Aplicar el Big Data en el sector agrario

Ana Juan

, Big Data

Vivimos en una sociedad donde toda nuestra atención se centra en gran parte en avances tecnológicos, en aplicarlos en marketing y proyectar una mejora imagen de la marca, en descubrir el próximo smartphone y sus revolucionarias aplicaciones. Todo ello nos hace pensar en términos como Business Intelligence, Data Mining o Big Data reducidos a sectores tecnológicos. Nos equivocamos. En este artículo abrimos la mente y nos adentramos en nuevas utilidades del Big Data, sectores en los que nunca pensamos, como es el sector agrícola.

Según las previsiones de la Organización de las Naciones Unidas para la Alimentación y la Agricultura, en el año 2050 la población mundial habrá crecido cerca de un 34%, un incremento que población que deriva en la necesidad de producir más alimentos primarios. Por otro lado, en la actualidad poco son aquellos que quieran trabajar las tierras, que alcanzada determinada edad decidan quedarse en su pueblo natal y continuar el labrado de los campos, la mayoría de jóvenes apuestan por mudarse a la gran ciudad donde sus recursos tecnológicos y sociales son más extensos.

Nos enfrentaremos a un paradigma donde la sociedad deberá producir el doble de alimentos en menos terrenos disponibles y con el recurso limitado del agua. Además, la falta de la mano de obra, otro factor delicado.

¿Cómo puede ayudar el Big Data en el sector agrario?

La agricultura precisa de la tecnología para salvaguardar el futuro que la FAO describe y enfrentarse a él con garantías de éxito y sin miedo. Se implanta la “agricultura inteligente” o “agricultura de precisión”, donde la información nos permitirá mejorar la producción agraria, desde conocer el cultivo más adecuado, la fecha exacta para lograr optimizar la cosecha y el terreno más adecuado, hasta la cantidad de agua y fertilizante necesario, datos que también permitirán reducir los costes de producción y minimizar los posibles daños ambientales.

Un claro ejemplo donde ya se ha aplicado el Big Data lo pone en la mesa un granjero californiano de Sacaramento Valley, EE.UU. Keith Larrabee cosecha más de 1000 hectáreas de arroz y 400 hectáreas de nogales y nueces, su problema era averiguar las necesidades concretas de agua para sus cosechas sin entrar en desperdiciar el ilimitado recursos y obteniendo una cosecha sana. Para ello recogió datos a través de 25 sensores que monitorizaban el riego de su terreno en tiempo real. Además, devolvian información de los niveles de agua del subsuelo. Este granjero consulta desde su smartphone o tablet las necesidades de agua, sin tener que pisar el terreno, con esto fue capaz de determinar que zonas requerían un mayor riego, a que horas y de cuanta cantidad se trataba.

Las nuevas tecnologías y las aplicaciones móviles han permitido en el sector agrario estadounidense integrar softwares que permiten conocer en tiempo real como se encuentra la cosecha. Para ello fue necesario que se instalarán en las zonas rurales redes inalambricas de conexión a Internet y el interés de los profesionales del sector agraria por evolucionar en sus trabajos.

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Más datos a partir del Big Data

Pero no nos limitamos a conocer gracias a Big Data los recursos hídricos de un terreno, sino que podemos predecir los cambios meteorológicos en zonas concretas, esto nos permitirá adelantar la recogida de una cosecha ante una mala condición meteorológica que pueda arruinar el sembrado; adoptar medidas preventivas para reducir las incidencias y los costes debidos a las plagas, dado que estas están determinadas en parte por el clima.

Incluso podemos llegar a analizar el mercado de la competencia, ajustar la producción a la demanda y oferta que se encuentra actualmente y predecir las pequeñas variaciones del precio de la actividad.

En definitiva, Big Data y las nuevas herramientas de análisis predictivo abren un horizonte de optimismo para el sector. La agricultura inteligente no se quedará en EE.UU. y un ejemplo de riego, sino que deberá extenderse a todas las regiones y países donde el sector agrícola esta en proceso, con la finalidad de lograr los  niveles de producción adecuados con el menor impacto posible en el medio ambiente y poder asegurar el alimento para las sociedades del futuro.

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