Este es un blog de Ronald Hoek, CEO de Blue Radix.
Trabajamos mucho con datos en los invernaderos. Cada vez más. A menudo escucho objeciones y problemas relacionados con el uso de datos. Y la calidad de los datos es casi siempre la razón. Es cierto. Si los datos son insuficientes, están contaminados o simplemente son incorrectos, esto afectará lógicamente a todo lo demás, como sus informes. ¡Molesto!
Los errores en los datos pueden ser muy diversos. La entrada manual es una causa común. Pero la vinculación de diferentes sistemas, sin protocolos claros para el intercambio de datos, también puede ser una fuente lógica de problemas.
En el mercado se proponen muchas soluciones de datos diferentes. Mejores herramientas, mejor documentación, educación y formación de usuarios, etc. Sin embargo, no estoy convencido de que ahí resida la verdadera solución. Lo más importante es el incentivo adecuado para manejar los datos con cuidado y centrarse en la calidad. Un incentivo así es crucial. ¡Sin ese incentivo, no tiene sentido!
La pregunta entonces es: ¿cuál es ese incentivo? En mi opinión, el incentivo más importante es que trabajar con datos aporta un valor indiscutible a su negocio. Que no solo es conveniente, sino que forma el núcleo de sus procesos. Por ejemplo, sin el uso de datos, obtendría resultados de cultivo consistentemente más bajos. Eso es lo que sucede cuando pone los datos a trabajar para usted, por ejemplo, con la ayuda de algoritmos. Si sabe que su proceso operativo funcionará perfectamente con los datos correctos, entonces lógicamente dedicará mucha más atención a la calidad de esos datos. Después de todo, existe un vínculo directo entre la calidad de los datos y los resultados operativos de su negocio.
Los algoritmos le permiten optimizar su resultado operativo. Los algoritmos ponen los datos a trabajar para usted. Puede crecer, mejorar y evitar errores. También ayudan a identificar qué datos son anómalos. Además, trabajar con algoritmos hace que sea inmediatamente visible qué datos aportan valor y cuáles no, por ejemplo, para lograr un mejor resultado de cultivo. Esto ayuda a abordar solo aquellos problemas de datos que son de verdadera importancia. Lo que ahorra tiempo y dinero. Y la implementación de la mejora de datos en su empresa tiene un efecto notablemente positivo.
Muchos Productores utilizan una hoja de Excel para mantener el control de la operación. Esto siempre es retrospectivo y muy laborioso. Es algo que se aborda a diario. Mi llamado es, por lo tanto, a desviar parte de esta valiosa atención hacia proyectos de innovación concretos relacionados con el análisis de datos y las decisiones automáticas basadas en datos. ¡Esto es difícil, pero se puede hacer! Un buen ejemplo es el cultivo autónomo: los datos que ya se recopilan pueden utilizarse para controlar de forma óptima los sistemas del invernadero en términos de clima, energía y cultivo. Los algoritmos trabajan en conjunto, de forma continua, y procesan muchos más datos de los que los humanos podríamos procesar. La gestión con algoritmos es una realidad muy cercana, pero requiere un enfoque diferente. Si se adopta esto, la mejora de la calidad seguirá automáticamente. Tengo curiosidad… ¿Está gestionando activamente la calidad de los datos? ¿Es consciente del impacto de los datos en sus operaciones diarias?
