Análise e Discussão Big Data Cases

Big Data: ingrediente secreto da indústria de alimentos

Big Data na Indústria de Alimentos
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Você já parou para pensar sobre como franquias mundiais de restaurantes e lanchonetes, como o McDonald’s, conseguem manter a qualidade de seus alimentos, independentemente do país ou região?

Ou como os processos agrícolas se modernizam constantemente, a fim de atender demandas cada vez maiores (ou mais famintas) de mercados consumidores?

Big Data é uma tecnologia intrínseca às respostas destas perguntas, como você verá neste artigo.

Com o intuito de continuarmos a discussão acerca da polivalência da mineração de dados, focamos agora em seus benefícios para a indústria alimentícia. Big Data é capaz de potencializar todas as etapas de produção deste segmento, indo desde o cultivo de alimentos até a venda para o consumidor final.

Big Data na base da indústria alimentícia

A agricultura, início da cadeia de alimentos, é uma grande beneficiada pelas inovações trazidas por meio de Big Data Analytics. A começar pela otimização da agricultura de precisão.

Esta prática, que não é nova (os primeiros estudos relacionados a ela datam da década de 1920), sempre teve como método o uso de dados para melhorar a produção agrícola. Por meio da Geoestatística – observação, mensuração e análise de dados específicos de áreas geograficamente referenciadas –, é possível estabelecer as condições ideais às espécies cultivadas. Este processo viabiliza a automação agrícola para melhor gerenciamento da água usada nas colheitas, aumento da produtividade, redução de custos ou diminuição da utilização de agrotóxicos e do desperdício de alimentos.

O grande diferencial trazido por Big Data para a agricultura de precisão, que já partia de uma premissa data-driven, foi a possibilidade de se coletar (por meio de modernos sensores), analisar e correlacionar dezenas de variáveis que influenciam a produção agrícola, como os níveis de umidade, nitrogênio e pH do solo. Desta forma, aumentou-se a qualidade e variedade das informações geradas para administração das colheitas, como determinação das melhores culturas para se plantar e estimativas precisas da quantidade e tipo de fertilizante a ser utilizado.

Big Data também potencializou a manutenção preventiva dos equipamentos usados na produção agrícola. Algumas das principais fabricantes de maquinário agrícola do mundo, como John Deere e Caterpillar, têm instalado sensores em suas máquinas que coletam, em tempo real, os dados de funcionamento, performance e potenciais gargalos de desempenho, além de alertarem quando é necessário fazer a manutenção preventiva delas. Desta forma, a gestão da frota é otimizada, evitando equipamentos defeituosos ou mesmo a perda deles.


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Não foi só a produtividade das colheitas que aumentou com o auxílio de Big Data. A coleta e análise de grandes volumes de dados também ajudou a revitalizar os processos legais agrícolas.

Empresas especializadas em seguro de colheitas (utilizado em caso de perdas por desastres naturais ou de quedas das receitas dos produtores, por não saberem como precificar corretamente seus produtos) têm se valido das ferramentas de Big Data para guiar produtores agrícolas nas tomadas de decisão acerca do que e quando plantar, além dos preços corretos a serem cobrados pelos alimentos, a fim de melhorar a produtividade das plantações e aumentar seus lucros.

Uma destas empresas é a The Climate Corporation, que coleta dados de milhões de fontes relacionadas a ambiente e agricultura e os combina com os dados já coletados em uma série histórica de mais de 30 anos, ajudando a prever padrões de clima e rendimento das culturas.

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Padrão de qualidade global

Para o consumidor final comum, o mais importante em toda a cadeia produtiva de alimentos é se a comida que chega até seu prato é de qualidade. E, por qualidade, me refiro não apenas ao gosto do alimento, mas à ausência de bactérias nocivas à saúde, como Salmonella e E.coli.

Big Data tem sido utilizado por grandes redes de restaurantes para garantir esta tão desejada (e necessária) qualidade em todas as filiais, sem exceção. É o que tem feito a The Cheesecake Factory, dos Estados Unidos. Por meio de uma ferramenta de data mining, a empresa analisa os dados de suas 175 lanchonetes espalhadas pelos EUA – sejam eles dados estruturados, como os nomes de fornecedores e localização das filiais, ou não-estruturados, como um ingrediente que aparenta estar fora dos padrões de qualidade exigidos. A tecnologia de Big Data utilizada pela companhia analisa e identifica, em tempo real, os dados que indicam os pontos críticos em sua cadeia de suprimentos.

Por exemplo, caso um lote de mostarda esteja com uma cor estranha por não ter sido bem misturado na linha de produção, ele será identificado e seu uso será vetado antes mesmo que chegue aos restaurantes. Desta forma, a The Cheesecake Factory recolhe e testa apenas os itens “defeituosos”, em vez de todos os milhares de ingredientes da sua cadeia produtiva. Além de determinar, de forma assertiva, a causa de eventuais problemas com seus alimentos, a empresa poupa tempo e dinheiro – sem falar dos danos gigantescos à imagem que ela evita.

Previsão de tendências

Big Data também tem sido utilizado para prever tendências dentro do setor alimentício. Um exemplo disto é a empresa norte-americana Food Genius, especializada no uso de data mining e machine learning em dados especificamente da indústria de alimentos (como itens de menus de restaurantes e precificação de pratos).

A partir da coleta e análise de dados de mais de 360 mil restaurantes, 110 mil menus e 16 milhões (!) de itens presentes nestes cardápios, a empresa é capaz de gerar diferentes tipos de insights que servem de base para as tomadas de decisão da indústria alimentícia.

No mapeamento de tendências que a Food Genius fez para o ano de 2015, por exemplo, foi apontado que as estratégias de precificação dos restaurantes passaria por atualizações e que haveria um aumento da demanda pela cozinha italiana, dentre outros insights.

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Sobre o autor:

juliano_ferreira_hekima_editJuliano é membro da equipe de Marketing da Hekima e cuida da área de Sucesso do Cliente. É apaixonado por leitura e escrita e, nas horas vagas, não dispensa uma cerveja ou uma partida de Fifa (quiçá ambas as coisas juntas).