Aplicações de ciência de dados em meios agrários
A Ciência de Dados está cada vez mais presentes em nosso dia a dia. Facilita a tomada de decisões tornando-as mais assertivas e eficientes.
Empresas de todas as áreas buscam cada vez mais utilizar dessa tecnologia. Ela traz eficiência em tomadas de decisões, por serem baseadas em analise quantitativas e evidências.
A linguagem de programação python é uma das tecnologias a frente para a inserção de ciência de dados em nosso cotidiano. Essa linguagem junto a algumas bibliotecas específicas é capaz de manipular dados, e aplicar técnicas de aprendizado de maquinas em inteligência artificial.
Nesse artigo você encontrará informações sobre a utilização e o funcionamento da ciência de dados em meios agrários.
Data Science is increasingly present in our daily lives. It facilitates decision-making by making them more assertive and efficient.
Companies from all areas increasingly seek to use this technology. It brings efficiency in decision-making, because they are based on quantitative analysis and evidence.
The python programming language is one of the technologies ahead for the insertion of data science in our daily lives. This language along with some specific libraries is able to manipulate data, and apply machine learning techniques in artificial intelligence.
In this article you will find information on the use and functioning of data science in agricultural environments.
Sumário:
1. Introdução
2. Utilização de ciência de dados em meios agrários
3. Beneficiários
4. Comportamento do produtor em relação a essa mudança
5. Conclusão
6. Referencias
Summary:
1. Introduction
2. Use of data science in agricultural environments
3. Beneficiaries
4. Behaviour of the producer in relation to this change
5. Conclusion
6. References
1- Introdução
A Ciência de Dados é algo fundamental para empresas e industrias, é com ela que se garante um bom desempenho e uma certa certeza do que está sendo realizado. Com ela é possível tomar decisões com maior certeza, introduzir novos produtos e serviços em mercado, além de padronizar o controle da empresa por exemplo.
A análise de dados hoje é a aplicação mais utilizada, por trazer maior segurança às empresas e tratarem as informações e identificar alguns elementos importante para o crescimento da empresa no mercado, como tendências e padrões. É um grande diferencial usar a Ciência de dados no processo de marketing, pois com ela pode-se identificar comportamentos e preferencias e assim trazer uma melhor proposta ao cliente.
A coleta de dados é algo fundamental para o desenvolvimento de várias áreas. Em especial, citarei agrarias nesse artigo.
1- Introduction
Data Science is something fundamental for companies and industries, it is with it that a good performance and a certain certainty of what is being accomplished is guaranteed. With it it is possible to make decisions with greater certainty, introduce new products and services in the market, in addition to standardizing the control of the company for example.
Data analysis today is the most used application, for bringing greater security to companies and treat information and identify some important elements for the growth of the company in the market, such as trends and standards. It is a great differential to use data science in the marketing process, because with it you can identify behaviors and preferences and thus bring a better proposal to the customer.
Data collection is fundamental to the development of several areas. In particular, I will cite agrarians in this article.
2- Utilização de Ciência de Dados em meios agrários
A Ciência de Dados é muito utilizada nos meios agrários como ferramenta essencial para o aumento de produtividade e eficiência principalmente. Sendo muito usada para coleta de dados agronômicos- que são dados coletados em campo afim de aumentar produtividade, combater pragas, manejo de maquinários, dentre outros-.
Em previsões de safra também, é muito utilizado a Ciência de Dados. Em sua coleta e análise de dados, como dados do solo e dados climáticos, torna possível fazer uma antecipação do rendimento da safra, e, com isso facilitar decisões sobre o plantio.
Outro ambiente onde se faz o uso dessa tecnologia é na detecção e controle de pragas. Por meio de análise de dados, é possível encontrar padrões que definem a presença de pragas em plantações, com isso, pode ser estudada uma forma de intervir no processo e não causar grandes perdas na colheita.
Outra área onde a Ciência de Dados tem extrema importância é na agricultura de precisão. É usado imagens de satélite, drones e sensores onde são coletados grandes dados sobre umidade, qualidade do solo e das plantas. Com esses dados são projetados sistemas de irrigação onde ele é acionado em momento adequado para irrigar. Em cima desses dados, também é possível fazer um controle sobre o melhor momento para aplicar fertilizantes e não acarretar em possíveis perdas na plantação.
2- Use of Data Science in agricultural environments
Data Science is widely used in agricultural environments as an essential tool for increasing productivity and efficiency, mainly. Being widely used for agronomic data collection - which are data collected in the field in order to increase productivity, combat pests, machinery management, among others-.
In crop forecasts too, Data Science is widely used. In its collection and analysis of data, such as soil data and climate data, it makes it possible to make an anticipation of the yield of the crop, and thereby facilitate decisions about planting.
Another environment where this technology is used is in the detection and control of pests. Through data analysis, it is possible to find patterns that define the presence of pests in plantations, with this, a way to intervene in the process and not cause large losses in the harvest can be studied.
Another area where Data Science is extremely important is in precision agriculture. It uses satellite imagery, drones and sensors where large data on moisture, soil and plant quality are collected. With this data are designed irrigation systems where it is triggered at the appropriate time to irrigate. On top of this data, it is also possible to make a control over the best time to apply fertilizers and not lead to possible losses in the plantation.
3- Beneficiários
O uso dessa tecnologia em meios agrários, traz vários benefícios. Esses benefícios são distribuídos entre vários setores. Abaixo irei indicar alguns dos principais beneficiários e como isso traz um impacto em sua rotina.
3.1- Agricultores: Com o uso de Ciência de Dados, os agricultores se tornam os principais beneficiários, por terem essa ferramenta que auxilia na tomada de decisões, eles conseguem garantir maior produtividade e reduzir grandes custos na linha de produção. Além disso, com a coleta de dados os agricultores podem decidir com maior precisão o momento ideal para fazer o plantio, fazer irrigações, aplicar fertilizantes e realizar a colheita.
3.2- Empresas agrícolas: As empresas agrícolas têm muitos benefícios em usar Ciência de Dados. Com ela é possível tomar decisões estratégicas e com isso ter uma gerência mais eficiente. Há também a possibilidade de inovação em produtos. Com base nos dados coletados, é possível criar produtos que atendem um determinado público de forma eficaz.
3.3- Pesquisadores e cientistas: Com o uso de Ciência de dados em meios agrários os pesquisadores e cientistas conseguem insights importantes do setor. Isso faz com que obtenham informações importantes para descobertas e melhoramento da área. Fazendo coleta de dados, eles conseguem identificar padrões e tendências, com isso surgem pesquisas afim de melhorar as práticas agrárias.
3.4- Consumidores: Os consumidores também são beneficiários do uso de Ciência de Dados em campo agrário. Com o uso dessa tecnologia os consumidores têm uma garantia de produtos mais sustentáveis e com maior disponibilidade. Além disso, com o uso de ciência de dados o consumidor pode fazer o rastreamento da origem do alimento, afim de garantirem maior segurança alimentar e terem maior transparência na cadeia alimentar.
3- Beneficiaries
The use of this technology in agrarian means brings several benefits. These benefits are distributed across multiple industries. Below I will indicate some of the main beneficiaries and how this has an impact on their routine.
3.1- Farmers: With the use of Data Science, farmers become the main beneficiaries, by having this tool that assists in decision making, they can ensure greater productivity and reduce large costs in the production line. In addition, with data collection, farmers can more accurately decide the optimal time to plant, irrigate, apply fertilizer and harvest.
3.2- Agricultural companies: Agricultural companies have many benefits in using Data Science. With it it is possible to make strategic decisions and thus have a more efficient management. There is also the possibility of product innovation. Based on the data collected, it is possible to create products that serve a certain audience effectively.
3.3- Researchers and scientists: With the use of Data Science in agricultural environments, researchers and scientists gain important insights from the sector. This makes them obtain important information for discoveries and improvement of the area. By collecting data, they can identify patterns and trends, with this comes research in order to improve agrarian practices.
3.4- Consumers: Consumers are also beneficiaries of the use of Data Science in the agrarian field. With the use of this technology consumers have a guarantee of more sustainable products with greater availability. In addition, with the use of data science the consumer can trace the origin of the food in order to ensure greater food safety and have greater transparency in the food chain.
4- Comportamento do produtor em relação a essa mudança
O produtor está cada vez mais ciente da importância do uso dessa ciência. Apesar de muitos ainda estarem com certa insegurança, muitas vezes por não terem conhecimento de tal tecnologia, muitos dos produtores já estão aderindo dessa tecnologia. Com tantas ferramentas de análise e coleta de dados, os produtores perceberam o diferencial em usar dessa tecnologia. Eles acabam percebendo o quão útil é para definir parâmetros para tornar uma safra mais eficiente.
Há alguns produtores que ainda tem um certo receio em aceitar e utilizar dessa tecnologia. Mas isso vai diminuindo com o tempo, afinal, não há como continuar sem utilizar desses meios, pois isso impacta diretamente nos valores adquiridos. Além disso, os consumidores optam por adquirirem alimentos onde se tem a possibilidade de rastrear e não deixar nada por “debaixo dos panos”. Com isso percebemos que não há muitas formas de fugir dessa tecnologia, que certamente está cada vez mais sendo utilizada.
4- Behavior of the producer in relation to this change
The producer is increasingly aware of the importance of using this science. Although many are still somewhat insecure, often because they are not aware of such technology, many of the producers are already adhering to this technology. With so many tools for analysis and data collection, producers realized the differential in using this technology. They eventually realize how useful it is to set parameters to make a crop more efficient.
There are some producers who are still a little afraid to accept and use this technology. But this will decrease over time, after all, there is no way to continue without using these means, because this directly impacts on the values acquired. In addition, consumers choose to purchase food where they have the ability to track and leave nothing "under the covers." With this we realize that there are not many ways to escape this technology, which is certainly increasingly being used.
5- Conclusão
Como visto acima, os beneficiários não são poucos. No geral, todos somos beneficiários. A ciência de dados contribui muito para o desenvolvimento agrário. São amplos os benefícios da utilização de tal, tanto nas situações primarias, preparação para a cultivação, quanto ao final, na chegada dos produtos na mesa do consumidor.
É importante ressaltar que o uso dessa técnica não substitui a experiência e o saber dos profissionais da área. Ela complementa o conhecimento para ter resultados melhores e mais precisos.
A Ciência de Dados revoluciona o meio agrário, aumentando a produtividade, a sustentabilidade e a eficácia. Ao usar essa tecnologia, pode-se aproveitar oportunidades de crescimento e inovar no mercado, além de trabalhar no agronegócio com mais inteligência e responsabilidade, fazendo assim atender demandas de alimentos de maior qualidade e sustentabilidade.
5- Conclusion
As seen above, the beneficiaries are not few. Overall, we are all beneficiaries. Data science contributes a lot to agrarian development. The benefits of using such are ample, both in the primary situations, preparation for cultivation, and at the end, in the arrival of the products on the consumer's table.
It is important to emphasize that the use of this technique does not replace the experience and knowledge of professionals in the area. It complements knowledge for better and more accurate results.
Data Science revolutionizes the agrarian environment, increasing productivity, sustainability and effectiveness. By using this technology, one can take advantage of growth opportunities and innovate in the market, in addition to working in agribusiness with more intelligence and responsibility, thus meeting demands for higher quality and sustainable food.
6- Referências
IBM. Ciência de Dados. Disponível em: https://www.ibm.com/br-pt/topics/data-science. Acesso em: 27/06/2023.
BLOG CLIMATE FIELDVIEW. Como o Big Data é usado na agricultura. Disponível em: https://blog.climatefieldview.com.br/como-o-big-data-e-usado-na-agricultura#:~:text=A%20Ci%C3%AAncia%20de%20Dados%20na%20agricultura.%20Um%20segmento,tem%20do%20pr%C3%A9-plantio%20%28incluindo%20seu%20planejamento%29%20%C3%A0%20p%C3%B3s-colheita. Acesso em: 27/06/2023.
AGROTOOLS. Data Science no agronegócio ESG. Disponível em: https://agrotools.com.br/blog/tecnologia-big-data/data-science-no-agronegocio-esg/. Acesso em: 28/06/2023.
6- References
IBM. Data Science. Available at: https://www.ibm.com/br-pt/topics/data-science. Accessed on: 06/27/2023.
CLIMATE FIELDVIEW BLOG. How Big Data is used in agriculture. Available at: https://blog.climatefieldview.com.br/como-o-big-data-e-usado-na-agricultura#:~:text=A%20Ci%C3%AAncia%20de%20Dados%20na%20agricultura.%20Um%20segmento,tem%20do%20pr%C3%A9-plantio%20%28incluindo%20seu%20planejamento%29%20%C3%A0%20p%C3%B3s-colheita. Accessed: 27/06/2023.
AGROTOOLS. Data Science in ESG agribusiness. Available at: https://agrotools.com.br/blog/tecnologia-big-data/data-science-no-agronegocio-esg/ . Access on: 06/28/2023.
