O uso da tecnologia no agronegócio já é uma realidade. Termos como smart farming e integridade de dados estão cada vez mais presentes no setor, que é um dos mais importantes da economia brasileira. Inclusive, é responsável por boa parte dos negócios fomentados no país, principalmente no que se refere às exportações.
Afinal, com toda essa importância e movimentação de dinheiro, não é de estranhar que a tecnologia no agronegócio seja essencial para o desenvolvimento sustentável das atividades agrícolas. Não podemos deixar de citar que o uso da inteligência artificial e da ciência de dados traz resultados valiosos para modelos de negócios em evolução.
Portanto, queremos saber: você já utiliza o Business Intelligence a favor da sua produção? Se a sua resposta foi negativa, está no lugar certo. Preparamos este artigo para falar sobre os principais benefícios do BI para o agronegócio e o que esperar do futuro da tecnologia dentro do setor. Acompanhe e confira!
Quais são os benefícios da tecnologia no agronegócio?
Primeiramente, precisamos entender todo esse processo de disruptura tecnológica no agronegócio. Nesse sentido, atividades que eram manuais, demoradas e exaustivas começaram a ser desempenhadas por máquinas modernas e sensores que facilitam os processos de coleta, organização, análise e monitoramento de dados, como no BI.
Dessa forma, todas essas ferramentas atuando em conjunto facilitam a rotina de quem trabalha em uma propriedade agrícola. Além disso, contribuem para o desenvolvimento de uma cadeia produtiva que potencializa os lucros respeitando os recursos naturais e tecnológicos disponíveis.
A seguir, descubra quais são os benefícios da tecnologia no agronegócio que você pode obter se realizar os investimentos de acordo com as suas demandas e buscar as parcerias ideais para ter acesso a soluções personalizadas.
Recolhimento de dados
Se olharmos para trás, não precisamos ir muito longe: todas as informações de uma fazenda, por exemplo, eram feitas sem o auxílio da tecnologia. Em alguns casos, as pessoas utilizavam planilhas para organizar e observar seus processos. Com isso, demorava muito mais para identificar os gargalos administrativos, operacionais e nas negociações.
Com a expansão da tecnologia no agronegócio, essa tarefa se tornou mais prática. Assim sendo, as fazendas digitalizadas ou migrando algumas de suas atividades para o ambiente virtual contam com uma integração que vai dos sensores espalhados pela lavoura até os sistemas de gestão e maquinários. Tudo isso, em tempo real.
Dessa maneira, torna-se mais simples observar padrões positivos ou negativos, verificar qual cultura teve mais lucro, qual apresentou mais perdas ou mais tempo para cultivo. Qualquer erro ou dificuldade é encontrado cedo o suficiente para que um diagnóstico preciso seja realizado e se tome um rumo eficiente.
Integração da operação
Antes da integração de sistemas, a maioria das operações trabalhava de maneira isolada. Em outras palavras, o financeiro tratava apenas dos assuntos financeiros, enquanto o marketing desenvolvia ações para atingir seu público-alvo, o comercial tentava fechar negócios, e o administrador, de certa maneira, fazia uma ponte entre todos eles.
O fato é que a concorrência está acirrada e o uso da tecnologia no agronegócio é crescente. Precisamos ter em mente que as operações e as tomadas de decisão precisam ser rápidas, o que dificulta esse modelo da segregação.
Não é à toa que os sistemas de gestão atuais trabalham com o máximo de integração possível. Nem sempre um resultado negativo em uma área é uma resposta óbvia. Ou seja, um prejuízo na comercialização de determinada cultura não significa, necessariamente, falta de público. Às vezes, o custo-benefício da produção não foi bom ou a dificuldade de escoamento elevou muito o preço.
É necessário olhar para o negócio de uma maneira mais completa, ter acesso a todos os números e variáveis para um diagnóstico preciso. Assim, os gestores evitam prejuízos, desperdícios e conseguem aumentar o lucro de uma forma muito mais inteligente.
Melhoria da produtividade
Não tem como falar nos benefícios da tecnologia no agronegócio sem citar o aumento da produtividade. O BI amplia a eficiência de todos os recursos utilizados na produção, desde as máquinas aos insumos, passando, é claro, pela mão de obra e por decisões estratégicas que vão levar o produto até os consumidores finais.
Mas como isso é possível? Além dos benefícios apresentados até aqui — que dizem respeito a uma identificação de problemas e oportunidades mais rápida e a uma gestão mais ágil —, a tecnologia auxilia na realização de planejamentos mais seguros e bem-feitos, que garantem a solidez dos resultados obtidos.
Uma vez que se tem uma maior compreensão sobre todos os processos na produção, é possível focar os esforços pontualmente. Portanto, esse conhecimento contribui para que todos os esforços sejam na direção da otimização dos resultados.
Isso significa que a tecnologia no agronegócio traz muitos benefícios que garantem o melhor aproveitamento da mão de obra, assim como dos recursos e maquinários. Por esse motivo, podemos dizer que esse é um dos benefícios mais importantes do BI no agronegócio.
Redução de custos
Esse é um dos benefícios que mais chama a atenção de gestores e empreendedores quando o assunto é a aplicação da tecnologia no agronegócio. Desse modo, a partir do uso dos indicadores que o BI proporciona, é possível determinar como os recursos são empregados, gerando redução de custos.
Por exemplo, ao iniciar um plantio com os dados coletados do solo, condições climáticas da região e tipo de cultura que será desempenhada, quem está à frente de todas as decisões pode planejar todos os processos por meio de um controle mais eficiente.
Ou seja, o uso correto dos dados permite alocar as sementes adequadamente, utilizar os fertilizantes na medida certa, evitar desperdícios nos processos de irrigação, entre outras iniciativas que contribuem para a redução de custos e o desenvolvimento escalonado da propriedade agrícola.
Portanto, um dos maiores benefícios que a tecnologia no agronegócio proporciona — não apenas com o BI, mas com todas as ferramentas inovadoras — é o direcionamento preciso. E, mais do que isso, o controle sobre as demandas que melhoram o processo produtivo e favorecem a redução de custos.
Apoio na tomada de decisão
A competitividade no setor agrícola é cada vez maior, e um dos fatores que justificam esse contexto de intensa disputa no mercado é o uso da tecnologia no agronegócio. No entanto, um diferencial é que uma tomada de decisão certeira e baseada em dados permite uma visão ampla sobre o negócio.
Mas como isso acontece? Simples, com os relatórios gerados pelo BI e demais ferramentas. Com esses dados em mãos, as tomadas de decisão saem do achismo e passam a ter maior precisão fundamentada em informações coletadas corretamente. Lembre-se de que boas tomadas de decisão resultam de um estudo sobre onde se deseja atuar.
Por fim, estamos em um movimento de transformação digital que atinge nossa vida pessoal e profissional. Por isso, quem entende todo esse cenário e investe em tecnologia no agronegócio sai à frente percebendo seus negócios crescendo de modo ordenado e sustentável. Os benefícios são inúmeros para o empreendedor e para os consumidores.
Logo, vale a pena investir em soluções inteligentes que promovam a integração. Para isso, é importante encontrar fornecedores que conheçam o mercado e não entreguem apenas as ferramentas, mas também assistência e treinamento, compreendendo as necessidades reais do seu negócio e trazendo soluções personalizadas, como faz a Know Solutions.
Percebeu que este artigo fez sentido para você? Se a sua resposta foi afirmativa, aproveite a oportunidade e entre em contato com nosso time de especialistas. Será um prazer apresentar a solução ideal para o seu formato de negócio.
Materia muito interessante
Obrigada pelo artigo 🙂 Acho que eu tenho uma equipe que pode obter cada sucesso 🙂 Mas sem kanbantool.com, nao conseguimos arranjar e controlar todas tarefas. Ferramentas digitais podem ajudar bastante – tal como manager ou teamledaer, mas mais suave 🙂 Eu planejo o dia do trabalho com kanban e todas tarefas sao cumpridas. Eu sei que nao cada um gosta trabalhar assim, mas comigo funciona 🙂
Parabéns por trazer a CRISP-DM de volta ao tablado. O “produtocentrismo” que assola o mercardo de BI pressiona os players a comprar o último brinquedo, a seguir a última moda, quando quase tudo que tem algum uso prático já existe há décadas – como o CRISP-DM
Seria legal um artigo um artigo comparando-o com SEMMA. Pode ser muito interessante para quem entrou na área há menos de 20 anos.
Gostaria de entender se a utilização da Big data nas empresas gera algum tipo de desvantagem nas pessoas que lá trabalham ?
Sobre o comentário do João Kechichian, concordo em relação às empresas não terem claro o que querem, e concordo com o Leandro sobre a abordagem de “Qual o seu problema” para dar as sugestões.
Mas vale ressaltar que as empresas não conseguem identificar o que querem por não terem claro um Planejamento Estratégico e objetivos bem descritos. Isso facilita muito perceber quais indicadores serão necessários acompanhar para atingir os resultados esperados.
Bom dia,
Há muita diferença das versões do livro The Data Warehouse Toolkit?
Vejo que ele esta na 3 edição.
Posso comprar apenas a 3 ou devo comprar todas?
Oi Marcos!
Há algumas atualizações com conceitos mais atuais. Não precisa comprar todas as edições não, apenas a 3a já cobre tudo que precisa.
Sim e não. A maior diferença é entre a primeira edição e as restantes. Da segunda edição em diante, quando a Margy Ross assumiu o livro, é tudo mais ou menos o mesmo.
A primeira edição, que por acaso chegou a ser publicada em português, é a melhor, na minha opinião. Ela é mais concreta, menor e mais focada. Se conseguir achá-la, compre. Vale ouro.
eu precisava para compor você uma pouco de note ajudar diga obrigado again com o extraordinário conselhos você compartilhado nesta página . Foi certamente maravilhosamente generoso com você dando abertamente tudo o que muitas pessoas {poderiam ter | poderiam possivelmente ter | poderiam ter | teriam | distribuído para um ebook para gerar alguma massa para eles mesmos , especialmente considerando que you poderia ter tried it se você nunca desejado . Those estratégias também agido como outras pessoas tenha semelhante desire como my own entender bom negócio mais relacionado este assunto . Eu tenho certeza há alguns mais agradáveis ocasiões ahead para pessoas que ver seu site
[…] de BI — Business Intelligence ou, traduzindo, Inteligência Empresarial — é justamente o diferencial que uma empresa precisa para tratar dados gerados por vários meios. Veja alguns contextos que podem servir de […]
[…] para aumentar seu lucro ou diminuir seus custos operacionais. Esse é o conceito básico de Business Intelligence utilizado como diferencial […]
Olá Leandro.
Acredito que o potencial da área de Business Intelligence dentro das empresas pode ser maior do que se imagina hoje.
Trabalho com consultoria de B.I. para agencias e empresas, e enfrentamos diariamente dois grandes problemas.
1- Padronização dos dados: Como utilizamos muitas fontes de dados, todo o processo, desde o que a implementação, até a parte operacional, precisa ser muito bem estruturada. Sem o padrão das informações perde-se muito tempo com “correção”, sendo que “tempo” não é o que temos para identificar um padrão, pois no dia seguinte ele pode mudar se não o tratarmos.
2- Pessoas que não sabem o que querem: Corporações não sabem o que querem, logo querem tudo. O problema é que sabemos que não tudo não é necessário, se consegue identificar padrões e otimizações com metade do volume. Sendo assim o processo de otimização passa a ser inteligente para ser operacional.
O futuro da área esta encaminhando para segmentações e clusterizações dinâmicas para analise de Big Data, mas se o processo de todos envolvidos precisa ser muito bem desenhado e a área de B.I. precisa ter este knowhow também.
Obrigado e muito bom seus artigos.
Oi João, obrigado pelo seu comentário! Concordo com você!
Realmente, a padronização dos dados é o ponto mais sensível mesmo. Aqui estimamos em torno de 60% a 70% do tempo em um projeto de BI apenas para esta parte.
Sobre as pessoas não saberem o que querem, aqui vemos como uma certa vantagem. Muitas vezes não é nem exatamente não saber o que querem, mas não saberem o que é possível fazer. Com isso, parte do nosso trabalho aqui é exatamente entender do que o cliente sofre aí então sugerir algumas coisas. Tentamos não ir para uma abordagem de “o que você quer” mas sim de “quais são seus problemas”.
Isso me deu até a ideia de criar um post focado nisso, vou deixar anotado para o futuro!
Existe uma técnica chamada Árvore de Realidade Presente, da Teoria das Restrições, que lida justamente com essa barafunda de problemas e entendimentos. Eu experimentei a mesma frustração que você, João, e decidi resolver esse problema. A imagem https://geekbi.files.wordpress.com/2020/10/bi_toc-crt-x.png é um resumo do que eu tenho até agora.
Adoraria uma contribuição. “O cliente não sabe o que quer” já está lá. “Dados são sujos” e “Dados são bagunçados” me parecem boas adições.
O que você acha? E você, Leandro?