Análisis de big data en agricultura Tamaño del mercado, participación, crecimiento y análisis de la industria, por tipo (captura de datos, almacenamiento de datos, intercambio de datos, análisis de datos y otros), por usuarios finales (químicos, meteorológicos, financieros, producción de cultivos y equipos agrícolas) y pronóstico regional hasta 2035

ANÁLISIS DE BIG DATA EN LA VISIÓN GENERAL DEL MERCADO AGRÍCOLA

El tamaño del mercado mundial de análisis de big data en agricultura fue de 1227,58 millones de dólares en 2026 y se prevé que alcance los 2412,62 millones de dólares en 2035, exhibiendo una tasa compuesta anual del 7,8% durante el período previsto.

El análisis de big data en agricultura funciona recopilando, manejando y estudiando información extensa y diversa de fuentes como sensores de IoT, drones, satélites, estaciones meteorológicas y maquinaria y la convierte en resultados útiles. Los conocimientos de estos sensores permiten a los agricultores aplicar recursos limitados solo a las áreas necesarias, reduciendo el desperdicio y mejorando el rendimiento de sus cultivos. Con el uso del aprendizaje automático, los datos geoespaciales y la inteligencia artificial, se pueden anticipar los patrones climáticos y se hacen esfuerzos para estimar el rendimiento de los cultivos, detectar enfermedades desde el principio y planificar la siembra de manera inteligente. Los datos de las máquinas informan sobre la humedad, los nutrientes, los cultivos y el rendimiento de las máquinas, al mismo tiempo que utilizan datos históricos y de mercado para tomar decisiones agrícolas más inteligentes.

El monitoreo del suelo, las plagas y el clima, así como la gestión de la cadena de suministro entre la granja y los mercados, se benefician de las nuevas tecnologías. Prestar atención a la salud del ganado y al rendimiento de la maquinaria mejora el funcionamiento fluido de la granja. El análisis de big data permite a los agricultores reducir su impacto en el medio ambiente y adaptarse a los efectos del clima y la escasez de recursos. Al utilizar datos para estimaciones de rendimiento, mejorar la cadena de suministro, generar mejores cultivos y abordar los riesgos climáticos, la agricultura avanzada está mejorando la agricultura en la actualidad. Gracias a este cambio, los agricultores están equipados con mejores herramientas y pueden tomar decisiones más sabias, lo que se traduce en una mayor productividad, menos gastos y un suministro de alimentos más seguro para todos.

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CRISIS GLOBALES QUE IMPACTAN EL ANÁLISIS DE BIG DATA EN EL MERCADO AGRÍCOLA IMPACTO DEL COVID-19

"La pandemia impulsó la adopción digital, impulsó la resiliencia y la eficiencia y aceleró el mercado."

La pandemia mundial de COVID-19 no ha tenido precedentes y ha sido asombrosa, y el mercado ha experimentado una demanda mayor a la prevista en todas las regiones en comparación con los niveles previos a la pandemia. El repentino crecimiento del mercado reflejado por el aumento de la CAGR es atribuible al crecimiento del mercado y al regreso de la demanda a niveles prepandémicos.

La pandemia puso de relieve las debilidades en el suministro de alimentos y la mano de obra, lo que provocó que la industria adoptara ampliamente las herramientas digitales. El nuevo enfoque generó un mayor interés en el análisis de big data, lo que resultó en que los agricultores utilizaran la automatización, la verificación a distancia y herramientas basadas en la investigación para una mejor planificación. Al carecer de suficiente personal y tener dificultades con la logística, las herramientas digitales proporcionaron actualizaciones constantes sobre la salud de los cultivos, el clima y el rendimiento del suelo y los equipos. Al hacerlo, los agricultores conservaron recursos, perdieron menos y se volvieron más resistentes a las crisis. Con la ayuda de herramientas digitales, la industria ha mejorado los flujos de trabajo y ha iniciado el camino hacia una agricultura tecnológicamente avanzada y respetuosa con el medio ambiente.

ÚLTIMA TENDENCIA

"Análisis de sensores remotos y satelitales en tiempo real para impulsar el mercado"

El análisis de datos de sensores remotos y satelitales en tiempo real es esencial en la agricultura moderna, ya que permite la observación constante y a gran escala de la salud de los cultivos, la humedad del suelo y los campos. Con la ayuda de la IA, la teledetección puede ayudar a detectar problemas como la sequía, la pérdida de nutrientes y las plagas en una etapa temprana, lo que significa que los agricultores pueden actuar a tiempo para evitar daños mayores. Como resultado, la tecnología ofrece a los agricultores estimaciones del rendimiento esperado, ayuda a planificar e ingresar recursos y aborda los riesgos de manera efectiva durante toda la temporada de crecimiento. Hacer que los análisis avanzados sean accesibles para todos ayuda a mejorar las prácticas agrícolas para todos, incluso para los pequeños agricultores. Al monitorear con precisión el uso de la tierra y el medio ambiente, la teledetección apoya un mejor cuidado de los recursos y fomenta la agricultura sostenible.

ANÁLISIS DE BIG DATA EN LA SEGMENTACIÓN DEL MERCADO AGRÍCOLA

Por tipo

Según el tipo, el mercado global se puede clasificar en capturar datos, almacenar datos, compartir datos, analizar datos y otros.

• Captura de datos: la captura de datos en la agricultura se recopila mediante el uso de sensores de IoT, drones, satélites y enfoques manuales. Monitorean la humedad del suelo, la salud de los cultivos, el clima y el rendimiento de la maquinaria. Los sistemas automatizados reducen el error humano y mejoran la precisión de los datos. Recopilar diferentes tipos de información les permite comprender mejor la granja y decidir qué hacer a continuación.
• Almacenamiento de datos: El almacenamiento de datos en la agricultura exige una infraestructura digital sólida para manejar grandes volúmenes de la agricultura moderna. Con plataformas en la nube y servidores locales, los datos se pueden almacenar de forma segura y compartir fácilmente. Las soluciones deben garantizar la escalabilidad, la confiabilidad y la integridad de los datos para una planificación efectiva a largo plazo. La integración de información tanto del historial como de datos en tiempo real ayuda a comprender las tendencias y hacer predicciones al garantizar que no se acceda a la información personal y agrícola sin autorización.
• Compartir datos: Compartir datos en agricultura ayuda a agricultores, investigadores, empresas agrícolas y formuladores de políticas a unir fuerzas para abordar problemas compartidos. La accesibilidad y la participación ayudan a gestionar mejor los recursos y fomentar nuevos descubrimientos. Los formatos y protocolos estandarizados garantizan un intercambio de datos fluido entre sistemas. Las iniciativas de datos abiertos ayudan a los pequeños agricultores a acceder a análisis avanzados y mejores prácticas.
• Análisis de datos: el análisis de datos en el análisis agrícola se basa en estadísticas, aprendizaje automático e inteligencia artificial para encontrar información útil a partir de datos sin procesar. También pronostica cuánto producirá cada cultivo, identifica plagas y garantiza el uso preciso de los insumos. Las herramientas de visualización hacen que los datos complejos sean fáciles de interpretar. Los avances continuos mejoran la precisión de las predicciones e impulsan la innovación.
• Otros: Otros aspectos incluyen la gobernanza de datos para garantizar el uso ético y el cumplimiento normativo en la agricultura. La precisión y confiabilidad del análisis de datos dependen de una gestión eficaz de la calidad de los datos. La integración de diversos conjuntos de datos permite estrategias integrales de gestión agrícola. La capacitación de agricultores y partes interesadas fortalece la capacidad para utilizar herramientas de big data de manera efectiva. Las interfaces fáciles de usar y las aplicaciones móviles impulsan la accesibilidad y la adopción en las zonas rurales.

Por usuarios finales

Según los usuarios finales, el mercado global se puede clasificar en productos químicos, meteorológicos, financieros, de producción de cultivos y de equipos agrícolas.

• Químico: Los químicos pueden hacer que los fertilizantes y pesticidas sean más efectivos y adecuados para su uso en áreas específicas. Los conocimientos ayudan a adaptar las soluciones a cultivos, suelos y condiciones ambientales específicos. Los análisis monitorean el uso de manera eficiente, reduciendo el desperdicio y el daño ambiental. Los datos en tiempo real garantizan el cumplimiento normativo y realizan un seguimiento de la eficacia del producto. La colaboración digital con los agricultores mejora la retroalimentación y el rendimiento del producto.
• Clima: los proveedores de servicios meteorológicos ofrecen pronósticos personalizados y muy precisos para los agricultores. Los modelos avanzados reciben información de sensores, datos de precipitaciones pasadas y registros de temperatura para pronosticar la lluvia, la temperatura y las condiciones climáticas extremas. Reciben alertas a tiempo para apoyar la planificación de la siembra, el riego y la cosecha. Los análisis evalúan el impacto de la variabilidad climática en los rendimientos y las operaciones. La perfecta integración con los sistemas agrícolas mejora la toma de decisiones diaria.
• Financiero: Las instituciones financieras utilizan análisis de big data para evaluar si los agricultores y las agroempresas podrán cumplir con sus obligaciones y evitar riesgos. Los análisis desempeñan un papel en el desarrollo de seguros de cosechas indexados según el clima y otros productos específicos. Los conocimientos mejoran la previsión del rendimiento de los préstamos y el potencial de inversión. Los proveedores pueden ofrecer soluciones financieras específicas basadas en datos de productividad y mercado. Una mayor apertura y gestión de riesgos aumentan la confianza entre los agricultores y el sector financiero.
• Producción de cultivos: la producción de cultivos utiliza análisis de big data sobre los cultivos para seguir su progreso, estimar las cosechas y gestionar los recursos durante la temporada de siembra. Los agricultores de agricultura de precisión toman decisiones sobre plantar, alimentar, regar y tratar plagas utilizando datos. Gracias a los análisis, los problemas y las tendencias de crecimiento se detectan temprano, lo que genera una mayor productividad y menos pérdidas. El uso de imágenes satelitales, sensores e información pasada ayuda a gestionar bien los cultivos. La orientación continua permite a los agricultores mejorar sus métodos y lograr cultivos mejores y sostenibles.
• Equipos agrícolas: los fabricantes de equipos agrícolas utilizan análisis de big data para crear diseños que sean eficientes y útiles para el mantenimiento. Con datos de sensores en tiempo real, se puede realizar un mantenimiento predictivo que ayuda a reducir las posibilidades de que el equipo se averíe y ahorra dinero. Los equipos agrícolas pueden autoajustar la configuración según las condiciones del campo para funcionar de manera más efectiva. La integración con los sistemas de gestión agrícola agiliza las operaciones y el uso de recursos. Los conocimientos sobre el uso impulsan la innovación y permiten a los fabricantes ofrecer servicios de valor añadido.

DINÁMICA DEL MERCADO

La dinámica del mercado incluye factores impulsores y restrictivos, oportunidades y desafíos que indican las condiciones del mercado.

Factores impulsores

"Creciente adopción de la agricultura de precisión para impulsar el mercado"

La creciente adopción de la agricultura de precisión está impulsando significativamente el análisis de big data en el crecimiento del mercado agrícola. La agricultura de precisión utiliza datos para gestionar las aplicaciones de agua, fertilizantes y pesticidas en función de las condiciones del campo, lo que conduce a mayores rendimientos y una mejor sostenibilidad. El monitoreo en tiempo real y la agricultura específica del sitio permiten a los agricultores tomar decisiones que aumentan la producción de sus cultivos y ayudan al medio ambiente. Al utilizar análisis predictivos y prescriptivos, los agricultores pueden prepararse para los problemas y reaccionar adecuadamente para mejorar tanto los resultados como las ganancias de los cultivos. Los equipos inteligentes y las plataformas digitales, junto con los análisis, hacen que los procesos sean más eficientes y valiosos para el enfoque basado en datos de la agricultura.

"Apoyo del gobierno y la industria para ampliar el mercado"

El apoyo del gobierno y la industria desempeña un papel crucial en el avance de la adopción del análisis de big data en la agricultura al fomentar la transformación digital, particularmente para los pequeños agricultores. Las iniciativas políticas y los programas de financiación proporcionan recursos esenciales para acelerar el despliegue de tecnología. Las empresas de tecnología agrícola, las agencias gubernamentales y las instituciones de investigación que trabajan juntas fomentan la innovación y ayudan a construir mejores soluciones. Al utilizar marcos de estandarización e interoperabilidad, los datos se pueden compartir e integrar fácilmente entre diferentes plataformas, lo que hace que el proceso sea más eficiente. Estos esfuerzos ayudan a los agricultores y a las partes interesadas a comprender cómo aprovechar al máximo las herramientas de big data. Las asociaciones público-privadas catalizan aún más el crecimiento al ampliar modelos agrícolas digitales exitosos y promover prácticas agrícolas sostenibles a nivel mundial.

Factor de restricción

"La calidad y la fiabilidad de los datos siguen siendo obstáculos para el mercado"

La calidad y confiabilidad de los datos siguen siendo obstáculos importantes para el uso eficaz del análisis de big data en la agricultura. Los conocimientos generalmente se vuelven poco confiables cuando los datos son inconsistentes o falta información de muchas fuentes diferentes. Cuando los datos no son precisos o no están estandarizados, resulta difícil confiar en las recomendaciones formuladas. La mayoría de los agricultores no tienen la capacitación técnica necesaria para limpiar y validar adecuadamente los datos, lo que hace que la información sea menos confiable. Los datos inexactos o deficientes pueden hacer que los agricultores actúen de maneras perjudiciales para sus cultivos y que reduzcan su confianza en los métodos basados ​​en datos. Con el auge de las nuevas tecnologías y datos, mantener los datos igual y precisos que antes se vuelve un gran desafío.

Oportunidad

"La creciente demanda de seguridad y eficiencia alimentaria crea oportunidades de mercado"

Con el aumento de la población y los cambios en lo que quieren los consumidores, la demanda de seguridad alimentaria está llevando a un mayor uso de análisis de big data en la industria agrícola. Como resultado de la preferencia de los consumidores por alimentos mejores y más seguros, los productores tienen que trabajar más duro con los mismos recursos. Los análisis avanzados ayudan a las organizaciones a satisfacer estas necesidades con la capacidad de predecir y tomar decisiones en tiempo real. Con la ayuda de los ecosistemas agrícolas digitales, los agricultores realizan un seguimiento de sus cultivos, anticipan los peligros y responden rápidamente a los cambios en la naturaleza y el mercado. El uso de datos a lo largo de toda la cadena de valor agrícola ayuda a las partes interesadas a ser más eficientes, minimizar las pérdidas y suministrar alimentos de manera consistente, por lo que el análisis de big data es esencial en la agricultura moderna.

Desafío

"Conciencia, habilidades y experiencia limitadas para desafiar el mercado."

La falta de conciencia, habilidades y experiencia sigue afectando la forma en que se aplican los análisis de big data en la industria dermocosmética. Es común que muchas partes interesadas no se den cuenta de cómo la analítica puede fortalecer el diseño de productos, la selección de audiencias y la evaluación del mercado. La comprensión técnica de la ciencia de datos y el aprendizaje automático es necesaria, pero no siempre está presente en la industria. Muchos recursos educativos y programas de capacitación disponibles son pocos o no están disponibles para la mayoría de las pequeñas empresas. Dado que las herramientas de big data son bastante complicadas, muchas personas que no están bien versadas en tecnología se desalientan a utilizarlas. Como resultado, la industria lucha por utilizar los datos en todo su potencial y no puede confiar tanto en la innovación.

ANÁLISIS DE BIG DATA EN PERSPECTIVAS REGIONALES DEL MERCADO AGRÍCOLA

• América del norte

América del Norte logra una mayor participación global en el mercado de análisis de big data en agricultura, impulsada por el uso de tecnología agrícola avanzada por parte de Estados Unidos y Canadá. El sector agrícola está maduro, adopta equipos agrícolas inteligentes y se beneficia del apoyo gubernamental a las iniciativas digitales. Los agricultores estadounidenses dependen de la IoT, la inteligencia artificial y el aprendizaje automático para encontrar nuevas formas de aumentar el rendimiento de los cultivos, predecir las condiciones y gestionar los recursos hídricos. El uso de tecnología en la nube y datos GPS instantáneos de equipos, drones y sensores les ayuda a obtener información y tomar decisiones más rápidas. El dominio se ve reforzado aún más por importantes inversiones, empresas líderes en tecnología agrícola y un fuerte enfoque en la sostenibilidad y el cumplimiento normativo.

• Europa

Europa está siendo testigo de una rápida expansión del análisis de big data en la agricultura porque se centra en el respeto al medio ambiente, las normas y el uso eficiente de los recursos agrícolas. En Alemania, Francia y el Reino Unido, el uso de IoT, IA y herramientas de agricultura de precisión está ayudando a aumentar los rendimientos y proporcionar una trazabilidad clara. Las alentadoras directrices de la UE, los incentivos agrícolas y el aumento de nuevas empresas de tecnología agrícola están impulsando a más agricultores a adoptar la agricultura digital. Se espera que las explotaciones de todos los tamaños en Europa compartan datos y respeten el medio ambiente.

• Asia

La región de Asia Pacífico está experimentando el mayor crecimiento en el análisis de big data en el mercado agrícola debido a la mayor demanda de alimentos, el aumento de la población y el respaldo gubernamental. Países como China, India y Japón están utilizando IoT, IA y tecnologías en la nube para transformar su sector agrícola. Las granjas, especialmente las de la región, están adoptando ampliamente la agricultura de precisión y la agricultura inteligente. Con bajos niveles tanto de infraestructura como de alfabetización, todavía hay inmensas oportunidades para el crecimiento agrícola en la región de Asia Pacífico.

JUGADORES CLAVE DE LA INDUSTRIA

"Los actores clave de la industria se están centrando en mejorar la accesibilidad y la participación de los agricultores para la expansión del mercado."

Los actores clave de la industria se están centrando en crear plataformas y aplicaciones que sean fáciles de usar y atiendan a agricultores de diversos orígenes. Debido a su diseño sencillo, incluso los pequeños agricultores pueden aprovechar el análisis de big data. El uso del seguimiento de la salud del suelo, la previsión meteorológica, la planificación de cultivos y la prestación de asesoramiento financiero hacen que estas plataformas sean ideales para una orientación integral. Mientras tanto, las empresas se están centrando en ofrecer capacitación e iniciativas de alfabetización digital a los agricultores para ayudarlos a utilizar estas herramientas con éxito. Los líderes de la industria logran esto utilizando tecnología para hacer que sus interfaces sean utilizables en varios idiomas y fáciles de entender, ayudando a los agricultores a tomar decisiones bien informadas y aumentar su productividad.

Lista de los principales análisis de big data en empresas agrícolas       

• AgDNA (EE.UU.)
• FarmLogs (EE.UU.)
• La Corporación del Clima (EE.UU.)
• Farmers Edge (Canadá)
• aDónde (EE.UU.)
• Conservavis (Estados Unidos)
• OnFarm (EE. UU.)
• Agribotix (Estados Unidos)

DESARROLLO CLAVE DE LA INDUSTRIA

Mayo de 2025:Farmers Edge y National Sorghum Producers se han asociado para optimizar los informes de sostenibilidad mediante el desarrollo de un sistema escalable para capturar datos de intensidad de carbono (CI) de los productores de sorgo de EE. UU. A través de flujos de trabajo de CI personalizados, soporte de expertos y capacitación, la iniciativa permite el acceso a financiamiento del USDA y la futura participación en el mercado de carbono. El programa fortalece la trazabilidad, la adopción digital y las oportunidades económicas en toda la cadena de suministro de etanol.

COBERTURA DEL INFORME

El estudio abarca un análisis FODA completo y proporciona información sobre la evolución futura del mercado. Examina varios factores que contribuyen al crecimiento del mercado, explorando una amplia gama de categorías de mercado y aplicaciones potenciales que pueden afectar su trayectoria en los próximos años. El análisis tiene en cuenta tanto las tendencias actuales como los puntos de inflexión históricos, proporcionando una comprensión holística de los componentes del mercado e identificando áreas potenciales de crecimiento.

El análisis de big data en la agricultura se está volviendo más inclusivo a medida que actores clave de la industria diseñan plataformas fáciles de usar y aplicaciones móviles diseñadas para agricultores de diferentes regiones y niveles de habilidades. Estas soluciones ofrecen funciones integradas como monitoreo de la salud del suelo, planificación de cultivos, alertas climáticas y pronósticos financieros para potenciar la toma de decisiones informadas. Al simplificar herramientas complejas y ofrecer soporte en idiomas locales, las empresas están haciendo que los análisis avanzados sean accesibles incluso para los pequeños agricultores. Los programas de formación complementarios y las iniciativas de alfabetización digital garantizan que los usuarios puedan adoptar y beneficiarse eficazmente de estas tecnologías. Este enfoque centrado en los agricultores mejora el compromiso, aumenta la productividad e impulsa la adopción generalizada de la agricultura basada en datos.