Desde el comienzo de la agricultura en el periodo Neolítico, los agricultores se han esforzado continuamente con la intención de mejorar la productividad de sus cultivos. Estas explotaciones, por su complejidad, generan una inmensa cantidad de datos que hoy, gracias a la tecnología Big Data, pueden ser gestionados más fácilmente para obtener información valiosa para la toma de decisiones.
La popularización de los dispositivos móviles, la proliferación de las redes inalámbricas de conexión a internet, la maquinaria de precisión, los sistemas de telecontrol, la democratización de sensores y el aumento de la potencia de computación y almacenamiento han provocado el desembarco de una tecnología que puede aplicarse a multitud de procesos agrícolas que ha dado paso a lo que se conoce como agricultura de precisión y entre los que se puede enumerar:
•Elección del cultivo idóneo
•Elección de la cantidad de semillas o plantas
•Monitorización del riego eficiente
•Determinación de la cantidad óptima de fertilizante a utilizar
•Determinación la cantidad óptima de plaguicidas a utilizar
•Determinación predictiva de los riesgos de plagas y enfermedades
•Mejora de la gestión de riesgos meteorológicos
•Predicción de la producción, rendimiento y retornos
•Determinación del momento óptimo para cosechar
La gran cantidad de información útil que puede recogerse de una finca a través de la tecnología Big Data, gestionada de forma inteligente, mejora los márgenes de beneficio de la explotación. ¿Cómo? Sacando el máximo partido a los recursos disponibles tales como el agua de riego y la energía para moverla, un bien escaso que representa uno de los mayores costes de una explotación agrícola y del cual podría ahorrarse hasta un 40%.
Los sensores que se instalan en las fincas obtienen datos en tiempo real y se almacenan en una base de datos que es posible consultar desde cualquier dispositivo, en cualquier momento y en cualquier lugar. Una información útil que debidamente gestionada y procesada permite mejorar la toma de decisiones y, en consecuencia, la productividad de la empresa agrícola.
Y no sólo son útiles aquellos datos directamente recogidos de los sensores instalados en la propia finca, la información procedente de fuentes como la Agencia Estatal de Meteorología u otros organismos aporta datos relacionados con el clima, datos de la maquinaria, observaciones en campo, análisis foliares y de agua, la composición del suelo o imágenes de la explotación vía satélite.
La Organización de las Naciones Unidas para la Alimentación y la Agricultura calcula que en el año 2050 convivirán 9.000 millones de personas en el planeta, 2.000 millones más que actualmente, por lo que será necesario aumentar la producción de alimentos con la misma cantidad de suelo y menos recursos como el agua. Todo ello sin olvidarnos del contexto en el que el planeta está inmerso: el cambio climático.
En este sentido, Dinsa trabaja con su unidad de negocio bynse recogiendo diariamente más de dos millones de datos que los agricultores registran en sus cultivos a través de los equipos de medición de las condiciones del suelo, de humedad, de temperatura… Una información que se recoge en la herramienta bynsecloud y facilita la trazabilidad y el control para tomar mejores decisiones en base a información real que mejore la rentabilidad.
“Tradicionalmente los agricultores han llevado a cabo sus tareas agrícolas a través de un calendario previamente definido según su intuición y experiencia”, comenta Gonzalo Martín, CEO de bynse. “La tecnología Big Data está cambiando por completo los tiempos en una producción agrícola porque permite al gestor tomar mejores decisiones en cada momento gracias al análisis de gran cantidad de datos en tiempo real”.
La agricultura del futuro será una agricultura sostenible con el medio ambiente. Dejarán de existir casos de cosechas perdidas debido a sequías, nevadas o lluvias torrenciales. bynse es capaz de notificar al gestor a través de Twitter, sms o email las necesidades actuales y futuras de cultivo para que el gestor pueda tener la producción bajo control.