McKinsey vê ganho de R$24 bi para agricultura do Brasil em 5 anos com "big data"

quinta-feira, 23 de outubro de 2014 19:13 BRST
 

SÃO PAULO (Reuters) - O uso de ferramentas baseadas na análise de grandes volumes de dados, conhecidos como "big data", tem potencial de gerar ganhos de 24 bilhões de reais em cinco anos para as culturas de soja, milho e trigo no Brasil, apontou um estudo inédito da consultoria McKinsey.

O levantamento, ao qual a Reuters teve acesso, identificou 28 casos em que a análise de "big data" pode trazer resultados positivos para produtores e agroindústrias.

Em algumas fazendas, o conceito de trabalhar com um grande volume de dados já começa a aparecer por meio da chamada agricultura de precisão, em que insumos como fertilizantes e sementes são distribuídos precisamente na lavoura após análises de solo e com a ajuda de plantadeiras guiadas por satélite.

Outro exemplo de aplicação de "big data" são sistemas de controle de frota que apontem o status, a performance e potenciais gargalos no uso de maquinário agrícola, com sugestões de otimização.

A McKinsey indicou que é possível reduzir em 17 por cento o tamanho dos gastos com tratores, caminhões, colheitadeiras e outros equipamentos móveis.

A consultoria ressaltou também que melhorias de manejo agrícola baseadas na análise profunda de dados podem maximizar a produtividade das lavouras.

"Nos últimos quinze anos, a média de aumento de rendimento agrícola no mundo é da ordem de um por cento ao ano. Se conseguir cinco por cento, ao longo de cinco anos (com o uso de 'big data'), já seria um excelente resultado, mas pode ser até mais", disse o sócio associado da McKinsey, Davide Ceper.

O conceito de análise de "big data" usa técnicas avançadas, como algoritmos sofisticados e poderosas redes de dados para gerar conhecimento e análises que seriam praticamente impossíveis de obter rapidamente e com precisão por meio de métodos convencionais.

A McKinsey destacou que os ganhos de 24 bilhões de reais não consideram gastos necessários com equipamentos, sensores e redes de dados, por exemplo.   Continuação...