Plataforma de Data & Analytics para a Cadeia Agrícola da Cevada

01O Cliente

Empresa de grande porte do setor de agronegócio, presente no ranking Forbes Agro100, atuante na cadeia produtiva da cevada e conectando produtores, agrônomos e indústria.

02O Desafio

• Baixa digitalização no campo, com coleta e uso limitados de dados sobre plantio, manejo e produtividade
• Dificuldade de integrar informações de produtores, agrônomos e indústria em uma visão unificada
• Ausência de dados estruturados para apoiar decisões agronômicas e operacionais
• Baixa previsibilidade da produção, impactando o planejamento da cadeia
• Desempenho heterogêneo entre produtores sem benchmarks ou comparativos estruturados

03Solução Implementada

• Coleta e ingestão de dados do campo (plantio, manejo, clima, solo e produtividade) em plataforma centralizada
• Construção de pipelines ETL/ELT para tratamento e integração dos dados da cadeia agrícola
• Implementação de governança e qualidade de dados para garantir confiabilidade das informações
• Desenvolvimento de modelos analíticos e preditivos para previsão de safra e recomendações agronômicas
• Criação de dashboards e ferramentas de análise para produtores, agrônomos e gestores da cadeia
• Comparativo de desempenho entre produtores para identificação de boas práticas e oportunidades de melhoria

04Diferenciais Estratégicos

• Cobertura end-to-end do ciclo de dados: da coleta no campo até a geração de insights acionáveis
• Modelos preditivos aplicados ao contexto específico da cadeia da cevada, com alto valor agronômico
• Integração de múltiplos agentes da cadeia (produtores, agrônomos, indústria) em uma única plataforma analítica
• Governança de dados desde a origem, garantindo qualidade e rastreabilidade das informações do campo

05Resultados Alcançados

• Maior previsibilidade da produção com modelos de forecast de safra
• Decisões agronômicas mais assertivas com base em dados reais de campo e recomendações geradas por modelos
• Redução de assimetria de informação entre produtores, agrônomos e indústria
• Identificação de produtores de alta performance e disseminação de boas práticas na cadeia
• Melhoria contínua da qualidade e produtividade com ciclos de feedback orientados por dados