Big Data: ¿para qué tantos datos?

"El ‘Big Data' está en la cabeza del productor", afirma Nathan Dorn, CEO de "Food Origins", y, así, listó los cuatro puntos centrales para obtener datos en los procesos productivos: ¿Quién hizo qué, cuándo y dónde?

Como ejemplo, basó su presentación en el cultivo de frutillas en California. Afirmó que "hay un momento cuando podemos hacer el seguimiento del manejo del cultivo al minuto y hasta segundo a segundo. Desde quién cosecha hasta la influencia de la temperatura en el color, sabor, tipo de suelo, las características genéticas de las frutillas y miles de variables que cambian de una cosecha a otra".

De esta forma, habrá muchos datos que el productor pueda capturar y le permitirán mejorar en el futuro. Primariamente, "debemos entender que todo lo que hacemos son variaciones únicas y que cada productor tiene las suyas".

Las posibilidades son muchas: hay tantas prácticas culturales, planes de manejo de fertilizantes, calidades del agua, estrategias de riego, densidad de plantación, calidad de semillas, humedad, posibles pestes, bioma del suelo... que, "si las combinamos, hemos hecho el cálculo: hay cinco sextillones de posibles formas diferentes de producir una caja de frutillas", aseguró el experto.

Desde la tecnología, es posible ayudar a establecer conexiones productivas para que lo que el productor haga, le salga bien, "pueda repetirlo y pasarlo a la siguiente generación y mejorar sus ganancias. El dinero es el denominador común, por lo cual el desafío es gastar plata en lo que verdaderamente influye en la producción. Dar valor a lo que el productor le da valor".

"Food Origins" trabaja en la digitalización de la información y la presentan como insumo, trabajando con la consigna de hacerlo, según el perfil, para que sea realmente de utilidad. La demanda de datos se amplía a prácticas de riego, fumigación, transporte, genómica de semillas, etcétera.

"Cada uno busca solucionar sus propios desafíos. Nosotros conectamos todos esos datos en un mismo libro mayor y los ponemos a disposición de todas las partes de la alianza", sostuvo Dorn.

Transparencia

Ami Patel, directora de producto de "Ripe.io", se refirió al Big Data, enfocado hacia la trazabilidad. Explicó que esta tecnología genera un "haz de alimentos" desde el productor has- ta el distribuidor, que llegan al consumidor.

Pero esos datos son personalizados y pueden ser visualizados por cada cliente de manera distintiva: "Diseñamos un navegador de alimentos para cada cliente; hacemos un mapeo del flujo de datos y lo hacemos en un entorno colaborativo".

Es decir, "Ripe.io" integra la información con el minorista, el proveedor y el productor, logrando un seguimiento y localización ("track and trace") desde la semilla hasta la góndola.

El aprovechamiento de los datos también incluye opciones de mejoramiento del producto: "Trabajamos con detectores de microclima y sensores de suelo con los productores para poder entender cómo usar esos puntos de datos, generar mejores perfiles y reducir el desperdicio de alimentos".

Por su parte, el Blockchain crea mucho más conocimiento y genera transparencia y confianza. El consumidor ve la historia del producto, trazabilidad, sostenibilidad, eficacia de la temperatura... cómo trabajar con los productores y crear la imagen completa de la cadena de suministro.

Muchas personas de la cadena de valor sospechaban de la tecnología. Ahora, nadie trabaja conjuntamente del productor al consumidor; la única forma de lograrlo es a través de alianzas entre tecnologías.