Agro · Empresas agropecuarias
Data analytics para el agro: decisiones de campo con datos del día
Dashboards en tiempo real, análisis geoespacial y detección temprana de desvíos para dejar de decidir con la recorrida de la semana pasada.
- Cliente
- Empresas agropecuarias
- Sector
- Agro
- Producto
- AgroScope
En números
El problema inicial
Datos productivos y geoespaciales dispersos que impedían tomar decisiones operativas con previsibilidad y detectar a tiempo lo que estaba fallando en el lote.
El proceso anterior
La información productiva se relevaba con recorridas y reportes manuales, y los desvíos se detectaban cuando ya habían afectado la campaña.
La solución implementada
Dashboards en tiempo real, reporterías automáticas, evaluación temprana de anomalías productivas, benchmarking entre lotes y arquitectura sobre AWS para análisis geoespacial y pronósticos de rendimiento.
Cómo lo hicimos
Consolidación de fuentes
Unificamos los datos productivos, geoespaciales y de campaña que hoy viven separados entre planillas, sistemas y recorridas.
Arquitectura de datos en AWS
Montamos los pipelines y el procesamiento geoespacial sobre AWS, con reporterías que se generan solas.
Detección de anomalías y benchmarking
Definimos qué es un desvío para la operación y habilitamos la comparación entre lotes para explicar por qué uno rinde distinto que otro.
Pronóstico de rendimiento
Modelos que anticipan el rinde esperado y permiten asignar recursos con previsibilidad antes del cierre de campaña.
Sistemas integrados
- AWS
- Dashboards
- Datos geoespaciales
- Reportería automática
El resultado
Menos recorridas improductivas, mejor asignación de recursos y mayor previsibilidad operativa en la campaña.
Qué cambió en la operación
- Las recorridas se dirigen a los lotes que muestran desvíos.
- Los reportes de campaña se generan solos.
- La comparación entre lotes explica las diferencias de rinde.
- Las decisiones de recursos se toman con pronóstico, no con intuición.
Preguntas frecuentes sobre este caso
¿Sirve si los datos están en planillas?
Sí. Parte del trabajo es justamente consolidar planillas, sistemas y relevamientos de campo en una base única y confiable.
¿Qué se necesita para empezar?
Los datos de las últimas campañas y el criterio productivo del equipo. Con eso se arma el primer tablero y se define qué se considera anomalía.
¿Se integra con los sistemas que ya usamos en el campo?
Sí, la arquitectura toma las fuentes existentes por API o por archivo, sin obligar a cambiar de herramienta.
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