Sergio Rodriguez, Tecnología

La importancia del big data en el sector agropecuario

En los últimos años, el término big data está siendo toda una revolución. Se utiliza en todos los sectores, da igual cual sea su origen, con diferentes objetivos: avanzar en  la analítica de los procesos, mejorar en la toma de decisiones y, por supuesto, para reducir los tiempos de respuesta.

Pero, ¿realmente sabemos cómo usar el big data en el sector agropecuario? ¿Tenemos herramientas que permiten aplicarlo de manera fácil y sin necesidad de realizar grandes inversiones en la digitalización en nuestra explotación?

Los pilares del big data agro

Las primeras cuestiones que deben plantearse en una explotación para poder avanzar en la digitalización de sus procesos son dos: cómo obtener los datos y cómo estructurarlos. Es decir, cómo organizar lo que llevan amontonando y acumulando durante años. De hecho, aunque muchos de los granjeros todavía no lo sepan, ellos mismos tienen ese gran tesoro que representa el big data hoy en día. 

A muchas empresas les gustaría disponer de todo ese cúmulo de información en sus servidores para poder realizar modelos y algoritmos sin necesidad de empezar desde 0. Y este, sin duda alguna, es el gran valor de las explotaciones agropecuarias: disponen de datos en distintos formatos – archivos Excel, CSV o PDF – con infinidad de informes de analíticas de agua, foliares, estado de salud de animales, etc. Si todo esto, lo organizan, estructuran y analizan, muchas explotaciones podrán dar un grandísimo salto en sus procesos internos.

Por tanto, el primer pilar para el big data agropecuario consiste en ordenar toda la información  de la que se dispone en las explotaciones y cruzar cada variable. Esto permitirá que las decisiones se tomen por el cúmulo de experiencia e información almacenada a lo largo de los años. En una segunda etapa, será el momento de introducir nuevas tecnologías  (sensores, imágenes, drones, satélites, dataloger) que se conecten de manera automática, –consultas SQL, APIS – y que entreguen la información sin necesidad de volcarla manualmente.

Analista de datos: una nueva figura agro

En los próximos años se prevé en las granjas será la incorporación de un nuevo puesto de trabajo: el analista de datos agropecuarios. Este será el responsable de indicar de una manera muy precisa al resto del equipo, las variables que mejoran los procesos.

Supongamos que en se han estado almacenando datos en  un excel durante años sobre esa y otras 8 explotaciones de vacuno de cebo. En él se han incluido datos de producción (kg), alimentación (kg), consumo de agua, nacimientos, muertes, etc. Si toda esta información se organiza en filas y columnas y se geolocaliza por explotación, cuando el técnico trabaje los datos podrá valorar qué granja de todas es la que mejor rendimiento tiene. De esta manera, localizará las variables de mejora para modificarlas y replicar en el resto de explotaciones aquellas que funcionan.

¿Cómo ayuda el big data a las explotaciones agropecuarias?

En el sector agropecuario partimos de un “small data” ya que los volúmenes que podemos manejar en una explotación ganadera o agrícola son realmente bajos.  Esto no significa que no sea posible aplicar las herramientas de digitalización o los potentes sistemas de almacenamiento o computación que tienen grandes compañías tecnológicas. Al contrario, es necesario trabajar y analizar la información acumulada durante todo este tiempo, lo que nos ayudará a crear modelos y algoritmos de los comportamientos de nuestra explotación.

Visitando diferentes explotaciones, he observado que muchos de ellos ya tienen la información aglutinada en hojas de datos de una manera muy correcta. Además, han elaborado pequeñas fórmulas matemáticas para mejorar sus tareas diarias. Esto es, sin duda alguna, el primer big data agropecuario y el punto de partida para desarrollar el resto de acciones a llevar a cabo en la digitalización del sector.

Es fundamental organizar la información, crear plataformas cloud que ayuden a cruzar cada variable en décimas de segundo y, por supuesto, es imprescindible que el usuario final pueda entenderlo como si lo hubiera hecho él mismo. También deberá poder seleccionar el tipo de dato o input a registrar de manera automática para hacer cada vez más sólido su modelo y acotar las variables que le ayudarán a mejorar cada una de sus explotaciones.

El uso del big data en el sector agropecuario permitirá un avance en los procesos diarios que manejamos en el campo. También nos permitirán conocer, de manera más precisa, cómo y cuándo tomar una decisión.