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Conclusiones

En las dos últimas décadas se ha producido un  rápido aumento del uso del conocimiento como  factor de producción. El mercado actual  globalizado y altamente competitivo ha  ampliado el espectro de necesidades en todos  los sectores de la industria agroalimentaria.  

Para obtener una mayor eficiencia en los agronegocios, es necesario que las empresas se  adapten continuamente a los cambios y a la  rápida evolución del mercado; para lograr este  objetivo, es necesario movilizar todos los  recursos de conocimiento de la empresa. 

Las teorías más recientes sobre la gestión  del conocimiento apuntan al hecho de que las  empresas modernas están vendiendo cada vez  más conocimiento o lo están incorporando a  sus productos inteligentes. 

La producción alimentaria es una industria  

complicada, que depende fuertemente del  comportamiento del clima a largo plazo, la  funcionalidad de la maquinaria, el precio de los  productos, el precio de los insumos, materia  prima, agua y en muchos casos la mano de obra,  etc. A medida que la big data aparece en las  granjas con la implementación de las máquinas  y los sensores inteligentes, los datos de las  mismas crecen, en cantidad y alcance, es así que los procesos de cultivo serán cada vez más  impulsados y habilitados por datos,  promoviendo una mayor rentabilidad. 

Los resultados del análisis de producción de  aguacate en 27 estados, la producción de  jitomate y sus tipos de variedades en todo el  país, la expansión en la producción de berries.  

En resumen, este análisis de datos abiertos utilizando la inteligencia de agronegocios  puntualiza lo siguiente:  

Primero, nuestro país posee las condiciones  agronómicas necesarias para la óptima  producción de frutas y hortalizas. La producción  hortofrutícola en México tiene una aportación  importante para la exportación a más de 30  países, valor importante para la exportación; el  aguacate el jitomate y las berries mexicanas han  ganado protagonismo a nivel mundial.  

Segundo, la inversión en tecnología a través  de sistemas de agricultura protegida, el sensor y  monitoreo en la automatización de invernaderos  y la implementación de agricultura de precisión  han dado como resultado, una alta rentabilidad  en la producción de estos cultivos y esa  información será de valor, para considerar  adoptar la tecnología en otros cultivos. 

Tercero, el software utilizado para Inteligencia de negocios en este documento  puede ser una forma dinámica e inteligente  para que la agroindustria mexicana realice  análisis de datos y genere reportes para guiar el  

proceso de toma de decisiones del sector. 

Por último, la big data y la analítica de datos  representan una oportunidad sin precedentes  para encontrar nuevas formas de reducir el  hambre y la pobreza, aplicando soluciones  basadas en datos a las investigaciones en curso  para el impacto del desarrollo. Por ello, el uso  inteligente y efectivo de los datos generados  con la implementación de la agricultura  inteligente, será una de las herramientas más  importantes para alcanzar los Objetivos de  Desarrollo Sostenible de las Naciones Unidas. 

Finalmente, cabe mencionar algunas  limitaciones de este trabajo: la búsqueda de  datos se limitó a las bases de datos abiertos del  gobierno de México, sin embargo, se pudo  comparar y cotejas los mismos valores con los  reportes que arrojan las fuentes  internacionales. Por otra parte, la adopción de  nuevas tecnologías en cultivos como el  arándano, en los estados del norte del país, no  permite obtener un análisis cuantitativo preciso  del tipo de producción que están adoptando, lo  que originó la adopción de datos cualitativos de  periódicos digitales de la región. Aun así, se  estima que en próximos años sea posible realizarse un registro de  estos datos, lo que  permitirá conocer el impacto de la adopción de  nuevas tecnologías en el rendimiento de estos  cultivos.  

Creado con eXeLearning (Ventana nueva)