O armazenamento seguro de dados brutos no agronegócio possibilita a realização de análises futuras, além de abrir diversas possibilidades para os gestores interessados em aprofundar seu conhecimento sobre o próprio negócio, o relacionamento com os clientes e fornecedores
O agronegócio é um ambiente cercado de dados: informações sobre a safra, o clima e os insumos, gestão de estoque e de logística, acompanhamento da variação de preços e câmbio, entre outras possibilidades. E onde estes dados são armazenados para que, no futuro, possam ser transformados em inteligência para uma tomada de decisão mais assertiva? É justamente aí que entra o conceito de Data Lake.
O Data Lake é um silo de informações centralizado, que registra os dados não processados de um negócio. Ou seja, são obtidos a partir de várias fontes e em formatos diferentes. São informações brutas de um negócio, que, embora não gerem inteligência imediata e insights para o futuro, são a base deste processo e devem ser arquivados com segurança e eficiência.
A estratégia de investimento em Data Lake tem sido adotada pelo agronegócio para coletar e armazenar os dados brutos do campo. O objetivo é ter a consciência de que eles estarão disponíveis para análises atuais ou no futuro, caso os investimentos na estruturação e análise desses ativos ainda não tenham sido realizados.
Fique conosco no restante deste artigo para saber mais sobre o Data Lake!
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O que é Data Lake?
O Data Lake é um reservatório de dados brutos, sem que haja qualquer restrição sobre o seu tipo, formato ou tamanho. Este silo informativo pode conter e-mails, informações de gestão financeira, histórico de vendas ou do clima durante uma safra e dados coletados no campo pelos maquinários. Ou seja, é possível sempre voltar a ele para buscar informações precisas sobre o agronegócio.
Existem diversas vantagens em investir em um Data Lake. Entre as principais, estão:
- Identificar sinais para futuros preços de commodities agrícolas, aplicando conjuntos de dados do setor agro, do mercado e alternativos de diversos setores em busca de mais previsibilidade e estratégias de negócio.
- Desenvolver modelos de previsão de preços futuros, conectando dados de comércio, economia, câmbio e risco-país com informações do histórico armazenado no Data Lake.
- Prever a futura alocação de áreas cultivadas, escolha de culturas e investimentos em produção, monitorando o uso de água, fertilizantes e defensivos agrícolas em prol de uma agricultura de precisão, que evita os desperdícios.
- Otimização da cadeia de suprimentos, fazendo análises sobre fornecedores e a respeito dos próprios processos para alcançar maior assertividade e produtividade.
- Criar previsões de risco sazonais baseadas no surgimento e na evolução de pragas agrícolas, considerando dados históricos de clima e previsões meteorológicas.
- Construir modelos de negociação de produtos a partir do histórico de dados de mercado agrícola.
- Personalização de experiências e ofertas para o cliente ao compreender padrões de compra, recomendações, entre outras possibilidades.
- Pesquisa e desenvolvimento, realizando os mais variados testes a partir deste conjunto de dados, inclusive com a possibilidade de simular cenários para uma tomada de decisão mais estratégica.
Investir em um Data Lake e na disponibilidade de dados brutos amplia a capacidade de fazer mais análises e de ter mais benefícios com a adoção de outras tecnologias, especialmente a inteligência artificial e o Machine Learning. Um estudo realizado pela Aberdeen mostrou que empresas buscam cada vez mais em Data Lakes um suporte para conseguir acesso a dados com maior qualidade e de maneira mais ágil. Ao comparar semelhantes empresas no mercado de um Data Lake, aquelas que implementaram a tecnologia são mais propensas a relatar a satisfação do usuário quando se trata de métricas críticas como qualidade e pontualidade, como demostra os dados relatados pelo estudo:
- 43% das empresas que usam, buscavam aumentar sua eficiência operacional e 27% diminuir seus custos transacionais.
- Comparando companhias que ainda não implementaram a infraestrutura de dados, com as que já aderiram à tecnologia, a satisfação de usuários de Data Lake chega a ser 33% maior: 56% dos usuários estão muito satisfeitos com a qualidade dos dados, contra 23% que ainda não utilizam. Essa vantagem também permanece quando o assunto é velocidade na entrega de informações e profundidade de análises.
Este resultado também pode ser obtido pelo agronegócio ao aumentar a eficiência operacional, ampliar a disponibilidade dos dados, diminuir os custos de transações e gerenciar melhor informações do negócio, de clientes e de fornecedores.
Mas qual é a diferença entre o Data Lake e Big Data?
Enquanto o Big Data requer dados estruturados (ou seja, já trabalhados de alguma maneira), com foco em análise de padrões e tendências, o Data Lake tem o objetivo de oferecer um armazenamento seguro de informações, em qualquer formato ou tamanho, com uma ampla gama de aplicações, a depender do interesse do agronegócio.
É por meio deste repositório de informações proporcionado pelo Data Lake que os gestores podem sempre retornar às informações brutas de um negócio para fazer as suas análises, a gestão da safra ou de pátio, avaliações de câmbio e de mercado, entre outras possibilidades. Manter este armazenamento seguro e disponível traz uma grande vantagem para os gestores.
Esta flexibilidade e escalabilidade do Data Lake permite aos produtores rurais, cooperativas, agroindústria ou revendas realizarem análises contínuas e específicas sobre o andamento do seu negócio. E os dados brutos permitem a integração de informações de áreas distintas, mas que, juntas, podem trazer uma nova perspectiva sobre o negócio e o relacionamento com os clientes e fornecedores.
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Quais os desafios envolvendo a implantação de um Data Lake?
O bom desempenho de um Data Lake depende de parceiros robustos, capazes de não só oferecer a tecnologia adequada e a escalabilidade dos dados, mas que também conheçam o setor de modo a oferecer as funcionalidades necessárias e específicas ao agronegócio.
As plataformas devem ser escaláveis para não interferir no crescimento do agronegócio, garantindo um fluxo contínuo de dados, sem duplicações e inconsistências que afetem futuras análises.
Outras barreiras a serem superadas são:
– Qualidade dos dados
Garantir que os dados sejam precisos, relevantes e atualizados é essencial. Além disso, a falta de políticas claras para a entrada e manutenção de dados pode comprometer a confiabilidade e a usabilidade da informação. É preciso reforçar que grande parte dessas informações é de dados não estruturados, que, por vezes, exigem tratamentos complexos antes de sua aplicação propriamente dita.
– Integração de informações
No agronegócio, as informações variam das obtidas pelos sensores de Internet das Coisas (IoT), no campo a dados climáticos, negociações, câmbio, variações de cotações dos itens produzidos. É preciso garantir que essas informações possam ser acessadas e tratadas de forma segura e eficiente.
– Segurança e privacidade
Atualmente, não é à toa que os dados são tratados como um dos principais ativos de uma organização. É importante que eles sejam devidamente protegidos (por meio de critérios de segurança, criptografia e controle de acesso), assim como respeitem a legislação referente à privacidade em relação a clientes e a fornecedores, garantindo o cumprimento de regulamentos.
– Encontrar mão de obra qualificada
Implementar e operar um Data Lake requer profissionais com conhecimento em big data, ciência de dados e arquitetura de dados. A falta de profissionais qualificados pode ser uma dificuldade. Isso envolve também o desenvolvimento de uma cultura de dados focada em coletar estas informações em prol de decisões mais bem fundamentadas e assertivas.
Por fim, é preciso entender que o investimento em um Data Lake gera mais vantagens no médio e longo prazo. Isso porque as análises preditivas e a melhoria de tomadas de decisões dependem da construção de um histórico robusto de dados, além de um amadurecimento do próprio negócio em relação à aplicação dos dados.
