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El Big Data llena de números la agricultura

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Por José Manuel Guerra.- biólogo

He tomado parte estos días en El Ejido (Almería) en un ‘Desayuno Tecnológico’, organizado por Coexphal, Cajamar e Hispatec. Se han reunido varios expertos en asuntos de digitalización de empresas agrícolas y en el manejo y aplicación de Big Data para la agricultura y cada uno exponía su opinión en torno a estos temas que están últimamente muy de moda.

El asunto sobre el que presentaron más opiniones diferentes es sobre uno de los 5 V que hay que tener presente al hablar de Big Data o digitalización de una empresa:

#1 Volumen

Tradicionalmente, los datos se han venido generando de forma manual. Ahora provienen de máquinas o dispositivos y se gestan de manera automática, por lo que el volumen a analizar es masivo. Esta característica del Big Data se refiere al tamaño de las cantidades de datos que se generan actualmente.

Las cifras son abrumadoras. Y es que los datos que se producen en el mundo durante dos días equivalen a todos los generados antes del año 2003. Estos grandes volúmenes de datos que se producen a cada momento suponen retos técnicos y analíticos importantes para las empresas que los gestionan.

Invernaderos de Alta Tecnología en Almería.

#2 Velocidad

El flujo de datos es masivo y constante. En el entorno del Big Data, los datos se generan y almacenan a una velocidad sin precedentes. Este gran volumen provoca que los datos queden desfasados rápidamente y que pierdan su valor cuando aparecen otros nuevos.

Las empresas, por lo tanto, deben reaccionar muy rápido para poder recopilarlos, almacenarlos y procesarlos. El reto para el área de tecnología es almacenar y gestionar grandes cantidades de datos que se generan continuamente. El resto de áreas también deben trabajar a gran velocidad para convertir esos datos en información útil antes de que pierdan su valor.

#3 Variedad

El origen de los datos es altamente heterogéneo. Provienen de múltiples soportes, herramientas y plataformas: cámaras, smarthpones, coches, sistemas GPS, redes sociales, registros de viajes, movimientos bancarios, etc. A diferencia de hace unos años, cuando los datos que se almacenaban se extraían, principalmente, de hojas de cálculo y bases de datos.

Los datos que se recopilan pueden venir estructurados (son más fáciles de gestionar) o no estructurados (en forma de documentos, vídeos, mensajes de correo electrónico, redes sociales, etc.). Dependiendo de esta diferenciación, cada tipo de información se tratará de manera distinta, a través de unas herramientas específicas. La esencia del Big Data reside en, posteriormente, combinar y configurar unos datos con otros.

Invernadero con calefacción en Almería.

Cada tipo de información se trata de manera distinta, mediante herramientas específicas, pero después la esencia del Big Data reside en combinar y configurar unos datos con otros. Es por este motivo por el que aumenta el grado de complejidad en los procesos de almacenamiento y de análisis de los datos.

#4 Veracidad

Esta característica del Big Data probablemente sea la que supone un mayor reto. El gran volumen de datos que se genera puede hacer que dudemos del grado de veracidad de todos ellos, ya que la gran variedad de los datos provoca que muchos de ellos lleguen incompletos o incorrectos. Esto se debe a múltiples factores, por ejemplo, si los datos provienen de distintos países o si los proveedores utilizan diferentes formatos. Estos datos deben ser limpiados y analizados, una actividad incesante ya que continuamente se generan otros nuevos. La incertidumbre en cuanto a la veracidad de los datos puede provocar ciertas dudas sobre su calidad y su disponibilidad en un futuro.

Plantación de tomates en Almería.

En concreto se discutió sobre como de veraces y seguros pueden ser los datos que se usan en el análisis para tomar decisiones y también en quién se debe confiar para dar nuestros propios datos.

Quizá como resumen de este desayuno se podría decir que hay que usar todas las técnicas de digitalización que estén a nuestro alcance, siempre que tengamos confianza en que los datos son fiables y que el análisis de los mismos esté hecho por un equipo competente. Naturalmente que los métodos tradicionales siguen siendo válidos, pero para intentar estar en primera fila de las empresas agrícolas, hoy día es imprescindible acudir a la digitalización de datos para obtener conclusiones y decisiones lo más acertadas posibles.

José Manuel Guerra. Biólogo

Acerca del Autor

joseantonioarcos

Licenciado en Periodismo por la Universidad de Navarra; licenciado en Ciencias Políticas y Sociología por la Complutense de Madrid, con título de experto en Unión Europea. Periodista especializado en información agrícola.

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