Análise de dados para o Agronegócio
Construímos soluções de Business Intelligence, Engenharia de Dados e Machine Learning para empresas do agro
Análise de dados para agronegócio 4.0, sob medida para a sua operação
Construímos soluções em dados de ponta a ponta, desde a coleta e tratamento dos dados até a automação de processos, com Business Intelligence, Engenharia de Dados e Machine Learning.
O desafio não é ter dados. É conseguir decidir com eles.
No agronegócio, as informações estão espalhadas entre campo, máquinas, planilhas, ERPs, sistemas de gestão, controles operacionais, clima, estoque e comercialização. Quando esses dados não conversam, a operação perde tempo para consolidar números, identifica desvios tarde demais e toma decisões com pouca visibilidade sobre custos, produtividade e margem. Veja como o BI para agronegócio conecta campo, gestão e mercado e o panorama do levantamento da Embrapa sobre agricultura digital no Brasil.
Dados dispersos
Informações críticas distribuídas entre planilhas, sistemas, máquinas e controles paralelos.
Visão Tardia
Indicadores chegam quando o desvio já impactou a operação, o custo ou a produtividade.
Custo Pouco Claro
Dificuldade para relacionar insumos, máquinas, produtividade, produção e resultado financeiro.
Uma base confiável para conectar campo e gestão
Com engenharia de dados, estruturamos a coleta, integração, armazenamento e qualidade para que cada área trabalhe sobre números consistentes e rastreáveis. Integração de sistemas, APIs, arquivos, telemetria e bases operacionais. Histórico, regras de qualidade, linhagem e controle de processamento. Arquitetura em Data Warehouse preparada para BI, automação, analytics e IA.
Fontes de dados
Dados agrícolas, operacionais, financeiros, comerciais e externos.
Painéis e indicadores
Informação organizada por decisão, área, rotina e nível de gestão.
Decisão e ação
Alertas, análises, priorização e acompanhamento de resultado.
Modelos para antecipar, priorizar e automatizar decisões
Quando o processo e os dados estão maduros, aplicamos modelos de Machine Learning e automações para apoiar previsões, classificação, alertas e rotinas de decisão. Previsões e cenários a partir do histórico disponível. Alertas orientados a eventos e desvios relevantes. Automação de análises e processos repetitivos. Saiba mais sobre Machine Learning na agricultura.
Safra
Produtividade por área, cultura e talhão Planejado x realizado Evolução e desvios da safra
Custos
Custo por hectare e unidade produzida Insumos, mão de obra e serviços Orçado x realizado
Agroindústria
Produção e rendimento Qualidade e perdas Eficiência por etapa
Dados de campo organizados para uma gestão agrícola mais ágil
Plataforma de gestão agrícola / Agritech
Em um projeto voltado à inteligência para o campo, a beAnalytic apoiou a estruturação e a visualização de dados para ampliar a clareza sobre informações operacionais, agrícolas e gerenciais. A iniciativa reforça como dados integrados podem apoiar a rotina de monitoramento, planejamento e tomada de decisão em propriedades rurais.
Agrotech / Sulina
No projeto com a Sulina, a beAnalytic aplicou inteligência de dados para transformar informações operacionais e gerenciais em uma visão mais acessível para a tomada de decisão. O case representa a aplicação de BI além da fazenda, conectando indicadores que ajudam a acompanhar desempenho, processos e resultado em uma operação agroindustrial.
FS Energia
Em operações intensivas em ativos, processos e dados, a velocidade de leitura dos indicadores faz diferença. O projeto com a FS Energia demonstra como a beAnalytic estrutura dados de múltiplas fontes para apoiar acompanhamento operacional, análise de desempenho e decisões com mais rastreabilidade.
Dúvidas sobre análise de dados para agronegócio
O que é análise de dados para agronegócio?
É o uso de dados de campo, máquinas, custos, estoque e comercialização para apoiar decisões na operação agrícola. Envolve integrar fontes, padronizar indicadores e criar painéis e modelos que mostram produtividade, custos e margem com confiabilidade.
Quais dados do agronegócio podem ser integrados?
ERPs e sistemas de gestão agrícola, telemetria de máquinas, planilhas de campo, dados de clima, estoque, compras de insumos e comercialização. A engenharia de dados conecta essas fontes em uma base única, com histórico e regras de qualidade.
Quais indicadores uma operação agrícola deve acompanhar?
Os mais comuns são produtividade por área, cultura e talhão, planejado versus realizado da safra, custo por hectare e por unidade produzida, consumo de insumos, eficiência de máquinas e margem por cultura ou cliente.
Como o Machine Learning pode ser usado no agro?
Com dados históricos organizados, modelos de Machine Learning apoiam previsões de produtividade e de demanda, criam alertas para desvios de custo ou operação e automatizam análises repetitivas, ajudando a equipe a priorizar decisões.
É preciso trocar os sistemas que a fazenda já usa?
Não. A integração é feita sobre os sistemas existentes, sem substituí-los. Os dados são extraídos, tratados e organizados em uma base central, e os painéis de BI são construídos sobre essa base.
A análise de dados também atende agroindústrias?
Sim. Em agroindústrias, os mesmos princípios se aplicam a produção e rendimento, qualidade e perdas, eficiência por etapa e custos industriais, conectando o que acontece no campo ao que acontece na planta.
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