Para a análise preditiva, são necessários dados de qualidade

A análise preditiva é o futuro da tecnologia do agronegócio. Ela pode garantir resultados, possibilitando que os produtores tomem decisões específicas sobre como operar suas fazendas de forma mais eficiente e produtiva.

Previsões precisas dependem dos dados coletados, e reunir esse conjunto de dados não é uma tarefa fácil. Isso requer um alto nível de confiança na tecnologia de animal para animal, de dia para dia, e de curral de engorda para curral de engorda.

Diante disso, a maioria das obstruções da análise preditiva ocorre por limitações relacionadas aos dados. Dados incorretos ou incompletos poderão proporcionar insights imprecisos, e a confiança nesses dados incertos para prever resultados pode ser uma grande armadilha para os produtores – podendo levar à perda de produção, de tempo e de receita.

A Cargill identificou quatro pilares de dados de qualidade, colaborando para que os produtores saibam o que procurar ao determinar a tecnologia preditiva a ser utilizada.

1. Precisão

A precisão é uma característica crucial da qualidade de dados, pois informações imprecisas podem causar problemas significativos com consequências. Por exemplo, se você está tentando descobrir uma fórmula de ração, são necessários dados de laboratório que sejam precisos e de qualidade em relação aos dados exatos dos nutrientes. Parece simples, mas certifique-se de que a tecnologia escolhida esteja coletando informações verdadeiras e precisas.

2. Integralidade

A análise preditiva depende de padrões. Portanto, um conjunto de dados mais extenso gera previsões mais precisas. Além disso, com mais dados coletados, as chances de que os dados estejam incompletos são menores. Existem sistemas que podem monitorar o comportamento do animal e as operações na fazenda 24 horas por dia, oferecendo aos produtores um conjunto abrangente de dados para observar os padrões internos.

3. Relevância

A relevância é importante, pois, antes de tudo, deve haver um bom motivo pelo qual os produtores estão coletando essas informações. Se os dados coletados não correspondem aos objetivos da sua fazenda, significa que eles são essencialmente inúteis – desperdiçando tempo e dinheiro.

O produtor deve pensar nas metas finais ao decidir a tecnologia que deseja implementar em sua fazenda, bem como as previsões que deseja fazer. Por exemplo, se ele quiser melhorar o comportamento, ele pode monitorar os padrões de comportamento; para a saúde, ele pode monitorar a ingestão de alimentos e água. Em seguida, a análise preditiva pode determinar como otimizar ao máximo com informações úteis, sem a necessidade de passar horas analisando várias planilhas.

4. Velocidade e tempo hábil

Quanto mais rápido os dados estiverem disponíveis para análise, mais rápido o sistema poderá fazer uma previsão e, consequentemente, mais rápido o produtor poderá decidir o que fazer em seguida. Além disso, é fundamental ter as informações mais recentes.

Dados e insights em tempo real podem ter um grande impacto. Por exemplo, na produção de camarão, a captura de dados da margem do tanque, bem como o desenvolvimento de uma visualização ao vivo do painel de operações do status do tanque e do crescimento dos camarões, pode ajudar os produtores a prever resultados com precisão por meio da combinação dos dados de produção com os dados ambientais, a fim de maximizar os lucros.

Ou então, considere a produção de gado leiteiro, em que as demandas dos consumidores mudam constantemente e há volatilidade e mudanças de mercado consistentes. Os dados precisam ser entregues imediatamente para serem relevantes.

Garantindo sucesso com a análise preditiva

Implementar a análise preditiva na fazenda pode ser um processo amedrontador, mas os produtores se beneficiarão a longo prazo com dados precisos, em tempo real e que auxiliam a tomada de decisão.

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