Global Big Data Analytics in Agriculture Market – Industry Trends and Forecast to 2030

Análise de Big Data em Análise e Dimensão do Mercado Agrícola  

A análise de big data na agricultura refere-se à aplicação de técnicas avançadas de análise de dados a grandes e complexos conjuntos de dados gerados no setor agrícola. Envolve a recolha, processamento e análise de grandes quantidades de dados de diversas fontes, tais como sensores, satélites, drones, estações meteorológicas e equipamento agrícola, para extrair informações valiosas e informar os processos de tomada de decisão na agricultura e na gestão agrícola.

A Data Bridge Market Research analisa que a análise global de big data no mercado agrícola, que foi de 1,24 mil milhões de dólares em 2022, deverá atingir os 3,95 mil milhões de dólares até 2030 e deverá passar por um CAGR de 15,60% durante o período de previsão de 2023 a 2030 A “captura de dados” domina o segmento de análise global de big data no mercado agrícola porque os dados são o elemento fundamental que alimenta todo o processo analítico. Para além dos insights sobre os cenários de mercado, tais como o valor de mercado, a taxa de crescimento, a segmentação, a cobertura geográfica e os grandes players, os relatórios de mercado com curadoria da Data Bridge Market Research incluem também análises especializadas aprofundadas, produção geograficamente representada pela empresa e capacidade, layouts de rede de distribuidores e parceiros, análise detalhada e atualizada das tendências de preços e análise do défice da cadeia de abastecimento e da procura.

Big Data Analytics no âmbito e segmentação do mercado agrícola

Definição de mercado

Recolha de dados de diversas fontes na agricultura, como sensores , satélites, drones, estações meteorológicas e equipamentos agrícolas. Estes dados podem incluir informações sobre as condições do solo, padrões climáticos, crescimento das culturas, saúde do gado e muito mais. Combinar e integrar dados de diversas fontes e formatos num conjunto de dados unificado e estruturado para análise. Isto pode envolver a limpeza e transformação de dados para garantir a qualidade dos dados. A análise de big data na agricultura visa aumentar a produtividade, reduzir custos, aumentar a sustentabilidade e contribuir para a segurança alimentar global, aproveitando o potencial dos dados para tomar decisões mais informadas e precisas em toda a cadeia de valor agrícola.

Análise global de Big Data na dinâmica do mercado agrícola

Motoristas

• Aumentando a disponibilidade de dados

A crescente disponibilidade de dados de diversas fontes, incluindo sensores, satélites e drones, é o principal fator. Estes dados fornecem informações valiosas sobre as condições das culturas, os padrões climáticos e a saúde do solo. A disponibilidade de dados é um fator crítico para o sucesso da análise de big data na agricultura. Para aproveitar eficazmente o poder da análise de dados na agricultura, é essencial ter acesso a uma vasta gama de dados provenientes de diversas fontes.

• Avanços Tecnológicos

Os avanços na análise de dados, na aprendizagem automática e nas tecnologias IoT permitem análises de dados, previsões e apoio à decisão mais sofisticados na agricultura. Os sensores avançados, incluindo sensores de humidade do solo , sensores de temperatura e dispositivos de deteção remota montados em drones e satélites, tornaram-se mais baratos e acessíveis. Estes sensores fornecem dados em tempo real sobre as condições do solo, os padrões climáticos, a saúde das culturas e muito mais, permitindo aos agricultores monitorizar os seus campos com precisão.

Oportunidades

• Agricultura de Precisão

A análise de big data permite a agricultura de precisão, fornecendo insights em tempo real. Os agricultores podem optimizar os inputs como a água, os fertilizantes e os pesticidas, resultando em rendimentos mais elevados e eficiência dos recursos. A agricultura de precisão depende da recolha de grandes quantidades de dados de diversas fontes, incluindo sensores, satélites, drones e máquinas agrícolas. Estas fontes de dados fornecem informações em tempo real sobre as condições do solo, os padrões climáticos, a saúde das culturas e muito mais. As plataformas de análise de big data agregam e processam estes dados para criar uma imagem abrangente da exploração.

• Inteligência 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

• In November, 2020, SAS Institute Inc. in partnership with Boragen Inc. are offering platform for combining crop science and data science to protect crop life from plant disease. The companies are using artificial intelligence and machine learning to study the data and predict the damage in real-time.

Global Big Data Analytics in Agriculture Market Scope

The global big data analytics in agriculture market is segmented on the basis of type, application and end users. The growth amongst these segments will help you analyze meagre growth segments in the industries and provide the users with a valuable market overview and market insights to help them make strategic decisions for identifying core market applications.

Type

• Capturing Data
• Storing Data
• Sharing Data
• Analyzing Data
• Others

Application

• Crop Production
• Farm Equipment
• Weather
• Chemicals

End Users

• Farmers
• Agriculture Regulatory Bodies
• Weather Forecast
• Agrochemical
• Farm Equipment Industries

Global Big Data Analytics in Agriculture Market Regional Analysis/Insights

The global big data analytics in agriculture market is analysed and market size insights and trends are provided by country, type, application and end users as referenced above.

The countries covered in the global big data analytics in agriculture market report are U.S., Canada and Mexico in North America, Germany, France, U.K., Netherlands, Switzerland, Belgium, Russia, Italy, Spain, Turkey, Rest of Europe in Europe, China, Japan, India, South Korea, Singapore, Malaysia, Australia, Thailand, Indonesia, Philippines, Rest of Asia-Pacific, Saudi Arabia, U.A.E., South Africa, Egypt, Israel, Rest of Middle East and Africa, Brazil, Argentina and Rest of South America

Asia-Pacific dominates the global big data analytics in agriculture market due to the major number of companies implement the big data results to prefigure the condition of the crop.

The country section of the report also provides individual market impacting factors and changes in regulation in the market domestically that impacts the current and future trends of the market. Data points like down-stream and upstream value chain analysis, technical trends, and porter's five forces analysis, case studies are some of the pointers used to forecast the market scenario for individual countries. Also, the presence and availability of global brands and their challenges faced due to large or scarce competition from local and domestic brands, the impact of domestic tariffs, and trade routes are considered while providing forecast analysis of the country data.   

Competitive Landscape and Global Big Data Analytics In Agriculture Market Share Analysis

The global big data analytics in agriculture market competitive landscape provides details by competitors. Details included are company overview, company financials, revenue generated, market potential, investment in research and development, new market initiatives, global presence, production sites and facilities, production capacities, company strengths and weaknesses, product launch, product width, and breadth, application dominance. The above data points provided are only related to the companies' focus related to the global big data analytics in agriculture market.

Some of the major players operating in the global big data analytics in agriculture market are:

• NTT Data Corporation (Japan)
• The Climate Corporation (U.S.)
• OnFarm (U.S.)
• Farmers Edge Inc. (Canada)
• Agribiotix (U.S.)
• AgDNA (U.S.)
• Awhere (U.S.)
• Farmersedge (Canada)
• Conservis (U.S.)

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