top of page
Foto do escritorLuis Martins

Big Data na agricultura: uma visão geral

Atualizado: 17 de fev. de 2022

Desde o início deste século, uma ampla variedade de tecnologias digitais avançadas têm sido intensamente utilizadas e atualizadas a um ritmo diário, gerando uma enorme quantidade de dados prontos para serem analisados. Em detalhe, grandes conjuntos de dados heterogéneos, atualmente conhecidos como Big Data, oferecem informações detalhadas sobre populações e/ou diversas variáveis, contudo o processamento e o gerenciamento desses conjuntos de dados exigem mecanismos de análise alternativos e avançados.


A aplicação da computação granular e em nuvem permite a extração do conhecimento desses dados, divulgando os padrões ocultos que facilitam a compreensão dos resultados pelos potenciais usuários finais, incluindo a agricultura.


O uso de Big Data na agricultura é um tema muito recente, pois exigiu uma transformação integral e digitalização dos campos agrícolas em todo o mundo. A análise de Big Data da agricultura tem uma ampla gama de aplicações em diferentes níveis, desde a previsão do tempo de alta precisão (microescala) como a monitorização da saúde ocupacional do agricultor (macroescala), mas a maior conquista é a articulação de agricultores, intervenientes da cadeia de abastecimento agroalimentar e decisores políticos na implementação de ações baseadas em informações em tempo real e sem distorções.


A sustentabilidade de Big Data na agricultura tem sido avaliada para compreender os seus impactos ambientais e socioeconómicos. Sem dúvida, a conexão de Big Data e de tecnologia avançada fornece ferramentas para a estimativa e redução da pegada ambiental na agricultura através da utilização eficiente de recursos naturais e agroquímicos. No entanto, vários estudos sensibilizam para a verdadeira eficácia de Big Data na agricultura de pequena escala, uma vez que esses agricultores, principalmente nas áreas rurais, não têm acesso a esses dados nem aos resultados dessas análises. Por outro lado, o valor económico do Big Data agrícola pode reduzir os custos de operação através da utilização eficiente de recursos, aumentando a rentabilidade das empresas agrícolas.


Na verdade, o Big Data agrícola ainda tem desafios que devem ser encarados, como a qualidade e a privacidade dos dados e sua disponibilidade, portanto, a ligação dos intervenientes agroalimentares é obrigatória juntamente com a implementação de tecnologias de Big Data na cadeia de valor, como a tecnologia blockchain. Adicionalmente, as diretrizes sustentáveis devem ser definidas por diferentes níveis políticos de governação, implementando ações adequadas de acordo com as necessidades de cada região agrícola.

25 visualizações0 comentário

Comments


bottom of page