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Os 6 grandes desafios do agro em Data & Analytics
A palavra propósito, tão em voga no contexto da nova economia, esteve desde sempre no coração de quem escolheu o agro não apenas como seu negócio, mas sim como o seu modo de vida. É inegável que esse setor evoluiu em todos os aspectos organizacionais nos últimos anos.
Aumentar a produtividade e diminuir o custo de produção sempre foi o grande desafio do agronegócio. Especialmente no Brasil, que tem uma grande população jovem no campo, o caminho tem sido misturar a experiência daqueles que têm longa vivência e a curiosidade dos novos talentos que estão retornando ao campo trazendo tecnologias e gerando um verdadeiro motor de inovação. Nesse contexto, a agricultura digital vem transformando o campo.
À medida que essa evolução tecnológica do agro ganha velocidade e diversas soluções passam a ser implementadas, um desafio ganha especial relevância: como melhorar o uso dos dados de forma analítica, governada e integrada para os próximos saltos? Listamos abaixo os grandes desafios para 2022 do agro em Data & Analytics:
Os grandes desafios para 2022 do agro em Data & Analytics
1) Armazenar todos os dados de hoje é fundamental para as análises do futuro
Onde estão os dados detalhados que você tem hoje? Eles vão ser necessários no futuro, pode ter certeza. A grande questão é que você não sabe ainda quais dados serão os mais importantes. Então, comece a armazenar todos, hoje mesmo. Os dados de telemetria dos tratores, colheitadeiras e outros equipamentos, as fotos aéreas da lavoura, os apontamentos de campo. Tudo, mesmo que na forma crua, deve ser armazenado sempre no maior nível de detalhe possível. Com as atuais tecnologias, especialmente em nuvem, armazenar dados em volume é cada vez mais fácil e barato. Não jogue fora hoje o que vai valer muito amanhã.
2) Definir uma estratégia de Data & Analytics
Data & Analytics para os negócios organizados do agro deixou de ser uma área de suporte à estratégia e se tornou cada vez mais uma área viabilizadora. Para que essa disciplina assuma um papel ainda mais importante, é necessário que seja planejada e executada uma estratégia que envolva pessoas, dados e tecnologias analíticas.
Não definir uma estratégia pode significar seguir as diretrizes dos concorrentes ou fornecedores, que não se aplicam necessariamente às particularidades do negócio. Um grande desperdício.
3) Usar Big Data e Inteligência Artificial
O avanço de tecnologias de telecomunicações, IOT (internet das coisas), BIG-Data e IA tem permitido o uso em tempo real de imagens e dados não estruturados para a tomada de decisões em todas as indústrias. A aplicação dessas tecnologias no agronegócio tem viabilizado a captura e tratamento de imagens de satélite, aviação ou drones, a leitura e automatização de decisões a partir de dados de telemetria dos equipamentos, entre diversas outras soluções.
O retorno ao negócio pode vir, por exemplo, na forma de monitoramento de pressão de pragas e aplicação seletiva de defensivos, gerando taxas de economias acima de 50%, o que não é pouco considerando que esse custo pode representar mais de 20% dos investimentos na lavoura. Quem conhece esses números sabe que todas essas taxas estão subdimensionadas.
Mapeamento climático, análise de performance de faixas de campo, monitoramento de semeaduras e taxa de vazão da lavoura são algumas das diversas outras aplicações no agro. Não incluir esse tipo de dados e tecnologias na sua estratégia pode significar um atraso significativo.
4) Time próprio, fornecedores tradicionais ou startups?
Decidir entre comprar ou fazer nunca foi fácil. A recente proliferação de boas soluções de startups em todas as áreas faz com que o olhar atento sobre produtos de mercado ganhe relevância enquanto a expertise das equipes internas continua a ser um diferencial fundamental de cada organização.
A única observação é que, ao escolher soluções externas, jamais abra mão de ter controle sobre os dados, evite arquiteturas de dados fechadas. Escolher soluções que não permitam acesso aos seus dados pode se revelar uma péssima escolha ali na frente.
5) Teste hipóteses e invista em alfabetização de dados
A organização metodológica para identificar as tecnologias que agregam resultados reais ao negócio é fundamental, pois a confirmação ou não de uma nova tecnologia pode durar até três anos devido às safras. Coletar, analisar dados durante o processo e testar hipóteses baseadas em dados é crucial para a tomada de decisão em quais tecnologias investir.
Usar dados para estas decisões de adoção de tecnologia traz os mesmos desafios de todos os outros tipos de decisões estratégicas, táticas e operacionais do dia a dia. Dentre esses desafios, um dos maiores gargalos é a alfabetização de dados, conhecida como Data Literacy, pois em geral mesmo os melhores profissionais em suas áreas não aprenderam em seus bancos escolares os quatro pilares dessa ciência: ler, trabalhar, analisar e comunicar com dados.
Não investir em alfabetização de dados para toda a organização reduz os potenciais ganhos que os dados e as tecnologias em geral prometem.
6) Governe os dados em um ponto único de análises estratégicas e integração entre todas as tecnologias:
Implantar novas tecnologias pode ser rápido e relativamente fácil, mas pode deixar um rastro de dados desintegrados que, no mínimo, diminui os potenciais ganhos. Tome como exemplo uma análise de pressão de pragas que não permita levar as coordenadas para um pulverizador, exigindo um esforço manual enorme diariamente.
Por isso, garanta em sua estratégia um local único de integração por meio de um hub de dados que sirva de ponto de convergência para todos os dados dos diferentes sistemas em tempo real.
Uma base unificada, além de permitir integrações de todos os sistemas com todos os dispositivos de forma mais rápida, ajudará também a criar um ambiente analítico de onde se façam as análises estratégicas e mesmo as gerenciais e operacionais com uma visão holística.
A palavra-chave é integração e a integração se dá pelos dados. Então, foque em tecnologias que permitam manter seus dados em uma base integrada independente do fornecedor.
Não considerar a governança de dados em um único ponto fará com que as respostas para questões importantes de tomada de decisão passem a ficar cada vez mais arrastadas e lentas exigindo esforço muito grande do seu time.
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CEO iMaps Data Group