Data Mining – Aplicação no setor agrícola

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Data Mining – Aplicação no setor agrícola

Olá nobres Eteguianos e leitores do nosso blog, neste pequeno artigo iremos abordar um assunto que vem se destacando na área computacional, a Mineração de Dados. Data Mining (DM) é uma área de pesquisa voltada para computação que se iniciou na década de 80, em um momento no qual as empresas e organizações começaram a se preocupar com grandes volumes de dados informacionais guardados e não utilizados pelas empresas (AMO, 2004).

Basicamente, informações que parecem não ser tão úteis podem servir como elementos fundamentais no uso de inteligência artificial. A partir de grandes volumes de dados é possível descobrir relações ocultas, padrões, gerar regras para predizer e correlacionar dados que podem ajudar as instituições nas tomadas de decisões mais rápidas ou, até mesmo, atingir um maior grau de confiança (CARDOSO e MACHADO, 2008).

Conceituada como o método de extração de elementos úteis e informações voltadas para um conjunto de dados com grandes dimensões, a Mineração de Dados ainda é pouco explorada em algumas esferas, tal qual a agricultura (SOLANKI e MULGE, 2015).

Prever o rendimento de grãos é extremamente importante nas aplicações dos setores agrícolas. Qualquer produtor está interessado em saber, por exemplo, uma estimativa do lucro médio de sua produção. Historicamente, o rendimento com base em predição era realizado conforme a experiência em determinada cultura, considerando os dados disponíveis de anos anteriores, onde as previsões de desempenho na produtividade correspondentes foram registradas.

No entanto, a mesma previsão poderia ser seguida por vários anos seguidos devido a maior estabilidade climática. De alguns anos até os dias atuais temos uma maior variação no clima do planeta com alcance a outras informações de alterações climáticas causadas por efeitos naturais como o EL Ninho, por exemplo. Essa quantidade de dados disponíveis e as tecnologias voltadas para a análise de dados se mostram como aliados dos produtores. (SOLANKI e MULGE, 2015).

Agora que entendemos um pouco mais sobre o quão importante é introduzir modelos de Mineração de Dados na agricultura de maneira quantitativa e qualitativa, ficou mais tranquilo estudar, explorar e aplicar essa técnica no importante setor da economia brasileira.

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Bons estudos e até a próxima.