Global Big Data Analytics no mercado agrícola – Tendências do setor e previsão para 2030

Análise global de Big Data no mercado agrícola, por tipo (captura de dados, armazenamento de dados, compartilhamento de dados, análise de dados e outros), aplicação (produção agrícola, equipamentos agrícolas, clima e produtos químicos), usuários finais (agricultores, órgãos reguladores agrícolas, Previsão do tempo, indústrias agroquímicas e de equipamentos agrícolas) - Tendências e previsões do setor para 2030.

Análise de Big Data em Análise e Tamanho 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 US$ 1,24 bilhão em 2022, deverá atingir US$ 3,95 bilhões 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. Além dos insights sobre cenários de mercado, como valor de mercado, taxa de crescimento, segmentação, cobertura geográfica e grandes players, os relatórios de mercado com curadoria da Data Bridge Market Research também incluem análises especializadas aprofundadas, produção geograficamente representada pela empresa e capacidade, layouts de rede de distribuidores e parceiros, análise detalhada e atualizada de tendências de preços e análise de déficit da cadeia de suprimentos e demanda.

Big Data Analytics no escopo e segmentação do mercado agrícola

Definição de mercado

Recolha de dados de diversas fontes na agricultura, tais como sensores, satélites, drones, estações meteorológicas e equipamentos agrícolas. Esses 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 em um conjunto de dados unificado e estruturado para análise. Isto pode envolver 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. Esses dados fornecem informações valiosas sobre as condições das culturas, padrões climáticos e 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. Sensores avançados, incluindo sensores de umidade do solo, sensores de temperatura, e dispositivos de sensoriamento remoto montados em drones e satélites, tornaram-se mais baratos e acessíveis. Esses sensores fornecem dados em tempo real sobre as condições do solo, padrões climáticos, saúde das culturas e muito mais, permitindo que os agricultores monitorem 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 otimizar insumos como água, fertilizantes e pesticidas, resultando em rendimentos mais elevados e eficiência de recursos. A agricultura de precisão depende da recolha de grandes quantidades de dados provenientes de diversas fontes, incluindo sensores, satélites, drones e máquinas agrícolas. Essas fontes de dados fornecem informações em tempo real sobre as condições do solo, padrões climáticos, saúde das culturas e muito mais. As plataformas de análise de big data agregam e processam esses dados para criar uma imagem abrangente da fazenda.

• Inteligência de mercado

Os agricultores podem usar a análise de dados para monitorar tendências de mercado, otimizar estratégias de preços e tomar decisões informadas sobre a seleção e plantio de culturas. A inteligência de mercado começa com a coleta de dados. Isto inclui a recolha de informações de diversas fontes, tais como relatórios governamentais, publicações comerciais, redes sociais, dados meteorológicos, preços de mercadorias e dados da cadeia de abastecimento. Os sistemas de análise de big data podem processar dados estruturados e não estruturados dessas fontes.

Restrições/Desafios

• Preocupações com privacidade de dados

Os agricultores podem hesitar em partilhar os seus dados devido a preocupações com a privacidade e ao receio de utilização indevida por terceiros. Os dados agrícolas incluem frequentemente informações pessoais sobre os agricultores, tais como nomes, dados de contacto e dados financeiros. Proteger estes dados pessoais contra acesso não autorizado e utilização indevida é crucial. Muitas tecnologias agrícolas, como equipamentos com GPS e drones, coletam dados de localização. A exposição destes dados pode levar a violações de privacidade e potenciais riscos de segurança se não forem devidamente protegidos.

• Integração de dados

A integração de dados de diferentes fontes e formatos pode ser complexa. Requer formatos de dados padronizados e interoperabilidade entre vários sistemas de dados. Sensores de umidade de óleo, estações meteorológicas, equipamentos agrícolas equipados com GPS e dispositivos de monitoramento de gado geram dados em tempo real. Satélites e drones capturam imagens de campos em alta resolução, que fornecem informações sobre a saúde e o crescimento das culturas.

Impacto e cenário atual do mercado de escassez de matérias-primas e atrasos no envio

A Data Bridge Market Research oferece uma análise de alto nível do mercado e fornece informações, levando em consideração o impacto e o ambiente de mercado atual da escassez de matéria-prima e atrasos no envio. Isto se traduz na avaliação de possibilidades estratégicas, na criação de planos de ação eficazes e na assistência às empresas na tomada de decisões importantes.

Além do relatório padrão, também oferecemos análise aprofundada do nível de aquisição, desde atrasos previstos no envio, mapeamento de distribuidores por região, análise de commodities, análise de produção, tendências de mapeamento de preços, sourcing, análise de desempenho de categoria, soluções de gerenciamento de risco da cadeia de suprimentos, soluções avançadas benchmarking e outros serviços para compras e apoio estratégico.

Impacto esperado da desaceleração económica nos preços e na disponibilidade dos produtos

Quando a actividade económica abranda, as indústrias começam a sofrer. Os efeitos previstos da recessão económica sobre os preços e a acessibilidade dos produtos são tidos em conta nos relatórios de visão de mercado e nos serviços de inteligência fornecidos pela DBMR. Com isso, nossos clientes normalmente conseguem se manter um passo à frente de seus concorrentes, projetar suas vendas e receitas e estimar seus gastos com lucros e perdas.

Desenvolvimento recente

• Em novembro de 2020, o SAS Institute Inc., em parceria com a Boragen Inc., está oferecendo uma plataforma para combinar ciência agrícola e ciência de dados para proteger a vida das culturas contra doenças das plantas. As empresas estão usando inteligência artificial e aprendizado de máquina para estudar os dados e prever os danos em tempo real.

Análise global de Big Data no escopo do mercado agrícola

A análise global de big data no mercado agrícola é segmentada com base no tipo, aplicação e usuários finais. O crescimento entre esses segmentos irá ajudá-lo a analisar segmentos de crescimento escasso nas indústrias e fornecer aos usuários uma valiosa visão geral do mercado e insights de mercado para ajudá-los a tomar decisões estratégicas para identificar as principais aplicações do mercado.

Tipo

• Capturando dados
• Armazenando Dados
• Compartilhando dados
• Analisando Dados
• Outros

Aplicativo

• Produção Agrícola
• Equipamento Agrícola
• Clima
• Produtos químicos

Usuários finais

• Agricultores
• Órgãos Reguladores Agrícolas
• Previsão do tempo
• Agroquímicos
• Indústrias de equipamentos agrícolas

Análise global de Big Data no mercado agrícola Análise/insights regionais

A análise global de big data no mercado agrícola é analisada e os insights e tendências do tamanho do mercado são fornecidos por país, tipo, aplicação e usuários finais conforme mencionado acima.

Os países cobertos no relatório global de análise de big data no mercado agrícola são EUA, Canadá e México na América do Norte, Alemanha, França, Reino Unido, Holanda, Suíça, Bélgica, Rússia, Itália, Espanha, Turquia, Resto da Europa na Europa, China , Japão, Índia, Coreia do Sul, Singapura, Malásia, Austrália, Tailândia, Indonésia, Filipinas, Resto da Ásia-Pacífico, Arábia Saudita, Emirados Árabes Unidos, África do Sul, Egito, Israel, Resto do Oriente Médio e África, Brasil, Argentina e Resto da América do Sul

A Ásia-Pacífico domina a análise global de big data no mercado agrícola devido ao grande número de empresas que implementam os resultados de big data para prefigurar a condição da colheita.

A seção de país do relatório também fornece fatores individuais de impacto no mercado e mudanças na regulamentação do mercado interno que impactam as tendências atuais e futuras do mercado. Pontos de dados como análise da cadeia de valor downstream e upstream, tendências técnicas e análise das cinco forças de Porter, estudos de caso são alguns dos indicadores usados ​​para prever o cenário de mercado para países individuais. Além disso, são considerados a presença e disponibilidade de marcas globais e os desafios enfrentados devido à grande ou escassa concorrência de marcas locais e nacionais, o impacto das tarifas nacionais e as rotas comerciais, ao mesmo tempo que se fornece uma análise de previsão dos dados do país.

Cenário competitivo e análise global de Big Data na análise de participação de mercado agrícola

A análise global de big data no cenário competitivo do mercado agrícola fornece detalhes dos concorrentes. Os detalhes incluídos são visão geral da empresa, finanças da empresa, receitas geradas, potencial de mercado, investimento em pesquisa e desenvolvimento, novas iniciativas de mercado, presença global, locais e instalações de produção, capacidades de produção, pontos fortes e fracos da empresa, lançamento de produtos, largura e amplitude do produto, domínio da aplicação. Os pontos de dados fornecidos acima estão relacionados apenas ao foco das empresas relacionado à análise global de big data no mercado agrícola.

Alguns dos principais players que operam no mercado global de análise de big data na agricultura são:

• NTT Data Corporation (Japão)
• The Climate Corporation (EUA)
• OnFarm (EUA)
• (Canadá)
• Agribiotix (EUA)
• AgDNA (EUA)
• Em algum lugar (EUA)
• Farmersedge (Canadá)
• Conservas (EUA)