Big Data, el equipo que no descansa

“Big Data es la mejor metodología para el análisis de datos y para ejecutar modelos que proyectan un mejor futuro para los productores”. Así define Luis Vargas, agrónomo del Centro Internacional de Mejoramiento de Maíz y Trigo (CIMMYT), la experiencia tras su participación en el Taller de Análisis de Grandes Volúmenes de Datos Comerciales de Arroz que se llevó a cabo del 24 al 28 de octubre en la sede principal del CIAT.
El evento organizado por el equipo Big Data del Área de Investigación en Análisis de Políticas (DAPA) del CIAT , tuvo como objetivo el empoderamiento en técnicas de minería de datos por parte de distintos socios de América Latina y el Caribe, quienes trabajan en la ejecución de modelos de análisis de datos que se convierten en información para facilitar la toma de decisiones en las fincas.
“El grupo aprovechó muy bien el espacio del taller. Los participantes se apropiaron rápidamente de los conceptos y usaron con facilidad los scripts proporcionados por el equipo CIAT. Todos pudieron completar varias iteraciones de análisis completos (clima suelo y manejo), permitiéndoles hacer ajustes y percibir la importancia de diseñar y escoger muy bien las variables explicativas”, sostuvo Sylvain Delerce, especialista en Agricultura Específica por Sitio (AEPS) del Área de Investigación en Análisis de Políticas (DAPA) del CIAT.


“Esta vez dos equipos del Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA) y del CIMMYT, pudieron ejecutar los modelos directamente desde sus propios servidores por medio de conexiones remotas (VPN). Gracias a eso, las ejecuciones fueron más rápidas, y lo más importante: utilizaron una herramienta propia, quedando listos para replicar el ejercicio solos”.
Sylvain DelerceDurante la actividad, se les denominó ‘el equipo que no descansa’, porque están permanentemente impulsando varios tipos de eventos para difundir con fuerza la capacidad y la forma de pensar que requieren los profesionales del agro.
“Somos una organización relativamente joven que necesita de la asesoría de expertos que nos empujen en la recolección, búsqueda, combinacion, análisis, visualización y almacenamiento de grandes cantidades de datos para la creación de informes estadísticos y modelos predictivos para el manejo de los suelos y el clima”.
Raúl GuerraDel mismo modo, Armando Taié, ingeniero agrónomo del Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA) destacó de su participación en el taller el trabajo colaborativo y de análisis que han desarrollado con la base de datos del grupo de productores CREA de Corrientes.
Con participantes de México, Nicaragua, Argentina y Colombia, este taller fue una nueva oportunidad para consolidar una comunidad de práctica alrededor de la minería de datos observacionales en agricultura, preparando el lanzamiento el próximo año de la plataforma CGIAR Big Data que será liderada por el CIAT.
Los participantes del taller destacaron la adopción de la metodología Big Data en organizaciones de Latinoamérica y África, que han sido posibles gracias al apoyo del Banco Mundial y CCAFS.
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Los autores de este post:

Sylvia María Pineda Ramos
Analista de comunicación interna del CIAT

Sylvain Delerce
Investigador de Big Bata y Agricultura Específica por Sitio (AEPS) del CIAT