Plataforma de Data & Analytics para la Cadena Agrícola de la Cebada

01El Cliente

Empresa de gran tamaño del sector agropecuario, presente en el ranking Forbes Agro100, activa en la cadena productiva de la cebada y conectando productores, agrónomos e industria.

02El Desafío

• Baja digitalización en el campo, con recolección y uso limitados de datos sobre siembra, manejo y productividad
• Dificultad para integrar información de productores, agrónomos e industria en una visión unificada
• Ausencia de datos estructurados para apoyar decisiones agronómicas y operativas
• Baja previsibilidad de la producción, impactando la planificación de la cadena
• Desempeño heterogéneo entre productores sin benchmarks ni comparativos estructurados

03Solución Implementada

• Recolección e ingestión de datos del campo (siembra, manejo, clima, suelo y productividad) en plataforma centralizada
• Construcción de pipelines ETL/ELT para tratamiento e integración de los datos de la cadena agrícola
• Implementación de gobernanza y calidad de datos para garantizar la confiabilidad de la información
• Desarrollo de modelos analíticos y predictivos para previsión de cosecha y recomendaciones agronómicas
• Creación de dashboards y herramientas de análisis para productores, agrónomos y gestores de la cadena
• Comparativo de desempeño entre productores para identificación de buenas prácticas y oportunidades de mejora

04Diferenciales Estratégicos

• Cobertura end-to-end del ciclo de datos: desde la recolección en campo hasta la generación de insights accionables
• Modelos predictivos aplicados al contexto específico de la cadena de la cebada, con alto valor agronómico
• Integración de múltiples agentes de la cadena (productores, agrónomos, industria) en una única plataforma analítica
• Gobernanza de datos desde el origen, garantizando calidad y trazabilidad de la información del campo

05Resultados Alcanzados

• Mayor previsibilidad de la producción con modelos de forecast de cosecha
• Decisiones agronómicas más acertadas basadas en datos reales del campo y recomendaciones generadas por modelos
• Reducción de la asimetría de información entre productores, agrónomos e industria
• Identificación de productores de alto desempeño y diseminación de buenas prácticas en la cadena
• Mejora continua de la calidad y productividad con ciclos de retroalimentación orientados por datos