O uso de dados é essencial no agronegócio, conforme Leo Senger, especialista em commodities da 4intelligence. A abordagem ‘data-driven’ permite resolver problemas imediatos e antecipar condições adversas de mercado, otimizando o planejamento produtivo e garantindo a lucratividade. Um estudo do Ipea, Mapa e Cepea-Esalq/USP mostrou que a produtividade do agronegócio brasileiro aumentou 400% em menos de 50 anos, graças à mudança de mindset e à adoção da cultura data-driven.
“É basear as decisões em análises, fazendo uso de tecnologias como inteligência artificial, big data, machine learning, IoT, entre outras, para coletar e processar informações que orientem estratégias e operações. No contexto do agronegócio, essa abordagem é essencial devido à complexidade e variabilidade do setor. Ao adotar uma cultura de análise de dados, as empresas agrícolas podem aprimorar o uso de recursos, prever condições climáticas adversas, favorecer a eficiência da produção, antecipar demandas de mercado e tomar decisões mais precisas em tempo real, resultando em maior produtividade, rentabilidade e sustentabilidade”, comenta.
Para avançar no campo do data-driven, as empresas agrícolas enfrentam desafios como investir em infraestrutura tecnológica, promover uma cultura organizacional orientada por dados e capacitar a equipe em ferramentas analíticas. Estudos, como o da Forbes, destacam que a inovação baseada em dados no agronegócio não só aumenta a eficácia do trabalho humano, mas também melhora os resultados das colheitas, elevando a produtividade, eficiência na produção em larga escala e reduzindo custos. A capacidade de decisão baseada em dados também facilita a adaptação às mudanças do mercado e às demandas dos consumidores.
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“A Monsanto é uma das empresas que incorpora o uso de big data em suas operações, empregando análise de informações para aprimorar projetos de plantio e fornece recomendações detalhadas sobre seleção de sementes, condições ideais de cultivo e outros aspectos relevantes. Isso permite à companhia aumentar a produtividade e, ao mesmo tempo, otimizar o uso de recursos. Ainda é possível aprender continuamente com o processo por meio dos insights gerados”, conclui.
Fonte: agrolink
