Guia Completo para Implementar um Data Lake no Agronegócio
Ao olharmos para a história do agronegócio brasileiro, observamos que ele se desenvolveu de tal forma nos últimos 50 anos, que o Brasil já é um dos maiores (e provavelmente continuará sendo) fornecedor de alimentos mundial.
Temos, hoje, uma agricultura adaptada às regiões tropicais e uma legião de produtores rurais produzindo excedentes cada vez maiores, fazendo nosso agro expandir suas vendas para o mundo, conquistando novos mercados.
Segundo a Embrapa (2021), nossa produção agro alimenta cerca de 800 milhões de pessoas, e esse número deve aumentar nos próximos anos. Estudos indicam que nossa produtividade precisará aumentar em quase 30% para atender a demanda global. Para atingir essa meta, o setor precisa e deve usar e abusar de tecnologias que ajudem a garantir a segurança alimentar no mundo, além de causar o menor impacto ambiental possível, já que a própria produtividade depende disso.
Ao abrir o leque de informações que o agro produz e utiliza, percebemos a enorme quantidade de dados gerados diariamente, que englobam desde referências sofre safras, até preços de commodities, entre outros.
Gerenciar e analisar esses dados é essencial para a tomada de decisões estratégicas nas instituições do agronegócio e ajudar a garantir a produtividade do setor. Gerando a necessidade de tecnologias que garantam o armazenamento e a qualidade desses dados cada vez mais premente, assim como repositórios que possibilitem as empresas mais facilidade e flexibilidade para utilizar essas informações com eficácia.
Além disso, a crescente digitalização no setor tem gerado uma quantidade massiva de dados, desde informações sobre condições climáticas até detalhes de produtividade de culturas e vendas de insumos.
Nesse cenário, surge o conceito de data lake como uma solução robusta para a organização na análise desses dados. Mas o que é um data lake e como ele se relaciona com as indústrias, cooperativas e distribuidoras de insumos do agro? A princípio parece se tratar de um conceito complicado, mas basicamente, ele é uma arquitetura de armazenamento de dados.
Entendendo o que é e como funciona um data lake…
Data lake é um termo criado por James Dixon, CTO da Pentaho. Traduzindo para o português: “lago de dados”. Segundo a definição da Wikipedia, data lake é um repositório utilizado para armazenar todos os dados estruturados e não estruturados.
Para entender o conceito de um data lake, vamos imaginar uma fazenda grande o suficiente para que você possa cultivar diferentes culturas, criar gado e também trabalhar com a hortifruticultura. Essa fazenda possui várias entradas para diferentes atividades, mas todos os produtos finais – seja soja, leite ou frutas – são armazenados em um grande silo, aguardando o momento certo para serem processados ou vendidos. Esse silo pode acomodar tudo, desde sacas de grãos até caixas de frutas, sem precisar organizar cada item de imediato.
O data lake funciona como esse grande silo. As organizações geram uma enorme quantidade de dados, esse fluxo de informações inclui desde o histórico de compras de cada agricultor até dados meteorológicos, imagens de satélite, análises de solo, arquivos de som, vídeo, etc. O data lake armazena todos esses dados brutos, como um depósito, possibilitando que as organizações explorem e analisem essas informações conforme for necessário.
Em uma especificação mais técnica, ele é um repositório de dados que armazena grandes volumes de informações em seu formato bruto, sem a necessidade de pré-processamento. Diferente de um banco de dados tradicional, que estrutura os dados de maneira rígida, o data lake armazena qualquer tipo de dado, seja ele estruturado, semiestruturado ou não estruturado. Isso significa que você pode guardar desde tabelas de vendas até imagens, relatórios em PDF, tudo em um único lugar.
Pode não parecer à primeira vista, mas é uma estrutura flexível, que se adapta a diferentes necessidades e análises.
Qual o ciclo dos dados uma organização necessita para usá-los em tomadas de decisão?
Entender a origem dos dados é apenas o começo. Para transformar essas informações em valor real para o negócio, é preciso seguir um ciclo que envolve coleta, tratamento, processamento, análise e, finalmente, a tomada de decisão.
Tudo começa na coleta, onde os dados são capturados diretamente das fontes que citamos acima. No caso de uma cooperativa, isso pode incluir a digitalização de ordens de compra, ou até mesmo relatórios de visitas técnicas.
Assim que os dados são coletados, eles precisam passar por um tratamento para que se tornem úteis. Esse processo envolve remoção de duplicatas, correção de erros e integração de diferentes fontes.
Após o processamento, os dados são analisados para extrair informações relevantes. Nesse ponto, ferramentas de Big Data e Analytics entram em ação, identificando padrões que podem ajudar na tomada de decisão. Por exemplo: uma indústria de insumos pode analisar dados de mercado e prever quais produtos terão maior demanda na próxima safra.
Finalmente, os dados são transformados em insights e guiam a tomada de decisões estratégicas. Seja na escolha dos melhores parceiros, na otimização do processo logístico ou no desenvolvimento de novos produtos, os dados orientam cada passo do caminho, por isso, todo o ciclo do dado, desde sua coleta até seu consumo final, é um processo complexo que exige governança, gestão e segurança.
O cuidado na obtenção dos dados é essencial, é uma etapa sensível a erros e temos de assegurar a confiabilidade da fonte e ter ciência da disponibilidade dela para consultas e tratamentos posteriores.
E de onde vem os meus dados?
Dados são gerados a partir de diversas atividades dentro e fora do agronegócio. No dia a dia de uma empresa do setor, praticamente toda operação se transforma em uma fonte de dados:
Dados Internos: São gerados a partir das operações internas da empresa. Incluem informações de vendas, controle de estoque, registros de compra e venda de insumos, desempenho das equipes de campo, entre outros. Imagine uma distribuidora de defensivos agrícolas: cada venda realizada, cada contato com um cliente, gera um dado que pode ser utilizado para entender padrões de consumo e otimizar estoques.
Dados Externos: Que podem ser: dados meteorológicos, índices de preços de commodities, pesquisas de mercado, e até mesmo informações fornecidas por parceiros e fornecedores. Uma cooperativa agrícola, por exemplo, pode utilizar dados do clima combinados com dados de mercado e de seus cooperados para planejar a compra e distribuição de sementes, garantindo que todos recebam os insumos certos no momento ideal.
Eles também podem ser encontrados em suas diversas condições, as duas mais comuns: dados estruturados e dados não estruturados.
Dados estruturados: são as típicas tabelas, tem linhas e colunas organizadas. Tem um padrão fixo e constante, seguindo uma estrutura mais rígida. Como exemplo, temos os dados divulgados pelo Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística (IBGE), como a produção de determinada cultura agrícola nas diversas regiões do Brasil.
Dados não-estruturados: são aqueles que não seguem um padrão rígido de organização, como fotos, vídeos, anotações e até áudios. No campo, dados não estruturados podem vir de imagens de drones que monitoram o crescimento das culturas, ou de gravações de reuniões entre RTV’s e produtores. Esses dados exigem tecnologias mais avançadas para serem processados e analisados, mas quando bem utilizados, podem revelar insights poderosos quando são combinados.
Por que ter um Data Lake é importante para empresas do agronegócio?
Com os dados armazenados de forma acessível e em seu formato bruto, é possível aplicar técnicas avançadas de análise, como machine learning e inteligência artificial, para prever tendências e comportamentos.
Exemplo: Uma indústria de fertilizantes pode utilizar seu data lake para analisar dados históricos de produção agrícola e ajustar produtos, maximizando os resultados para diferentes regiões e condições climáticas.
Ao centralizar os dados em um único repositório, a gestão consegue reduzir a redundância e os custos associados à manutenção de múltiplos sistemas de armazenamento. Além disso, o acesso rápido e fácil a uma grande quantidade de dados melhora a eficiência operacional.
A otimização da cadeia de suprimentos é um ótimo caso de aplicação, onde uma análise mais precisa dos dados pode evitar desperdícios e garantir que os insumos certos cheguem ao lugar certo no momento certo.
Além disso, um data lake também permite que as organizações se afastem de decisões baseadas somente em intuição e passem a adotar uma abordagem baseada em evidências. Com acesso a análises mais detalhadas e flexibilidade para utilizar os dados disponíveis, os gestores podem tomar decisões mais informadas, desde o planejamento de cada período de safra até a comercialização de produtos.
Em um setor onde fatores externos, como mudanças climáticas e flutuações de mercado, podem ter um impacto significativo nos resultados, estratégias baseadas em dados se tornam vantagem competitiva.
E pensando em sustentabilidade, a capacidade de armazenar e acessar dados de forma integrada abre novas oportunidades para inovação no agronegócio.
A inovação baseada em dados traz a oportunidade de explorar novos modelos de negócio, como, por exemplo, a customização de produtos baseados em dados de campo. Além disso, o data lake facilita a colaboração entre diferentes departamentos e até com parceiros externos, impulsionando projetos de inovação que podem transformar o setor.
Como saber se eu preciso de um Data Lake na minha empresa?
Essa é uma decisão extremamente importante e pode ser um divisor de águas entre continuar utilizando métodos tradicionais de gestão de dados ou adotar uma abordagem que suporta a transformação digital e a inovação contínua.
Trouxemos alguns sinais bem claros de que sua empresa precisa de um data lake:
Grande volume de dados diversos
Está lidando com um grande volume de dados provenientes de múltiplas fontes internas e externas? É provável que um data lake seja a solução ideal para a sua organização. Ele permite que todos esses dados sejam armazenados de maneira centralizada, em seus formatos originais, sem a necessidade de transformação imediata e podendo ser transformados e utilizados de acordo com a necessidade.
Necessidade de flexibilidade e escalabilidade
Se a sua empresa precisa de uma solução que possa crescer e se adaptar rapidamente, um data lake pode ser a resposta.
Silos de dados e desconexão
Se sua empresa enfrenta dificuldades para integrar dados de diversas áreas, como produção, logística, vendas e marketing, um data lake pode ajudar a quebrar esses silos, unificando todas as informações em um único repositório acessível para todos, com governança.
Dificuldade em processar e analisar dados não estruturados
Dados não estruturados como imagens, vídeos e documentos textuais estão se tornando cada vez mais comuns. Se sua empresa está lutando para extrair valor de dados não estruturados, como imagens de drones para monitoramento de culturas ou relatórios técnicos em formato PDF, um data lake pode ser a solução ideal. Ele permite que esses dados sejam armazenados junto com dados estruturados, facilitando análises mais abrangentes e a aplicação de técnicas avançadas de machine learning.
Necessidade de governança e segurança dos dados
A governança dos dados é uma questão sensível para muitas empresas, ainda mais como lidamos com informações sigilosas, valiosas e dados de clientes. Se a sua organização está buscando melhorar sua governança e garantir que essas informações estejam seguras, sejam auditáveis e conforme as regulamentações e leis, como a LGPD, neste caso um data lake é parte essencial da estratégia.
Como um Data Lake pode agregar valor ao meu negócio?
No agronegócio, o uso estratégico de dados se tornou essencial. A eficiência das organizações está diretamente ligada a inovação e a competitividade, e ter acesso a informações corretas auxilia no processo de decisões mais assertivas que geram vantagem competitiva e insights que trazem novas ideias para as organizações.
Mas como exatamente um data lake pode agregar valor ao seu negócio no agro?
Centralização de dados em um ambiente único
Um dos maiores desafios enfrentados por empresas do agro é a dispersão de dados. O setor lida com informações provenientes de diversas fontes, e que muitas vezes acabam isoladas em diferentes sistemas.
Aprimoramento da tomada de decisão
Em um caso prático, podemos trazer como exemplo: cruzar dados de vendas com informações meteorológicas e de safra para que seja possível prever a demanda de insumos em diferentes regiões e estações do ano, assim fica mais fácil ajustar estratégias de estoque e distribuição.
Agilidade de resposta ao mercado
A capacidade de inovar rapidamente e responder às mudanças do mercado é fundamental, o mercado muda muito rapidamente, principalmente quando falamos em agronegócio.
Além disso, um data lake traz as características necessárias para testar novas ideias e modelos de negócios sem a rigidez dos sistemas tradicionais.
Integração de dados internos e externos
Não estamos sozinhos no mundo, e dito isto, as empresas não podem se isolar e apenas trabalhar com dados internos, como por exemplo comparar suas vendas deste ano apenas com a dos anos anteriores, mas sem olhar para o mercado e suas mudanças, é preciso olhar para fora. Um data lake traz essa vantagem e facilita a integração entre dados internos e externos, possibilitando análises preditivas, criação de estratégias de sucesso de curto e longo prazo.
Suporte à transformação digital
Na BRID costumamos usar a expressão de que somos ‘viciados em dados’, e por que dizemos isso? Porque a transformação digital é um caminho sem volta, além de ser inevitável para empresas que querem continuar competitivas. Quanto mais informações temos, mais queremos, e quando vemos os resultados de ter essas informações ao alcance dos olhos de forma rápida e como elas podem mudar o jogo, os dados se tornam parte da rotina e trabalhar baseado neles se torna viciante.
Um data lake é um pilar central da transformação digital, permitindo a adoção de tecnologias avançadas como inteligência artificial, machine learning e big data analytics, trazendo dados de qualidade para o avanço da sua empresa.
Redução de custos e melhora na eficiência
A capacidade de armazenar e processar grandes volumes de dados a um custo relativamente baixo é uma das principais vantagens do data lake. Isso se traduz em maior eficiência operacional e redução de custos, especialmente em operações que exigem análise de grandes volumes de dados em tempo real.
Conte com a BRID.
Um data lake pode se tornar um verdadeiro ativo estratégico e oferecer vantagens competitivas significativas, mas também apresenta desafios que não devem ser subestimados.
A BRID tem se destacado pelos clientes que confiam em nosso trabalho, e se sentem seguros com nossas soluções. Nosso time tem a expertise e cases de sucesso que consolidam nossa competência, além de sermos hoje certificados com a ISO 27001, a mais alta certificação de segurança em dados mundial. Ao longo dos anos, atendemos diversas indústrias, distribuidoras e cooperativas no agro. Você pode conferir alguns dos nossos cases de sucesso clicando aqui.
Conte conosco para estabelecer a estratégia e a implementação desta ferramenta poderosa que pode impulsionar seus dados, trazendo mais inovação, eficiência e crescimento sustentável para sua empresa.