La agricultura ha sufrido en los últimos 100 años 3 revoluciones que la han llevado a ser la actividad tal y como la conocemos ahora mismo. Sin embargo, en estos mismos momentos, somos testigos de una nueva revolución.
Una revolución que está acercando dos mundos tan alejados como son el trabajo en la tierra con la informática y la gestión masiva de datos, o Big Data. La Revolución de los Datos ha llegado a la agricultura.
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¿Qué es la Agricultura 4.0?
Y esta era 4.0 es aplicable, y se está aplicando, en la agricultura hoy en día. Muchos actores han visto una gran oportunidad para hacer la agricultura más productiva, más sostenible y menos consumista de recursos. Y todo ello, con solo analizar los datos que podemos obtener, desde un olivo o animal, hasta las ventas del producto en los mercados internacionales.
Y todo ello es posible a una tecnología: el Big Data.
Incluso la UE ha visto el potencial del Big Data, y numerosos informes destacan tres tendencias, por encima de las demás, que más van a afectar a la agricultura de aquí a 2030: la agricultura de precisión, la automatización y la integración/cooperación. Ni que decir tiene que las dos primeras se alimentan de datos para poder ser una realidad.
Big Data agrícola ¿qué aporta?
Analizando numerosos proyectos y experiencias reales en los que el Big Data se ha aplicado a las labores agrícolas y ganaderas, he extractado los puntos más importantes que pueden hacer de esta tecnología una verdadera revolución. Ya no solo de la explotación agrícola o ganadera, sino a lo largo de toda la cadena alimentaria:
• Mayor producción: experiencias reales con Big Data ha llevado a aumentar los rendimientos de las cosechas cerealistas hasta un 0,44 t/ha.
• Reducción de insumos: otra experiencia en granjas alemanas han demostrado que es posible reducir el consumo de diferentes insumos (fertilizantes, herbicidas, combustible) entre un 10-20%.
• Analiza global, actúa local: el Big Data permite recoger datos de toda tu explotación agrícola, analizarlos y devolverte el análisis por parcelas. Lo que permite al agricultor ajustar el tratamiento fitosanitario o fertilizante a una determinada zona de su explotación. Con el consiguiente ahorro y protección al medio ambiente.
• Cosechar en el momento oportuno: los drones y robots te permiten analizar al detalle, y de forma autónoma, el estado de madurez de los frutos. Estos datos, y su análisis, sirven para decidir el momento óptimo de la cosecha.
• Integración de datos: el agricultor no solo tendría a su disposición los datos que obtiene de su explotación, sino que su base de datos puede nutrirse de recursos públicos (por ejemplo, datos climáticos de AEMET) para tener mayor precisión en la toma de decisiones.
• Protección de la renta del agricultor: se pueden integrar datos de los mercados de commodities agrícolas, analizar sus tendencias a lo largo del tiempo (incluso décadas) para asesorar al agricultor cuando vender su cosecha para obtener un mejor precio.
• Reducción del desperdicio alimentario: la cadena alimentaria puede ser analizada desde el campo a la mesa para identificar aquellos tramos donde hay un mayor desecho de alimentos, y poder focalizar las acciones.
• Análisis de las tendencias de consumo: permitiendo ajustar cosechas, variedades o calibres de productos en función de los cambios de preferencia del consumidor.
• Mejora de la trazabilidad gracias a que los datos asociados a un producto son como el ADN del proceso de obtención.
De entre los muchos casos de éxito que se pueden encontrar en la red, os mostramos 3 casos de empresas españolas, que sirven de ejemplo de hacia donde va la agricultura.
Ec2ce > empresa andaluza que ha desarrollado una aplicación que permite crear modelos predictivos de plagas y producción de cosechas. Se han centrado en los sectores de alto valor añadido como son olivar, viñedo y horticultura, permitiendo al usuario reducir riesgos e incertidumbre y tomar decisiones más precisas a partir de los datos de su explotación.
Bynse > ofrece al agricultor una serie de productos, todos basados en el Big Data, que permiten medir todas las variables, tanto externas como internas, a las que está sujeta la explotación. Estos datos son analizados y devueltos al agricultor de una forma sencilla a través de una APP. El agricultor puede tomar la mejor estrategia para sus cultivos. Según sus creadores y agricultores con lo que trabajan, han conseguido reducir hasta el 40% de los insumos de la finca.
CooltivaTech > Es una StartUp española que ha sido finalista este año del concurso de Calidad Pascua “Pascual Startup”. La idea de CooltivaTech es recoger los datos más importantes de las explotaciones agrícolas y las variables vitales de los cultivos, analizando los datos en tiempo real. El agricultor recibe una serie de recomendaciones para llevar a cabo en los cultivos y así mantener la salud de estos en su estado óptimo.
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