Big Data no agronegócio: a análise de dados pode revolucionar sua produção rural

O mercado agrícola é um dos setores mais dinâmicos da economia global e, para acompanhar a crescente demanda por produtividade e sustentabilidade, o uso de Big Data no agronegócio  tornou-se indispensável. Essa tecnologia tem transformado o campo ao organizar grandes volumes de dados em informações estratégicas que auxiliam na tomada de decisões, otimizam recursos e reduzem riscos.

O futuro da agricultura está na integração de dados climáticos, logísticos, de mercado e de produtividade, permitindo que produtores e empresas rurais tenham mais controle sobre suas operações. Neste artigo, exploramos como o Big Data está revolucionando o agronegócio, seus benefícios, aplicações práticas e o papel da Biond como parceira estratégica nesse processo.

O que é Big Data?

O conceito de Big Data surgiu para descrever o gigantesco volume de dados gerados e armazenados diariamente, que não podem ser processados de maneira eficiente por métodos tradicionais. Esse termo foi popularizado no início dos anos 2000, mas suas raízes estão na crescente necessidade de lidar com a explosão de informações causada pela digitalização global.

Big Data não se refere apenas à quantidade de dados, mas à capacidade de processá-los, analisá-los e transformá-los em insights relevantes para a tomada de decisões. Ele é definido por três pilares principais:

1. Volume: quantidades massivas de dados coletados de diversas fontes;
2. Velocidade: rapidez com que esses dados são gerados, transmitidos e analisados;
3. Variedade: diversidade de formatos e origens, como imagens, sensores, bancos de dados e mídias sociais.
   
   

Atualmente, é considerado um dos pilares da transformação digital, conectando informações a estratégias em setores como saúde, varejo, transporte e, claro, o agronegócio.

Big Data no agronegócio: qual a sua importância?

No agronegócio, o Big Data se destaca por sua capacidade de integrar informações de várias etapas do ciclo produtivo e transformá-las em estratégias práticas. Essa tecnologia é essencial para enfrentar desafios como a imprevisibilidade climática, a pressão por aumentar a produtividade e a necessidade de reduzir o impacto ambiental.

De acordo com um relatório publicado pela Business Research Insights, o mercado global de Big Data na agricultura foi avaliado em US$ 1,01 bilhão em 2024, com projeções que indicam um crescimento significativo para US$ 1,83 bilhão até 2032. Esse avanço representa uma CAGR (taxa composta anual de crescimento) de 7,65% durante o período analisado.

Principais tipos de dados analisados no agronegócio

• Clima: previsões climáticas em tempo real, históricos meteorológicos e padrões sazonais ajudam a antecipar desafios como secas, geadas ou chuvas intensas;
• Solo: informações sobre nutrientes, níveis de umidade, compactação e acidez permitem um manejo mais eficiente da terra;
• Produtividade: dados que avaliam o desempenho de diferentes culturas em condições específicas, auxiliando na escolha de variedades mais adaptadas;
• Mercado: cotações de commodities, projeções de exportação e tendências de demanda global orientam decisões de comercialização;
• Logística: informações sobre transporte, armazenamento e distribuição ajudam a otimizar a cadeia produtiva e reduzir custos.
  
  

O Big Data no agronegócio vai além da coleta de informações; ele organiza e conecta dados complexos para oferecer uma visão holística da operação agrícola.

Big Data e análise de dados: uma combinação poderosa para o agro

A integração entre Big Data e análise de dados representa um avanço estratégico para o agronegócio. Enquanto o primeiro coleta e organiza grandes volumes de informações provenientes de diversas fontes – como sensores, drones e satélites – o segundo transforma esses números em insights aplicáveis e personalizados. Essa parceria tecnológica permite que os produtores tomem decisões mais assertivas e otimizem processos em todas as etapas do ciclo produtivo.

Isso melhora o desempenho no campo e também oferece uma base sólida para a gestão de riscos e maximiza os resultados ao longo do ciclo produtivo. É a transformação de dados em decisões inteligentes que leva o agronegócio a outro patamar.

Desafios na implementação do Big Data no campo

Embora o Big Data no agronegócio possa revolucionar o setor, sua implementação ainda enfrenta uma série de desafios, especialmente em áreas rurais onde as condições nem sempre são favoráveis. Para que os produtores possam tirar o máximo proveito dessa tecnologia, é necessário superar barreiras estruturais, financeiras e educacionais.

Infraestrutura e conectividade

Uma das principais dificuldades enfrentadas no campo é a falta de infraestrutura digital adequada. Muitas regiões rurais ainda têm acesso limitado ou inexistente à internet de alta velocidade, o que compromete a transmissão de dados em tempo real, essencial para o funcionamento de sistemas baseados em Big Data.

Em propriedades onde a conexão é intermitente, por exemplo, sensores instalados no solo ou em drones podem demorar a enviar dados para análise, atrasando decisões críticas, como o ajuste na irrigação ou o combate a pragas. A expansão de redes de internet rural, como o 5G, é uma solução promissora para superar esse obstáculo.

Capacitação técnica

O uso de ferramentas baseadas em Big Data requer habilidades específicas para interpretar e aplicar as informações geradas. Muitos produtores ainda não estão familiarizados com essas tecnologias, o que dificulta sua adoção.

Como resolver:

• Programas de capacitação e cursos voltados para o uso de tecnologias no agronegócio podem auxiliar os produtores a compreenderem o funcionamento de dashboards, análises de mercado e previsões climáticas;
  
• Empresas que fornecem soluções tecnológicas, como a Biond, também têm um papel importante ao oferecer consultoria e suporte técnico personalizado.
  

Custo Inicial

A implementação de Big Data no campo exige investimentos significativos em equipamentos e infraestrutura, como sensores, drones, softwares de análise e sistemas de armazenamento de dados. Para pequenos e médios produtores, o custo inicial pode ser uma barreira considerável.

O custo de um drone agrícola com câmeras multiespectrais pode custar dezenas de milhares de reais, por exemplo, dependendo da funcionalidade. No entanto, os benefícios a longo prazo, como a redução de perdas e o aumento da produtividade, justificam o investimento inicial.

Soluções possíveis:

• Modelos de financiamento subsidiado para tecnologia no campo.
• Parcerias com cooperativas ou associações que compartilhem os custos e benefícios da implementação.
  

Benefícios do Big Data no agronegócio

Ainda assim, a adoção de Big Data no agronegócio representa uma transformação na maneira como as operações agrícolas são conduzidas. Com acesso a dados precisos e atualizados, produtores rurais podem tomar decisões informadas, reduzir incertezas e aumentar significativamente a eficiência e a lucratividade de suas propriedades. Vamos explorar em detalhes os principais benefícios dessa tecnologia transformadora:

Aumento da eficiência operacional

A eficiência operacional é um dos pilares do sucesso no agronegócio, e o Big Data potencializa essa área significativamente. Com o uso de sensores e ferramentas de monitoramento, é possível identificar rapidamente problemas na lavoura, como infestações de pragas, doenças nas plantas ou estresse hídrico causado por períodos de seca.

Por exemplo, sensores instalados no solo podem monitorar a umidade em tempo real, permitindo que o produtor ajuste a irrigação apenas nas áreas que realmente precisam, economizando água e energia. Além disso, o Big Data ajuda na gestão de grandes áreas, otimizando o uso de maquinário, mão de obra e insumos, reduzindo o esforço manual e o tempo necessário para executar tarefas rotineiras.

Redução de custos

O uso direcionado de insumos agrícolas é uma das principais formas de reduzir custos no agronegócio, e o Big Data desempenha um papel crucial nesse aspecto. Ao integrar informações sobre solo, clima e estado das plantas, sistemas inteligentes recomendam a quantidade exata de fertilizantes, defensivos e sementes que deve ser aplicada em cada área, evitando desperdício.

Exemplo:

• Fertilizantes são aplicados apenas nas áreas onde análises de solo indicam deficiência de nutrientes;
  
• Defensivos agrícolas são utilizados de forma localizada, combatendo focos específicos de pragas sem a necessidade de pulverização em larga escala.
  
  

Além disso, sistemas de irrigação baseados em Big Data economizam água, um recurso cada vez mais valioso, enquanto garantem que as plantas recebam a quantidade ideal para o seu desenvolvimento. Essas práticas não apenas reduzem custos operacionais, mas também aumentam a sustentabilidade da produção agrícola.

Mitigação de riscos climáticos

O clima é um dos fatores mais imprevisíveis e impactantes para o agronegócio, e eventos extremos, como secas prolongadas, geadas fora de época ou chuvas intensas, podem comprometer toda uma safra. O Big Data oferece soluções para mitigar esses riscos por meio de previsões climáticas detalhadas e análises históricas que auxiliam os produtores a se prepararem para as adversidades.

Possíveis cenários:

• Produtores podem ajustar o calendário de plantio para evitar períodos de estiagem;
• Previsões de geadas permitem que medidas preventivas sejam adotadas para proteger as culturas mais sensíveis;
• Chuvas intensas podem ser previstas, permitindo a drenagem preventiva em áreas de risco.
  
  

Decisões comerciais mais estratégicas

Além de auxiliar no campo, o Big Data é uma ferramenta poderosa para inteligência de mercado. Com dados atualizados sobre cotações de grãos, tendências de exportação e demanda global, os produtores conseguem identificar o melhor momento para comercializar sua produção.

Por exemplo:

• Durante períodos de alta oferta, é possível segurar parte da produção para vender quando os preços estiverem mais elevados;
• Relatórios detalhados sobre os mercados interno e externo ajudam a explorar novas oportunidades de comercialização;
• Dados históricos de preços permitem traçar estratégias para reduzir riscos financeiros e aumentar os lucros.
  
  

A capacidade de alinhar decisões de campo às condições de mercado é um diferencial competitivo que maximiza a rentabilidade e reduz as incertezas associadas à comercialização de commodities agrícolas.

Sustentabilidade e impacto ambiental

O Big Data também contribui para tornar o agronegócio mais sustentável, ao promover práticas que minimizam o impacto ambiental. A utilização eficiente de recursos como água, solo e energia reduz a pegada de carbono e protege os ecossistemas ao redor das propriedades agrícolas.

Exemplo:

• A rotação de culturas, planejada com base em dados históricos de produtividade e saúde do solo, ajuda a preservar a fertilidade da terra e a reduzir a incidência de pragas e doenças.
• Sistemas de irrigação inteligentes garantem o uso consciente da água, evitando o desperdício.
  
  

Práticas sustentáveis como essas atendem às demandas de consumidores cada vez mais conscientes e asseguram a longevidade das áreas produtivas, beneficiando as próximas gerações.

Tendências no uso do Big Data no agronegócio

À medida que o uso de Big Data no agronegócio cresce, novas tecnologias e políticas estão moldando o futuro do setor, tornando-o mais eficiente, acessível e sustentável.

Integração com Inteligência Artificial (IA)

A combinação do Big Data com a Inteligência Artificial está trazendo avanços significativos na previsão de cenários e no gerenciamento de lavouras. Ferramentas de IA analisam padrões em dados históricos e em tempo real, gerando recomendações automatizadas para o manejo das culturas.

Exemplo prático:
Um sistema de IA pode prever o melhor momento para aplicar defensivos com base em dados climáticos e no ciclo de crescimento das plantas, reduzindo custos e otimizando o uso de insumos.

Uma pesquisa apresentada pelo Sebrae estimou para o mercado de inteligência artificial (IA) na agricultura um crescimento de 25,5% entre 2020 e 2026.

IoT e Automação

A Internet das Coisas (IoT) conecta dispositivos agrícolas, como sensores de solo, estações meteorológicas e drones, a uma rede centralizada, permitindo monitoramento contínuo e decisões rápidas. Além disso, máquinas agrícolas autônomas utilizam dados para operar de forma eficiente, reduzindo a dependência de mão de obra.

Exemplo prático:
Uma colheitadeira conectada por IoT ajusta automaticamente sua rota e velocidade com base na produtividade de cada área, otimizando a colheita e minimizando perdas.

Expansão de políticas públicas

Governos e instituições estão desempenhando um papel fundamental na promoção do uso de tecnologia no campo por meio de subsídios, linhas de crédito e programas de capacitação. Essas iniciativas visam reduzir as desigualdades no acesso à tecnologia e promover a inclusão digital no agronegócio.

Exemplo prático:
O programa "Internet para Todos", do governo federal, busca levar conectividade a áreas rurais remotas, permitindo que produtores implementem soluções tecnológicas, como monitoramento em tempo real e análise de dados climáticos.

Além disso, políticas que incentivam a sustentabilidade, como a adoção de práticas agrícolas que respeitem o meio ambiente, têm reforçado o uso de Big Data para medir e monitorar o impacto das operações no campo.

A Biond guia você rumo a revolução do Big Data no agronegócio

Seja para reduzir custos, aumentar a produtividade ou proteger o meio ambiente, o Big Data é uma das ferramentas que estão moldando o futuro do agronegócio, tornando-o mais conectado e lucrativo.

Com o suporte da Biond, que oferece soluções tecnológicas e consultoria especializada, os produtores têm a confiança de que estão utilizando o melhor da tecnologia para transformar suas operações. 

Com o Biond Análises, oferecemos aos produtores otimização de tempo com dados selecionados e análises do agro. Você pode receber abertura e fechamento de soja e milho diariamente, previsões climáticas, informes importantes, análises semanais e muito mais.

Conheça, teste grátis por 15 dias e veja como a Biond pode ajudar a revolucionar sua produção rural.