Datos de Glas: Potenciar la agricultura con big data

Field Boundaries proporcionará a los usuarios de la herramienta GlasCore de Glas Data una forma más sencilla de gestionar, acceder y analizar los datos que necesitan para mejorar la toma de decisiones.

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Agritech business Glas Data es uno de los clientes más antiguos de Agrimetrics . Su misión es hacer frente a la fragmentación de la cadena de suministro agrícola, reuniendo datos dispares para formar una imagen clara y visual de la cadena de suministro de alimentos que pueda ser utilizada por agricultores y empresas para mejorar la toma de decisiones. Para ello, utilizan los límites de campo vinculados a los datos de Agrimetrics .

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Frustrada por la fragmentación de los conjuntos de datos de que disponen agricultores y minoristas en la cadena de suministro alimentario, Glas Data trabaja para hacerlos más accesibles. El equipo está creando un software muy visual y fácil de navegar que proporciona información real a agricultores, procesadores y minoristas de toda la cadena de suministro alimentario. Esta información permite a los minoristas planificar mejor sus recursos y reducir los residuos, y a los agricultores tomar decisiones más eficaces y aumentar la eficiencia.

A algunos les puede parecer que Glas Data es un competidor de Agrimetrics , pero las dos empresas funcionan de forma muy diferente, como explica Rob Sanders, cofundador de Glas Data:

"Mientras que Agrimetrics es experta en recopilar y gestionar grandes conjuntos de datos y los análisis resultantes, Glas Data se centra en hacer accesibles estos datos a los usuarios finales. Presentamos los datos en un formato fácil de usar para que las partes interesadas puedan recoger el valor y la perspectiva."

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Robert Sanders

Cofundador, Glas Data

Agrimetrics proporciona la mayor parte de los ricos datos agrícolas que se encuentran detrás de los sistemas front-end que desarrolla Glas Data. Los datos incluyen información histórica, como el uso de los campos y los patrones climáticos, así como algoritmos de modelización predictiva, como las precipitaciones, la salud del suelo y los patrones viables de rotación de cultivos. Cuando se combina con los conjuntos de datos propios de Glas Data, Agrimetrics ayuda a potenciar una completa herramienta de gestión de datos. Los agricultores pueden cargar sus propios datos para crear una visión completa de su explotación y su potencial futuro, y los minoristas también pueden acceder a la información para supervisar toda la cadena de suministro.

Glas Data y Agrimetrics se están convirtiendo en parte de un gran ecosistema de empresas que comparten y combinan datos, y este es el principio de que el sector agrícola se convierta en una industria rica en datos.

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Los límites de campo simplifican la gestión, el acceso y el análisis de los datos

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GlasCore de Glas Data utilizará los límites de campo vinculados a datos de Agrimetrics para presentar la información de forma más útil y fácil de usar para sus clientes.

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Glas Data será uno de los primeros clientes en tener acceso al nuevo Agrimetrics Field Boundaries. Este producto utiliza imágenes por satélite combinadas con algoritmos avanzados de aprendizaje automático para cartografiar más de 2,8 millones de campos en todo el Reino Unido. Empresas agrarias como Glas Data pueden combinar este producto con muchos otros conjuntos de datos para obtener una imagen completa de cada campo. Los agricultores, minoristas y procesadores pueden utilizar herramientas como GlasCore para elegir sus campos con unos pocos clics. A continuación, con datos como patrones climáticos históricos y modelos predictivos, pueden tomar decisiones precisas e inteligentes sobre cada campo a un nivel granular.

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"El valor real y el aumento real de la productividad sólo se conseguirán mediante la analítica y la realización masivas", prosigue Sanders. "Agrimetrics nos facilita la integración de los datos proporcionando conjuntos de datos en formato API. Esto se aplica también al nuevo producto Field Boundaries. Este nuevo producto aportará un nuevo nivel de inteligencia y accesibilidad a valiosos conjuntos de datos, lo que nos permitirá ofrecer un nivel de conocimiento sin precedentes."

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