Foi-se o tempo em que a agropecuária era uma atividade intuitiva, baseada em tradição e sujeita à imprevisibilidade da natureza. A partir do acirramento da competitividade no campo, incrementado nos anos 1990, muita coisa mudou. Hoje, muita tecnologia e excelência operacional fazem parte do agronegócio. Nesse cenário, a mineração de dados (do inglês data mining) surge como item fundamental na boa gestão.
O agronegócio sempre teve destaque na economia brasileira – e tem recebido ainda mais atenção nesses tempos de crise. Seu papel estratégico exige comprometimento na busca pelos melhores resultados que possam ser alcançados. Para atuar com assertividade e evitar imprevistos, é preciso apostar na qualidade da informação. A excelência operacional e o business intelligence têm muito a oferecer, principalmente a partir das técnicas de mineração de dados.
Muitas informações e variáveis podem ser consideradas para proporcionar mais previsibilidade ao agronegócio. Começam pelos atributos do solo, das culturas a serem adotadas, dos insumos. Passam pelas atividades de abastecimento, logística e comercialização. Conjugar os recursos disponíveis com a demanda do mercado, melhorando a competitividade, é o alvo a ser alcançado. Como produzir da forma mais inteligente, mais barata e com menor risco? Como não se afogar em um mar de informações desconexas?
É isso que a mineração de dados vai responder. Embora a solução hoje seja adotada com mais frequência por empresas de maior porte no agronegócio, as iniciativas de pequeno e médio porte também podem ser muito beneficiadas com o uso da técnica. Além de melhorar a produção, essa medida auxilia na gestão administrativa e no enfrentamento das exigências do mercado.
Como funciona o data mining
Quando o volume de dados é muito grande, é necessário aplicar análises matemáticas para extrair modelos das bases disponíveis. Esse processo se denomina data mining, ou mineração de dados, e é usado para identificar padrões e tendências estatísticas que contribuam na tomada de decisões. No agronegócio, é extremamente útil para a agricultura de precisão e para a agroindústria, entre outros aspectos. A variabilidade de produtividade na lavoura, por exemplos, tem causas variadas e complexas.
Para que seja feita essa análise, são usados algoritmos, que são conjuntos de regras de operação. Por meio deles, os dados são processados para que se identifiquem modelos de comportamentos e relações. Assim é possível gerar previsões sobre eventos futuros. Em um exemplo simples: correlacionando dados, descobre-se que um determinado tipo de milho produz mais no solo x, em condições y de temperatura e umidade.
A escolha dos algoritmos e softwares para mineração deve seguir os critérios necessários para atender as necessidades do usuário. O software Weka tem sido bastante usado para modelos no agronegócio, com indução de árvores de decisão – que estruturam um modelo decisório a partir de diferentes variáveis – e geração de clusters – agrupamentos por grau de semelhança.
A mineração de dados no agronegócio
Escolher o melhor solo ou a forma de tratá-lo, a variedade de semente mais adequada a determinado clima, a alimentação mais favorável para o gado leiteiro, o momento exato da colheita, controlar as quantidades produzidas, a rentabilidade das vendas, a rotatividade dos trabalhadores… são inúmeras as decisões do agronegócio que podem ser subsidiadas pela mineração de dados.
Entre as principais ferramentas está a produção de mapas digitais, que favorece o acompanhamento e controle da terra. Assim, até mesmo a compra de uma propriedade pode receber suporte estatístico. Exemplo: com modelos anteriores, se descobre que um terreno é inadequado para determinada lavoura, por sua altitude ou inclinação. Ganham destaque também câmeras e sensores, que permitem o monitoramento das plantas de forma efetiva e em tempo real.
Outro exemplo de otimização de recursos pode ser o de analisar informações de comportamento do rebanho e produção de leite, buscando o modelo ideal de operação. Ou ainda da genética ideal para certa região ou clima. O fato é que, cruzando-se informações díspares como geografia, variabilidade genética e aspectos climáticos, entre muitos outros, é possível encontrar modelos ideais para maximização de produtividade e lucro.
Obviamente, o data mining também pode ser usado pelo agronegócio para questões administrativas. No campo, no entanto, é onde talvez a mineração de dados tenha seu mais abrangente espaço de atuação, por conjugar variáveis que antes estariam na mão dos deuses, como o sol e a chuva, o raio e o trovão. É o homem aprendendo a conhecer a natureza e a como utilizá-la para fazer muito mais com muito menos.
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Edição: Svendla Chaves – Jornalista
Imagens: Peggy und Marco Lachmann-Anke e Broin/Pixabay
Profissional de Excelência Operacional e Business Intelligence!
Sou um eterno aprendiz ou seja um pseudo-Engenheiro e Administrador de Empresas, embora nunca tenha sido um exemplo de “excelência” em Matemática, ao longo dos anos passo a maior parte do meu tempo tentando aprender a mesma e, particularmente, a estatística uma vez que, salvo muito engano, é ela que rege nossas vidas na busca da Excelência seja como pessoa ou como profissional.
3 thoughts on “Como a mineração de dados pode auxiliar o agronegócio?”
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