Análise de dados: como a cultura data driven impacta o agronegócio brasileiro?

*Por Leo Senger, especialista em commodities da 4intelligence.

O uso de dados está se tornando cada vez mais proeminente, especialmente no setor do agronegócio. O conceito de ‘data-driven‘ refere-se à prática de gerenciar inteligentemente os dados para fornecer informações, insights e soluções práticas. Essa abordagem não apenas auxilia na resolução de problemas imediatos, mas também permite antecipar condições adversas de mercado no futuro próximo. Ao adotar essa estratégia, os profissionais do agronegócio podem enfrentar imprevistos de forma mais eficaz, otimizar o planejamento produtivo, alinhar a demanda com a capacidade de produção e, por fim, garantir a lucratividade.

Um estudo do Instituto de Pesquisa Econômica Aplicada (Ipea) com o Ministério da Agricultura, Pecuária e Abastecimento (Mapa) e o Centro de Estudos Avançados em Economia Aplicada (Cepea-Esalq/USP), mostrou que, em menos de 50 anos, a produtividade do agronegócio do país aumentou 400%. Esses resultados vieram com a mudança de mindset, a implementação da cultura data driven e a adoção de tecnologia.

Afinal, o que é “ser” data driven?

É basear as decisões em análises, fazendo uso de tecnologias como inteligência artificial, big data, machine learning, IoT, entre outras, para coletar e processar informações que orientem estratégias e operações. No contexto do agronegócio, essa abordagem é essencial devido à complexidade e variabilidade do setor. Ao adotar uma cultura de análise de dados, as empresas agrícolas podem aprimorar o uso de recursos, prever condições climáticas adversas, favorecer a eficiência da produção, antecipar demandas de mercado e tomar decisões mais precisas em tempo real, resultando em maior produtividade, rentabilidade e sustentabilidade.

Principais desafios

Para alcançar um verdadeiro desempenho no campo do data driven, as empresas do agronegócio enfrentam alguns desafios, como: investir em infraestrutura tecnológica robusta, fomentar uma cultura organizacional orientada por dados e capacitar a equipe para utilizar ferramentas analíticas de maneira eficiente.

Vantagens

De acordo com um estudo da Forbes, a inovação voltada à inteligência de dados dentro do agronegócio não apenas aumenta a eficácia da força de trabalho humana, mas também melhora significativamente os resultados das colheitas, impulsionando o ritmo e volume. Entre os benefícios observados, destacam-se a elevação da produtividade, a eficiência na produção em larga escala e a redução sistemática de custos desnecessários. Além disso, a capacidade de tomar decisões baseadas em dados também permite uma adaptação mais ágil às mudanças do mercado e às necessidades dos consumidores.

Cases de sucesso

A Monsanto é uma das empresas que incorpora o uso de big data em suas operações, empregando análise de informações para aprimorar projetos de plantio e fornece recomendações detalhadas sobre seleção de sementes, condições ideais de cultivo e outros aspectos relevantes. Isso permite à companhia aumentar a produtividade e, ao mesmo tempo, otimizar o uso de recursos. Ainda é possível aprender continuamente com o processo por meio dos insights gerados.

Diante desse cenário, companhias especializadas em análise de dados e inteligência de mercado podem se tornar aliadas cruciais ao auxiliar o setor na adoção da tecnologia, favorecendo a aplicação de estratégias valiosas e o apoio eficiente para impulsionar a transformação digital.