Mercado global de análisis de big data en agricultura: tendencias de la industria y pronóstico hasta 2030

Análisis y tamaño del mercado de análisis de big data en agricultura  

El análisis de big data en la agricultura se refiere a la aplicación de técnicas avanzadas de análisis de datos a conjuntos de datos grandes y complejos generados dentro del sector agrícola. Implica la recopilación, el procesamiento y el análisis de grandes cantidades de datos de diversas fuentes, como sensores, satélites, drones, estaciones meteorológicas y equipos agrícolas, para extraer información valiosa e informar los procesos de toma de decisiones en la agricultura y la gestión agrícola.

Data Bridge Market Research analiza que el mercado global de análisis de big data en la agricultura, que fue de USD 1.24 mil millones en 2022, se espera que alcance los USD 3.95 mil millones para 2030, y se espera que experimente una CAGR del 15,60% durante el período de pronóstico de 2023 a 2030. La "captura de datos" domina el segmento de tipo del mercado global de análisis de big data en la agricultura porque los datos son el elemento fundamental que impulsa todo el proceso de análisis. Además de los conocimientos sobre escenarios de mercado como el valor de mercado, la tasa de crecimiento, la segmentación, la cobertura geográfica y los principales actores, los informes de mercado seleccionados por Data Bridge Market Research también incluyen un análisis experto en profundidad, producción y capacidad por empresa representada geográficamente, diseños de red de distribuidores y socios, análisis detallado y actualizado de tendencias de precios y análisis de déficit de la cadena de suministro y la demanda.

Análisis de Big Data en el mercado agrícola: alcance y segmentación

Definición de mercado

Recopilación de datos de diversas fuentes en la agricultura, como sensores , satélites, drones, estaciones meteorológicas y equipos agrícolas. Estos datos pueden incluir información sobre las condiciones del suelo, los patrones climáticos, el crecimiento de los cultivos, la salud del ganado y más. Combinación e integración de datos de múltiples fuentes y formatos en un conjunto de datos unificado y estructurado para su análisis. Esto puede implicar la limpieza y transformación de datos para garantizar la calidad de los mismos. El análisis de big data en la agricultura tiene como objetivo mejorar la productividad, reducir los costos, aumentar la sostenibilidad y contribuir a la seguridad alimentaria mundial aprovechando el potencial de los datos para tomar decisiones más informadas y precisas a lo largo de la cadena de valor agrícola.

Análisis global de big data en la dinámica del mercado agrícola

Conductores

• Aumentar la disponibilidad de datos

La creciente disponibilidad de datos de diversas fuentes, incluidos sensores, satélites y drones, es un factor impulsor principal. Estos datos brindan información valiosa sobre las condiciones de los cultivos, los patrones climáticos y la salud del suelo. La disponibilidad de datos es un factor crítico para el éxito del análisis de big data en la agricultura. Para aprovechar eficazmente el poder del análisis de datos en la agricultura, es esencial tener acceso a una amplia gama de datos de diversas fuentes.

• Avances tecnológicos

Los avances en el análisis de datos, el aprendizaje automático y las tecnologías de IoT permiten un análisis de datos, una predicción y un apoyo a la toma de decisiones más sofisticados en la agricultura. Los sensores avanzados, incluidos los sensores de humedad del suelo , los sensores de temperatura y los dispositivos de teledetección montados en drones y satélites, se han vuelto más asequibles y accesibles. Estos sensores proporcionan datos en tiempo real sobre las condiciones del suelo, los patrones climáticos, la salud de los cultivos y más, lo que permite a los agricultores monitorear sus campos con precisión.

Oportunidades

• Agricultura de precisión

El análisis de big data permite la agricultura de precisión al proporcionar información en tiempo real. Los agricultores pueden optimizar insumos como agua, fertilizantes y pesticidas, lo que se traduce en mayores rendimientos y eficiencia de los recursos. La agricultura de precisión se basa en la recopilación de grandes cantidades de datos de diversas fuentes, incluidos sensores, satélites, drones y maquinaria agrícola. Estas fuentes de datos proporcionan información en tiempo real sobre las condiciones del suelo, los patrones climáticos, la salud de los cultivos y más. Las plataformas de análisis de big data agregan y procesan estos datos para crear una imagen integral de la explotación agrícola.

• Inteligencia de mercado

Farmers can use data analytics to monitor market trends, optimize pricing strategies, and make informed decisions about crop selection and planting. Market intelligence begins with data collection. This includes gathering information from diverse sources, such as government reports, trade publications, social media, weather data, commodity prices, and supply chain data. Big data analytics systems can process both structured and unstructured data from these sources.

Restraints/Challenges

• Data Privacy Concerns

Farmers may be hesitant to share their data due to privacy concerns and the fear of misuse by third parties. Agricultural data often includes personal information about farmers, such as their names, contact details, and financial data. Protecting this personal data from unauthorized access and misuse is crucial. Many agricultural technologies, such as GPS-enabled equipment and drones, collect location data. The exposure of this data can lead to privacy breaches and potential security risks if not properly safeguarded.

• Data Integration

Integrating data from different sources and formats can be complex. It requires standardized data formats and interoperability between various data systems. Oil moisture sensors, weather stations, GPS-equipped farm equipment, and livestock monitoring devices generate real-time data. Satellites and drones capture high-resolution images of fields, which provide insights into crop health and growth.

Impact and Current Market Scenario of Raw Material Shortage and Shipping Delays

Data Bridge Market Research offers a high-level analysis of the market and delivers information by keeping in account the impact and current market environment of raw material shortage and shipping delays. This translates into assessing strategic possibilities, creating effective action plans, and assisting businesses in making important decisions.

Apart from the standard report, we also offer in-depth analysis of the procurement level from forecasted shipping delays, distributor mapping by region, commodity analysis, production analysis, price mapping trends, sourcing, category performance analysis, supply chain risk management solutions, advanced benchmarking, and other services for procurement and strategic support.

Expected Impact of Economic Slowdown on the Pricing and Availability of Products

When economic activity slows, industries begin to suffer. The forecasted effects of the economic downturn on the pricing and accessibility of the products are taken into account in the market insight reports and intelligence services provided by DBMR. With this, our clients can typically keep one step ahead of their competitors, project their sales and revenue, and estimate their profit and loss expenditures.

Recent Development

• En noviembre de 2020, SAS Institute Inc., en asociación con Boragen Inc., ofrecerá una plataforma para combinar la ciencia de los cultivos y la ciencia de datos para proteger los cultivos de las enfermedades de las plantas. Las empresas están utilizando inteligencia artificial y aprendizaje automático para estudiar los datos y predecir los daños en tiempo real.

Alcance del mercado global de análisis de big data en la agricultura

El mercado global de análisis de big data en agricultura está segmentado en función del tipo, la aplicación y los usuarios finales. El crecimiento entre estos segmentos le ayudará a analizar los segmentos de crecimiento reducidos en las industrias y brindará a los usuarios una valiosa descripción general del mercado y conocimientos del mercado para ayudarlos a tomar decisiones estratégicas para identificar las principales aplicaciones del mercado.

Tipo

• Captura de datos
• Almacenamiento de datos
• Compartir datos
• Análisis de datos
• Otros

Solicitud

• Producción de cultivos
• Maquinaria agrícola
• Clima
• Productos químicos

Usuarios finales

• Agricultores
• Organismos reguladores de la agricultura
• Pronóstico del tiempo
• Agroquímico
• Industrias de equipos agrícolas

Análisis y perspectivas regionales del mercado global de análisis de big data en agricultura

Se analiza el mercado global de análisis de big data en agricultura y se proporcionan información y tendencias del tamaño del mercado por país, tipo, aplicación y usuarios finales como se menciona anteriormente.

Los países cubiertos en el informe del mercado global de análisis de big data en agricultura son EE. UU., Canadá y México en América del Norte, Alemania, Francia, Reino Unido, Países Bajos, Suiza, Bélgica, Rusia, Italia, España, Turquía, Resto de Europa en Europa, China, Japón, India, Corea del Sur, Singapur, Malasia, Australia, Tailandia, Indonesia, Filipinas, Resto de Asia-Pacífico, Arabia Saudita, Emiratos Árabes Unidos, Sudáfrica, Egipto, Israel, Resto de Medio Oriente y África, Brasil, Argentina y Resto de América del Sur.

Asia-Pacífico domina el mercado global de análisis de big data en agricultura debido a que un gran número de empresas implementan los resultados de big data para prever la condición del cultivo.

La sección de países del informe también proporciona factores de impacto de mercado individuales y cambios en la regulación en el mercado a nivel nacional que afectan las tendencias actuales y futuras del mercado. Puntos de datos como análisis de la cadena de valor aguas arriba y aguas abajo, tendencias técnicas y análisis de las cinco fuerzas de Porter, estudios de casos son algunos de los indicadores utilizados para pronosticar el escenario del mercado para países individuales. Además, la presencia y disponibilidad de marcas globales y sus desafíos enfrentados debido a la competencia grande o escasa de las marcas locales y nacionales, el impacto de los aranceles nacionales y las rutas comerciales se consideran al proporcionar un análisis de pronóstico de los datos del país.   

Análisis de la cuota de mercado del análisis de big data global y panorama competitivo en agricultura

El panorama competitivo del mercado global de análisis de big data en la agricultura proporciona detalles por competidores. Los detalles incluidos son una descripción general de la empresa, las finanzas de la empresa, los ingresos generados, el potencial de mercado, la inversión en investigación y desarrollo, las nuevas iniciativas de mercado, la presencia global, los sitios e instalaciones de producción, las capacidades de producción, las fortalezas y debilidades de la empresa, el lanzamiento de productos, la amplitud y la extensión de los productos, y el dominio de las aplicaciones. Los puntos de datos anteriores proporcionados solo están relacionados con el enfoque de las empresas en relación con el mercado global de análisis de big data en la agricultura.

Algunos de los principales actores que operan en el mercado global de análisis de big data en agricultura son:

• Corporación NTT Data (Japón)
• La Corporación del Clima (EE.UU.)
• OnFarm (Estados Unidos)
• Farmers Edge Inc. (Canadá)
• Agribiotix (Estados Unidos)
• ADNg (EE.UU.)
• En donde (EE.UU.)
• Semilla de granjero (Canadá)
• Conservis (Estados Unidos)

SKU-59120