciones climáticas. La información recopilada permite ajustar el riego, la fertilización y el uso de pesticidas de manera específica para cada área del campo, mejorando la eficiencia y reduciendo costos.

El big data también se aplica en la gestión de la cadena de suministro. Al analizar datos de producción, demanda y logística, los agricultores pueden planificar mejor la cosecha y el envío de productos. Esto ayuda a reducir desperdicios y asegurar que los productos lleguen frescos al mercado. Además, se puede prever la demanda del mercado y ajustar la producción para satisfacerla de manera más precisa.

La predicción de rendimientos es otra área clave. Al analizar datos históricos y actuales sobre el clima, el suelo y las prácticas agrícolas, los modelos de big data pueden predecir los rendimientos de los cultivos con mayor precisión. Esto permite a los agricultores planificar mejor sus operaciones y tomar decisiones informadas sobre la inversión en insumos y tecnología.

El manejo de riesgos es mejorado con big data. Al integrar datos climáticos, económicos y de mercado, se pueden identificar riesgos potenciales y desarrollar estrategias para mitigarlos. Por ejemplo, se pueden predecir y preparar mejor para eventos climáticos extremos, fluctuaciones de precios y brotes de enfermedades.

El big data también facilita la sostenibilidad en la agricultura. Al analizar datos sobre el uso de recursos y los impactos ambientales, se pueden implementar prácticas más sostenibles que reduzcan la huella ecológica. Esto incluye el uso eficiente del agua, la reducción del uso de pesticidas y fertilizantes, y la conservación del suelo.

La integración de big data con tecnologías emergentes como la inteligencia artificial y el Internet de las Cosas (IoT, por sus siglas en inglés) amplifica sus beneficios. Los sistemas automatizados pueden analizar datos en tiempo real y tomar decisiones autónomas para optimizar las operaciones agrícolas. Por ejemplo, los tractores y equipos de riego automatizados pueden ajustarse automáticamente según los datos del campo.

El uso de big data en la agricultura requiere infraestructura tecnológica adecuada y capacitación para los agricultores. Es esencial contar con sensores, redes de comunicación y plataformas de análisis de datos robustas. Además, los agricultores deben ser capacitados en el uso e interpretación de estos datos para maximizar los beneficios de esta tecnología.

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