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Publicado en
2/1/24 4:11 pm

Data analytics, facilitador de la agroindustria mexicana

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Data analytics, facilitador de la agroindustria mexicana

Un enfoque tecnológico que ha permeado en los sectores de la salud, ciencia, investigación, turismo, marketing, educación, urbanismo e, incluso la agroindustria, es el análisis de datos (data analytics).

Esta estrategia se encarga de perfeccionar el modelo de negocio. A nivel comercial, retiene y fideliza a los clientes, además de modificar las operaciones a partir del conocimiento de las necesidades y expectativas de las organizaciones, hasta cambiar los productos en su totalidad.

En 2021, 46% de las empresas se basaron en data analytics para llevar a cabo investigación de mercado.

Exportaciones de productos agroalimentarios

La importancia de la agroindustria mexicana radica en la capacidad de transformar los recursos del campo y las materias primas, en artículos con valor añadido, crear oportunidades de empleo, generar mejores ingresos a los productores y sumar al desarrollo económico del país. Sin embargo, de qué forma actúa el análisis de datos en este ecosistema.

Como muestra de su relevancia, en 2022, el comercio agroalimentario de México sumó 94,459 millones de dólares, de los cuales, 53% correspondió a ventas con sus socios comerciales.

En ese mismo año, las exportaciones mexicanas de estos productos alcanzaron un nivel récord al sumar 50,133 millones de dólares, la cifra más alta registrada en las últimas tres décadas.

Existen factores que han impulsado a este ecosistema, como la construcción de carreteras y ampliación de puertos, modernización de instrumentos, del cuidado sanitario, del ganado y en la nutrición de cultivos, al igual que la introducción de la biotecnología.

Para conseguir resultados óptimos en su producción y comercialización, e incluso superarlos, la agroindustria invierte e integra a sus flujos operativos el componente tecnológico mediante el análisis de datos.

Aplicación de data analytics en la agroindustria

En 2021, el mercado mundial del análisis de macrodatos tuvo un valor de más de 240,000 millones de dólares, mientras que para 2029 se espera un crecimiento significativo a más de 650,000 millones de dólares

Lo anterior demuestra el potencial del data analytics, estrategia que se apoya en herramientas como el Machine Learning, blockchain e Inteligencia Artificial (IA); la agricultura de precisión es una de ellas.

Este manejo agrícola registra las cualidades de la siembra, factores climáticos y calidad del suelo mediante robots y seguimientos satelitales. A su vez, implementa análisis de datos para aplicar tratamientos en sitios y momentos determinados.

A propósito de esta agricultura tecnificada, existen satélites que emplean la teledetección para monitorizar las tierras de cultivo con base en data analytics, cuya actualización máxima ocurre de 5 a 6 días o, incluso, a diario. Hacia 2025, dicho sistema cubrirá hasta 90% de los suelos agrícolas de todo el planeta.

Otro ejemplo similar es TECA, una plataforma promovida por la Organización de las Naciones Unidas para la Alimentación y la Agricultura (FAO), la cual reúne tecnologías y prácticas agrícolas para apoyar a los agricultores y sus familiares que trabajan en el campo, y que contribuyen a cumplir con los Objetivos de Desarrollo Sostenible.

Con CIAL 360 Credit, la agroindustria mexicana tomará mejores decisiones de crédito basadas en análisis de datos en tiempo real y evaluaciones transparentes de clientes potenciales y establecidos para crear productos del campo de calidad, obtener el mejor aprovechamiento de los recursos y fortalecer sus vínculos comerciales.

Nuestra base de datos de 60 millones de empresas en América Latina nos permite proporcionarle materiales ricos y actualizados sobre el mercado.

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