Muchas operaciones agroindustriales buscan formas de aumentar la productividad, la eficiencia y mejorar la cadena de suministro de productos. En términos generales, busca mejorar el funcionamiento global del propio negocio.
Mientras las organizaciones agroindustriales vayan creciendo en producción y diversidad de productos, generan un mayor volumen de datos que hay que gestionar y administrar mejor, aumentando la complejidad de la operación.
Los datos externos de las redes sociales y las redes de proveedores, combinados con los sensores de las máquinas y los equipos de mano de obra que operan en los campos, junto con los sistemas CRM tradicionales, están impactando la forma en que las empresas agrícolas tradicionales están ejecutando sus operaciones.
Este es un gran campo de juego para las soluciones de Big Data Analytics, ya que Big Data Analytics puede mejorar la previsión de la demanda y la eficiencia operativa, mejorando el proceso de toma de decisiones en un entorno tan complejo como las operaciones agrícolas.
La educación adecuada de la fuerza laboral en Big Data Analytics, combinada con las habilidades agrícolas tradicionales, permite que la operación ponga los datos en perspectiva y configure el contexto adecuado.
La agroindustria tiene una larga lista de métricas, sin embargo, la más necesaria hoy en día es la capacidad de recopilar información procesada de fuentes cada vez mayores.
Echemos un vistazo rápido a algunas áreas en las que Big Data Analytics puede afectar a cualquier agroindustria:
I. Mejorar la previsión de la producción de bienes.
ii. Optimización de semillas y ganado
iii. Gestión de la cadena de suministro y mejora de la entrega de mercancías.
iv. Alertas en tiempo real para mejorar el proceso de toma de decisiones
v. KPI integrados para una mejor gestión de las operaciones
vi. Manejo de cultivos entre múltiples geografías y ubicaciones.
vii. Análisis de proveedor / distribuidor
Big Data Analytics puede ser la base de una gran variedad de capacidades, incluida la identificación entre la correlación de cultivos de campo y el clima, datos básicos de producción para riego, fertilización y cosecha del cultivo óptimo, entre muchos otros.
Otra gran área donde Big Data Analytics se puede aplicar a la agroindustria es el mantenimiento preventivo de equipos industriales, por lo que se mejorará la eficiencia operativa y la gestión de costos.
En la actualidad, hay muchas discusiones sobre por qué tanta tecnología puede o debería aplicarse a la agroindustria cuando la tendencia mundial en relación con los productos agrícolas y alimentarios se está moviendo hacia el tipo de productos ‘ecológicos’ o ‘integrales’.
La realidad es que la tecnología no está en conflicto con la producción ecológica de bienes, ya que Big Data Analytics se centra en la recopilación de datos de múltiples dispositivos y no en cómo se producen esos bienes y productos.
Además, la disponibilidad de capital humano para la agroindustria, la creciente demanda mundial de productos alimentarios y agrícolas y el cambio climático están forzando el estilo de operación tradicional de la agroindustria hacia algo más digitalizado.
Fuente: BBC
Además, la disponibilidad de tierra productiva es más limitada, por eso es más necesario mejorar todos los aspectos de la operación agroindustrial, de principio a fin, desde la gestión hasta la distribución.
La buena noticia es que cuanto más tecnológica sea la operación, más eficiente en términos de productividad y menos intensiva en recursos, por lo que ayudará a bajar los precios de producción y aumentar la cantidad y calidad de los bienes. Entonces, si desea una buena carrera profesional en el futuro, sumérjase en la agroindustria; pero si desea una carrera brillante en el futuro, incorpore Big Data Analytics.
Pablo Moreno
Acceleration Economy Analyst
