Las múltiples variables que afectan al sector agrícola, como la competencia global o los diversos agentes que intervienen en la cadena de producción y distribución, lo convierten en un segmento cuyos resultados dependen en gran medida del acierto estadístico. En este contexto, la analítica de datos y el big data puede proporcionar una herramienta de mejora para afrontar el continuo cambio y evolución del sector.
Tinámica, empresa especializada en big data y analítica de datos, ha identificado 7 ámbitos en los que esta tecnología puede mejorar la toma de decisiones de esta actividad, hasta ahora, eminentemente tradicional:
1. Digitalización de las operaciones: dejar traza de las actividades en forma de datos de las operaciones de producción, transformación, confección, almacenamiento, comercialización, marketing y distribución de los productos alimentarios. A partir de esta información, las empresas del sector obtienen datos digitales para combinarlos con información externa y tomar decisiones más acertadas.
2. Mejores decisiones de inversión: tanto a largo plazo como en la planificación de la producción a corto y medio plazo, utilizando el análisis de tendencias y de las evoluciones del sector que se dan por inercia.
3. Producción agrícola optimizada: mediante el uso de las infraestructuras y maquinaria de agricultura de precisión, haciendo mejores previsiones de cosecha, mejorando y anticipando la probabilidad de ocurrencia de enfermedades o plagas y reduciendo impactos ambientales.
4. Más calidad y mejor planificación de recursos: el big data permite hacer una mejor segmentación de los productos agroalimentarios, elevando la calidad y planificando y optimizando los recursos necesarios en el proceso de transformación.
5. Optimización de costes logísticos: en el área de la distribución de productos agroalimentarios, analizando mejor los procesos logísticos y optimizando costes y calidad de servicio.
6. Segmentación más acertada de la demanda: en la comercialización y marketing de los productos agroalimentarios, la analítica de datos permite conocer y segmentar mejor la demanda, alineándola con la oferta, anticipando y gestionando las oscilaciones e imperfecciones del mercado, analizando tendencias…
7. Utilización de un sistema de precios inteligente: más cercano al tiempo real y mejor adaptado para lograr un mejor equilibrio entre oferta y demanda y evitar las rebajas provocadas por los excedentes de producción.
“Los proyectos de big data y analítica avanzada de datos aplicados al sector Agro permiten extraer más inteligencia y dar soporte a las decisiones de negocio de los distintos actores de la cadena de valor”, ha comentado Enrique Serrano, director general de Tinámica.
