Agricultura,

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El Consejo General pide a la Administración el reconocimiento de las certificaciones profesionales

El Consejo General de Colegios Oficiales de Ingenieros Agrónomos ha planteado al Ministerio de Agricultura y Pesca, Alimentación y Medio Ambiente la posibilidad de tener en cuenta las certificaciones de ingenieros a la hora de adjudicar los pliegos de la Administración Pública, ya que éstas reflejan la capacidad profesional, la formación continua y las competencias adquiridas a lo largo del desempeño profesional de los ingenieros e ingenierías.

Retos en el uso del Big Data en el agro

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A tenor de la información que circula tanto en medios especializados como generalistas, parece incuestionable el alto impacto que tendrán en muchas actividades tanto el denominado Internet de las Cosas como la implantación creciente de sensores (en ocasiones “wearables” como es el caso de los Smart watches – relojes inteligentes- o Smart glasses –gafas inteligentes-) o el Big Data. Prueba de ello ha sido la presencia de este universo tecnológico en la reciente Mobile Word Congress de Barcelona o, específicamente en el sector agro, los cerca de 5.000 millones de dólares de inversión en empresas AgTech en 2015, duplicando las cifras de 2014, según el “AgTech Investors Anual Report 2015”.

 Por Miguel Ángel Molinero. Socio Director de Rurápolis                                                            


Sin embargo, a pesar de las predicciones de los expertos y las pioneras aplicaciones de algunas empresas, aún siguen manifestándose obstáculos y barreras en la aplicación de las nuevas tecnologías por parte de agricultores y ganaderos.

Gran parte de las reticencias en la adopción de nuevas tecnologías parte del desconocimiento sobre la utilidad de las mismas para competir mejor en el actual escenario internacional. En este sentido, el Big Data está llamado a convertirse en la gran herramienta para la mejora de la competitividad de las empresas del siglo XXI incluso en el sector agro.

Big Data es el término usado para describir la capacidad para tratar, dar sentido y generar conocimiento partiendo de la ingente cantidad de datos producidos y disponibles. Big data está directamente relacionado con el tratamiento y análisis de datos y con la inteligencia de negocios, y hoy día es una herramienta de aplicación práctica en las empresas gracias a que nunca antes en la historia tuvimos la capacidad actual de generar, procesar y analizar datos de tan diversas fuentes y en tan diversos formatos.

 

 Los tres grandes pilares para entender la revolución del Big Data son el tamaño, la velocidad y la estructura de la información


Vivimos el momento histórico en el que más información se genera y libera. Cada pocos minutos la humanidad genera tanta información como la creada desde el principio de la civilización hasta el año 2000.

El segundo elemento de reflexión es la velocidad. Cada minuto se envían 200 millones de correos electrónicos, se clican 2 millones de “me gusta” en Facebook, se envían unos trescientos mil tweets y se suben doscientas mil fotos y cien horas de video a You Tube. Todo eso sin contar el ingente volumen de información que capturan sensores como el posicionamiento GPS de nuestro Smart Phone, transacciones de tarjetas de crédito, etc.

El tercer elemento clave, la necesidad de contar con datos estructurados para su análisis también ha cambiado. Hoy podemos tratar multitud de datos (imágenes, videos, locuciones, textos…) y generar conocimiento partiendo de ellos.

En esencia, Big Data es una potente herramienta para conocer que sucede en muy diversos ámbitos y mejorar los procesos de toma de decisiones.

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Algunas empresas pioneras del sector agro centran su actividad en la aplicación de dichas tecnologías para la mejora de sus modelos de negocio. Desde proyectos de sensorización de viñedo hasta la mejora de conectividad de empresas tan emblemáticas como Matarromera son una muestra del interés del sector empresarial por la aplicación de las nuevas tecnologías a la mejora en la toma de decisiones. Multitud de ejemplos y aplicaciones prácticas se prodigan en blogs especializados como el de Ideagro.

¿Cuáles son los principales retos a los que se enfrenta hoy el uso del Big Data en el sector Agropecuario?

Para responder a la pregunta se aporta la visión de Gonzalo Martín, CEO de Bynse, empresa pionera en el desarrollo de soluciones Big Data para empresas agropecuarias.

Desde tu punto de vista, ¿cuáles son las grandes oportunidades que ofrece la implantación de Big Data en el sector agropecuario en España?

Para el sector, la gran oportunidad es comenzar cuanto antes a tomar decisiones basándose en datos. Este enfoque de gestión va a ser la manera en que cualquier empresa del sector va a poder enfrentarse a los retos del presente y futuro: más eficiencia en la gestión de recursos (ahorrar, ser más competitivo, preservar los recursos naturales con eficiencia) y disminuir los riesgos de este sector (clima, recursos, mercados y precios,). Resumiendo, no va a ser posible competir, existir sin tener más datos objetivos, sin conocer más sobre las necesidades operativas, los recursos. El big data permite dar el salto a la toma de decisiones basada en datos y predictiva.

En pocas palabras, la clave está y estará en contar con más datos y capacidad para analizarlos (transformarlos en decisiones eficientes, alienadas con la estrategia de la compañía/agricultor). Cuanto antes se comienza a tener datos ya  analizarlos, más cerca se está de la gestión basada en datos, de la supervivencia y del éxito.

El primer reto es la digitalización, ordenación y centralización de los datos actuales


¿Cuáles son los principales retos tecnológicos con los que se enfrenta la aplicación de Big Data al sector agropecuario en España?

El primer reto es la digitalización, ordenación y centralización de los datos actuales. Si no se están almacenando los datos digitalmente, comenzar (mediante un cuaderno de campo, sensores, GPS, etc.). Si ya se poseen datos, aumentar las fuentes de los mismos (este es un reto continuo, con nuevas soluciones software, sensores, imágenes). Comenzar también a centralizar los datos de diferentes fuentes en un sistema Big Data centralizado, para comenzar a analizarlos y correlacionarlos.

Más específicamente, los retos son la implantación de software de gestión y la sensorización en varios niveles (microclimas, instalaciones, teledetección, etc.).

En España, cobra una gran importancia la apertura de datos de las instituciones públicas, como la AEMET, el MAGRAMA o el INIA que poseen datos históricos meteorológicos, de suelos, producción, etc. que deberían hacerse públicos para que las compañías agropecuarias, y las de servicios de inteligencia puedan trabajar (junto con los datos privados). Al carecer de datos históricos rigurosos en las empresas, para producir buenos análisis e indicadores de gestión hoy, es necesario completar los datos con históricos públicos.

Otros países ya lo han hecho, y sobre este aspecto llevamos una desventaja que pagaremos en el futuro cercano (por ejemplo, el USDA y el NOAA tienen accesibles terabytes de bases de datos históricas meteorológicas y de suelos).

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¿Cuáles son las principales barreras culturales que dificultan la implantación de Tecnologías de Información y Comunicaciones en el sector agropecuario en España?

La primera, la falta de concienciación de que es importante registrar todo lo que se hace en una explotación. El impacto no se va a ver hoy, pero si mañana.

La segunda, la falta de “evangelización” sobre este enfoque de agricultura y ganadería de datos. Es un deber de la administración, los centros de I+D, los propios agricultores y ganaderos, y las compañías de IT.

La tercera, un sector con una edad media alta, que no es nativo digital, y culturalmente le cuesta. Se necesita más comunicación y formación (no usual, sino específica para ayudar a una generación no nativa digital a que trabaje digitalmente). No tengo claro que el sector pueda esperar a la siguiente generación, que es la obvia respuesta a este problema, (las generaciones que vienen detrás son nativas, y por tanto esto se solucionará con el tiempo).

Algún ejemplo de aplicación realizado por vosotros

Desde Bynse trabajamos para dar solución a esta gestión basada en datos, comenzando con soluciones que ayuden a digitalizar y comiencen a ofrecer indicadores de gestión que ayuden a tomar mejores decisiones.

Contamos con soluciones que permiten digitalizar las tareas que se realizan en el campo (agrimanager), lo que pasa a nivel de microclima (bynsebox), lo que se realiza a nivel de riego (smart pívot) y por supuesto, una plataforma Big Data -bynecloud– donde se almacenan todos estos datos junto con otras fuentes de datos que ponemos a disposición de nuestros clientes (como redes meteorológicas, servicios de predicción, bases de datos de suelos, etc.).

 

Desde esta plataforma, analizamos los datos y generamos diferentes tipos de indicadores y previsiones de necesidad y operaciones, en diferentes ámbitos (hídricas, de riesgos de enfermedades y plagas, desarrollo y producción, etc.).

Algunos de los clientes de Bynse comienzan por monitorizar sus cultivos y contar con más información sobre su estado hídrico, para toma decisiones más eficientes de riego, con ahorros de hasta un 30% en diferentes tipos de cultivos intensivos.

Otros, más grandes, integran todas sus fuentes de datos en nuestra plataforma Big Data, para centralizar la toma de decisiones, analizar los datos y planificar mejor las operaciones de cosecha, e incluso predecir la producción.

Conclusión. El gran reto

De la experiencia de empresas que trabajan en Big Data y tecnologías de soporte y del análisis del movimiento internacional relacionado con la aplicación de las TICs a las empresas de la cadena de valor agroalimentaria, puede observarse que:

  • La tecnología software, hardware y redes sigue evolucionando y será accesible para mayor número de empresas y territorios.
  • Comienzan a aflorar compañías de control español que tratan de posicionarse en el escenario internacional, algunas de ellas avaladas por grandes corporaciones empresariales.
  • Siguen siendo necesarios los grupos especializados en generar conocimiento a partir del análisis de datos. El desarrollo de herramientas predictivas sigue siendo una gran oportunidad para los profesionales del sector.
  • Sigue siendo imprescindible una labor de capacitación de empresarios y técnicos para que puedan incorporar estas herramientas en su operativa diaria. En este sentido, el profesional de la agronomía tiene un papel clave que deberá jugar en los próximos años.

 

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