O agronegócio nem sempre foi um setor que as pessoas associam à análise de big data, mas isso está mudando. Os agricultores foram rápidos em recorrer a novas tecnologias que lhes permitam melhorar sua produção agrícola e trabalhar com mais eficiência.
Como a análise de big data tem uma disponibilidade mais ampla entre os setores, muitos agricultores e empresas do setor agrícola estão usando essas ferramentas em um esforço para se tornarem mais produtivos e competitivos.
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Conteúdo
Utilização da agricultura digital
Devido à crescente população mundial, é necessário um uso eficiente dos recursos para sua nutrição. Tecnologias como GPS e, em particular, sensores estão sendo usados no cultivo em campo e pecuária para realizar atividades de gerenciamento agrícola automatizadas.
As partes interessadas, como agricultores, produtores de sementes, fabricantes de máquinas e prestadores de serviços agrícolas, estão tentando influenciar esse processo.
A agricultura digital está facilitando melhorias a longo prazo para alcançar uma proteção ambiental eficaz.
Agricultura digital e suas ferramentas. (Fonte: Neves, 2017)
Características da Big Data no agronegócio
A tabela a seguir mostra quais características são altamente usadas nas aplicações agrícolas particulares dos documentos em estudo.
Em geral, a análise de big data no agronegócio inteligente continua em um estágio inicial de desenvolvimento, e isso pode ser deduzido do número atualmente limitado de publicações científicas e iniciativas comerciais.
Uso de big data em diferentes aplicações agrícolas. Fonte: Kamilaris et al. (2017).
Na próxima lista são retratados os diferentes sensores e fontes de dados empregados em cada área agrícola. Cada aplicativo agrícola requer diferentes fontes de big data para solucionar o problema que ele enfrenta.
Quase em todas as áreas agrícolas, informações de bancos de dados estáticos e conjuntos de dados estão sendo usadas, enquanto dados geoespaciais e dados de sensoriamento remoto baseado em satélite são bastante populares.
Fontes de big data e técnicas para análise de big data por área agrícola.
Como garantir a proteção dos dados?
A Lei n.º 13.709/18 (Lei de Proteção de Dados – LGPD) que regulamenta a política de proteção de dados pessoais e privacidade, modifica alguns dos artigos do Marco Civil da Internet e impacta outras normas, transformando drasticamente a maneira como empresas e órgãos públicos tratam a privacidade e a segurança das informações de usuários e clientes.
A LGPD obriga a cada empresa a priorização de três princípios de segurança:
- Confiabilidade: implementar medidas de proteção e prevenção, que devem ser auditadas anualmente, para garantir que as pessoas não sejam expostas a riscos;
- Integridade: garantir a qualidade dos dados, com constante correção e atualização;
- Disponibilidade: as informações e dados deverão estar sempre disponíveis, para acesso livre, a qualquer momento.
A evolução tecnológica traz otimizações constantes ao setor do agro.
Aplicativos, big data e internet das coisas (IoT), por exemplo, podem otimizar atividades e resultados de toda a cadeia produtiva. Mapeamento da produtividade, seleção das melhores sementes, avaliação do momento exato para plantar e colher são alguns dos benefícios.
De acordo com a lei, regra geral, deverá haver autorização expressa por parte do usuário, a fim de que os dados possam ser tratados e analisados. Para estar de acordo às exigências na legislação, as empresas deverão saber responder a perguntas como:
- Até que ponto os dados rurais podem possibilitar a identificação do proprietário?
- O que fazer para obter essa autorização, de modo a não prejudicar a empresa, futuramente?
- No que investir para garantir o máximo de proteção possível aos dados pessoais?
Evite problemas com a legislação
A violação da LGPD está sujeita a uma diversidade de sanções, desde uma simples advertência até a imposição de multas exorbitantes, que chegam ao montante de R$ 50 milhões. Sem contar que o tratamento irregular de dados traz riscos aos seus titulares.
Com isso, a desobediência à legislação acarreta danos à reputação corporativa, que pode ter sua imagem exposta e associada ao desrespeito a consumidores.
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Excelente artigo!!!
Eu gosto muito da parte tecnológica e sei que compilar dados de big-data não é fácil e também, difícil de entender.
Vocês conseguiram sintetizar muito bem neste blog.
parabéns!!