La mejor manera de satisfacer la creciente demanda de alimentos sin utilizar más tierra y recursos es utilizar las tierras agrícolas ya existentes de manera más eficiente con el propósito de aumentar los rendimientos. Pero, ¿cómo ayuda el big data con eso? Lo más importante es que proporciona a los agricultores información sobre los cambios en el clima, las precipitaciones, la humedad del suelo y otros factores que afectan el rendimiento de los cultivos. Con todos estos datos, los productores pueden tomar decisiones precisas y confiables, mejorando finalmente los rendimientos agrícolas.

Optimización del uso de plaguicidas

El uso de pesticidas se considera un problema debido a sus efectos secundarios en el ecosistema. Los macrodatos ofrecen oportunidades para la aplicación inteligente y precisa de plaguicidas, lo que ayuda al agricultor a tomar decisiones fácilmente sobre qué plaguicida aplicar, cuándo y dónde, lo que ayuda a los productores de alimentos a evitar el uso excesivo de productos químicos. Además, aumenta las ganancias de los agricultores al reducir los costos del uso innecesario de pesticidas.

Gestión de equipos agrícolas

La gestión remota de la maquinaria agrícola ayuda a las grandes explotaciones agrícolas a reducir costes. Gracias a las aplicaciones de big data que pueden procesar y analizar flujos de datos recuperados por una variedad de sensores, que van desde satélites hasta equipos agrícolas, los agricultores pueden rastrear de forma remota su maquinaria en el campo. De esta forma pueden eliminar todas las rutas innecesarias, reduciendo considerablemente el gasto en combustible.

Gestión de problemas de la cadena de suministro

Big Data hace posible lograr la eficiencia de la cadena de suministro al ofrecer oportunidades de seguimiento y optimización para las rutas de los camiones de reparto. Como resultado, los ciclos de entrega de alimentos, desde el productor hasta el mercado, se vuelven mucho más cortos, lo que garantiza que no se desperdicien alimentos en el proceso.

Predicción de rendimiento

La predicción del rendimiento implica el uso de tecnología y diferentes algoritmos para analizar información sobre clima, químicos, vegetación y más, con el objetivo de mejorar la toma de decisiones por parte de los productores. Las diferentes tecnologías ayudan a los agricultores a decidir fácilmente dónde y cuándo plantar semillas, cómo espaciarlas, cuándo regar, aplicar productos químicos y cuándo cosechar. Esto reduce significativamente la necesidad de trabajo manual gracias a la gestión de campo remota y precisa, con toda la información recopilada disponible en línea.

Seguridad alimenticia

Las enfermedades relacionadas con los alimentos afectan a millones de personas cada año. Y una de las tareas de la agricultura moderna es permitir la detección instantánea de microbios y signos de contaminación. Esto se puede hacer recopilando datos sobre temperatura, humedad y productos químicos para evaluar la salud de una planta en crecimiento.

Entonces, ¿cómo "cosechan" los agricultores todos estos beneficios que ofrece el big data? La forma más fácil de recibir acceso a la información previamente analizada recopilada de la granja es a través de diferentes herramientas en línea. Recuperan datos de múltiples fuentes, como imágenes de satélite y sensores terrestres, y a menudo los procesan sobre la marcha. Una de esas herramientas, capaz de procesar y analizar una gran cantidad de datos en muy poco tiempo, es Crop Monitoring de EOS. La plataforma aprovecha con éxito las imágenes de satélite, aplicando una serie de algoritmos para visualizar los datos deseados sobre el campo en una pantalla. La herramienta proporciona las siguientes características, entre otras:

• Monitoreo de campo basado en índices de vegetación para rastrear cambios en la salud de la vegetación durante la temporada de crecimiento
• Datos meteorológicos (pronóstico actual, histórico y de 14 días)
• Zonificación del campo para identificar fácilmente las áreas más productivas del campo y utilizar los métodos VRA para aumentar la eficiencia del crecimiento
• Tabla de clasificación de campos para ver los campos ordenados por las mediciones del NDVI de la salud de los cultivos
• Registro de actividad de campo para rastrear fácilmente las diferentes actividades realizadas en todos los campos y mejorar la planificación de actividades futuras
• Gestión de exploración remota, basada en información confiable, para ahorrar tiempo y esfuerzo

Según el estudio realizado por la Organización de las Naciones Unidas para la Agricultura y la Alimentación (FAO), aproximadamente 1/3 de los alimentos producidos para el consumo humano se desperdicia o pierde cada año. Sin embargo, el uso de big data está revolucionando las prácticas agrícolas, brindando nuevas oportunidades para ayudar a los perjudicados a combatir esta crisis alimentaria.