Estimativas indicam que, em 2015, produziremos mais de um sextilhão de bites de informações. Isso é mais do que existe em uma biblioteca de grande porte. Essas informações podem ter grande ou nenhuma valia, inclusive para o agronegócio - depende de nossa habilidade para extrair algo útil dessa montanha de informações. Voltemos no tempo:
Jakob Bernoulli foi o primeiro matemático a desenvolver o cálculo infinitesimal para além de Newton e Leibniz; publicou a primeira integração de uma equação diferencial; deu solução ao problema dos isoperímetros; abriu caminho ao cálculo das variações de Euler e Lagrange e estendeu suas principais aplicações à teoria das probabilidades. É considerado o pai do cálculo exponencial. Mas o que nos interessa é que, post mortem, foi publicado seu tratado sobre a teoria das probabilidades (Ars Conjectandi), aplicando-a no seguro e na estatística. Outro intelectual, Thomas Bayes, foi ministro presbiteriano de Londres na capela dos não-conformistas em Londres. Sua grande contribuição (derivada de sua inclinação não conformista) foi demonstrar que os seres humanos aprendem com a experiência, atualizando suas crenças, face a novos fatos.
Lembro esses mestres de antanho, pela importância dos seus ensinamentos. Será preciso a humildade de aprender e rever conceitos, livrar-nos de dogmas. Para tanto, necessitaremos de ferramentas estatísticas avançadas, a fim de verificar o que o enorme volume de informações esconde em suas entranhas, reduzindo a quase zero a incerteza das conclusões derivadas desse tsunami de informações que se nos antepõe o mundo moderno. A informação empírica passa a ser mera pista ou inspiração. Será irrelevante tirar conclusões seguras de um conjunto limitado de dados, quando estão disponíveis milhares de informações diretamente relacionadas a um tema, ou tangenciando-o.
Isto vale para qualquer etapa das cadeias de valor do agronegócio. Porém, vislumbro particular importância do Big Data para definir interesses e exigências de consumidores, o que modula o mercado. Antecipa-las e seguir na direção correta, pode ser a diferença entre um negócio crescer ou morrer. Este é o novo desafio, em especial para nós, cientistas agrícolas.
O autor é Engenheiro Agrônomo, pesquisador da Embrapa Soja.
Jakob Bernoulli foi o primeiro matemático a desenvolver o cálculo infinitesimal para além de Newton e Leibniz; publicou a primeira integração de uma equação diferencial; deu solução ao problema dos isoperímetros; abriu caminho ao cálculo das variações de Euler e Lagrange e estendeu suas principais aplicações à teoria das probabilidades. É considerado o pai do cálculo exponencial. Mas o que nos interessa é que, post mortem, foi publicado seu tratado sobre a teoria das probabilidades (Ars Conjectandi), aplicando-a no seguro e na estatística. Outro intelectual, Thomas Bayes, foi ministro presbiteriano de Londres na capela dos não-conformistas em Londres. Sua grande contribuição (derivada de sua inclinação não conformista) foi demonstrar que os seres humanos aprendem com a experiência, atualizando suas crenças, face a novos fatos.
Lembro esses mestres de antanho, pela importância dos seus ensinamentos. Será preciso a humildade de aprender e rever conceitos, livrar-nos de dogmas. Para tanto, necessitaremos de ferramentas estatísticas avançadas, a fim de verificar o que o enorme volume de informações esconde em suas entranhas, reduzindo a quase zero a incerteza das conclusões derivadas desse tsunami de informações que se nos antepõe o mundo moderno. A informação empírica passa a ser mera pista ou inspiração. Será irrelevante tirar conclusões seguras de um conjunto limitado de dados, quando estão disponíveis milhares de informações diretamente relacionadas a um tema, ou tangenciando-o.
Isto vale para qualquer etapa das cadeias de valor do agronegócio. Porém, vislumbro particular importância do Big Data para definir interesses e exigências de consumidores, o que modula o mercado. Antecipa-las e seguir na direção correta, pode ser a diferença entre um negócio crescer ou morrer. Este é o novo desafio, em especial para nós, cientistas agrícolas.
O autor é Engenheiro Agrônomo, pesquisador da Embrapa Soja.
