El Big Data es un término que se refiere a la gran cantidad de datos que se generan y recopilan a través de diversas fuentes, incluyendo dispositivos móviles, redes sociales, sensores y sistemas de información empresarial.
El Big Data en la agricultura implica la recopilación y análisis de grandes cantidades de datos agrícolas.
Entre ellos se incluye información sobre el clima, el suelo, la humedad, el uso de fertilizantes y pesticidas, el rendimiento de los cultivos y los precios de los productos entre otros. Estos datos son de gran volumen y variedad, y su análisis puede proporcionar información valiosa y relevante para la toma de decisiones empresariales, científicas y políticas.
¿Qué es el Big Data en la agricultura?
El análisis de datos busca mejorar la eficiencia, la productividad y la rentabilidad de los agricultores. Por un lado, las tecnologías de monitoreo y recopilación de datos, como son los sensores, drones y sistemas de información geográfica (GIS), se utilizan para recopilar datos; mientras que por el otro, técnicas de análisis de datos, como el aprendizaje automático y la minería de datos, se utilizan para procesar y analizar los datos.
La utilización del Big Data en la agricultura puede tener varios beneficios, tales como:
-Mejora de la eficiencia y la productividad: analizando los datos recopilados, los agricultores pueden tomar decisiones más informadas sobre el uso de los recursos (como agua y fertilizantes) y la planificación de la producción.
-Reducción de los costes y los desperdicios: al comprender mejor los patrones de producción y el mercado, los agricultores pueden reducir los costes de producción y minimizar el desperdicio de alimentos.
-Mejora de la calidad de los cultivos: mediante el seguimiento de factores como la calidad del suelo y la humedad, es posible mejorar la calidad de los cultivos y la consistencia de los productos.
Ahora bien, como decíamos antes, para utilizar la inteligencia de datos en la agricultura, se requiere el uso de tecnologías de monitoreo y recopilación de datos, como sensores, drones y sistemas de información geográfica (GIS).
Luego, estos datos son procesados y analizados utilizando técnicas de análisis de datos, como el aprendizaje automático y la minería de datos. Con esto, podríamos obtener información valiosa para los agricultores y los actores del sistema agroalimentario en general, según recoge el portal especializado en la compra-venta de fincas rústicas Fincalista.
