9 ejemplos de Analytics en Agricultura. Casos y empresas

En mi artículo anterior comenté sobre 7 ventajas de Analytics en la agricultura. A continuación cito ejemplos de empresas que estan capitalizando este tipo de tecnologías con soluciones muy prácticas y útiles.

  1. Resson es una empresa canadiense que con su tecnología una mezcla de sensores, drones y reconocimiento de imágenes (image analytics) puede predecir condiciones de suelo y del cultivo para la toma de decisiones http://resson.com
  2. ESRI es una empresa estadounidense con sede en California, muy conocida por su software ArcGIS de información geográfica y sus distintas funcionalidades . En agricultura tienen distintas aplicaciones muy interesantes http://www.esri.com/industries/agriculture donde mezclan la superposición de imágenes (georeferenciadas) y análisis de data….agricultura de precisión en su máxima expresión.
  3. Agricultura de precisión: http://cropmetrics.com
  4. En riego: http://hydrobioars.com
  5. Drones: http://agribotix.com/farmlens.
  6. Ganado: http://www.connecterra.io/#section-connecterra-dairy-activity-monitor
  7. Banano: http://www.rcrwireless.com/20160923/big-data-analytics/precision-agriculture-banana-tag31-tag99
  8. Esta es una de las que más me llama la atención: Predicciones de producción de cultivos a nivel mundial (actualmente tienen de soya y maíz pero en el link contemplan café, palma, algodón, entre otros). http://www.descarteslabs.com
  9. http://www.weathersafe.co.uk

Me encantaría saber sus opiniones y si tienen conocimiento de más casos y empresas.

Saludos

7 ventajas de Analytics en Agricultura

Fuente: https://www.accenture.com/mu-en/insight-accenture-digital-agriculture-solutions

Me pareció interesante leer que las capacidades digitales y analíticas de Monsanto fueron una razón clave para que Bayer hiciera una oferta por $62,000 millones.

Sin lugar a dudas la tecnología impacta a todas las personas, industrias y mercados del mundo. Los cambios tecnológicos radicales que están sucediendo en agricultura, giran alrededor de las grandes cantidades de datos que siempre se han podido capturar y en las herramientas que hoy en día hay disponibles para su mayor comprensión, análisis, toma de decisiones y captura de valor.

La ciencia de los datos (Data Science) con sus respectivas herramientas, tecnología y aplicaciones (Big Data y Analytics) están apalancando innovaciones radicales también en agricultura. Modelos estadísticos sofisticados (e.g. predictivos, descriptivos, de optimización, entre otros), creados a partir del análisis avanzando de grandes cantidades de datos, están cambiando la gestión de los sistemas de producción y los resultados son muy alentadores.

Esta inclusión de tecnología en agricultura es un salto cuántico que trae grandes ventajas y a la vez grandes retos. Algunas ventajas que considero son:

  1. Mayor productividad
  2. Uso adecuado, eficiente y enfocado de los recursos
  3. Mejor comprensión de la dinámica del sistema agrícola y su entorno
  4. Mejor control de malezas y uso de pesticidas
  5. Predicción de enfermedades
  6. Atender con mayor énfasis las necesidades y requerimientos de alimentación para el mundo
  7. La preservación del planeta.

Tanto en la agricultura como en el resto de industrias, el reto está en el desarrollo de estrategias que permitan apropiarse de esta ola tecnológica. Se debe tener claro que para lograrlo, es necesario un liderazgo profundo que comprenda, habilite el entendimiento y permita la aplicación de estas tecnologías. Las soluciones desarrolladas a partir del análisis avanzado de datos, permitirán posicionamientos fuertes y el desarrollo de ventajas competitivas muy sólidas en las empresas.

Es la siguiente revolución en agricultura, es EL futuro de la agricultura, está aquí y llegó para quedarse.

Espero le sirva de ayuda y referencia y como siempre le agradezco sus comentarios y se suscriba a mi blog.

Rodrigo Baccaro

 

Keep Up with Your Quants

Introduzco este artículo (del HBR escrito por Thomas Davenport) con esta poderosa frase:

“But if you’re a typical executive, your math and statistics background probably amounts to a college class or two….what does the shift toward data-driven decision making mean for you?”…

Muy buen artículo sobre la necesidad de desarrollar las competencias analíticas a cualquier nivel y en cualquier industria.

https://hbr.org/2013/07/keep-up-with-your-quants