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Servicios.

El proyecto es un sistema de información agronómico de granjero a granjero que proveerá de información basada en datos relevante para los granjeros, todo de manera asequible. La plataforma recolectará información de los granjeros, la cual será dividida en seis estratos, así como información de proveedores externos de datos acerca del clima, datos satelitales y de detección remota, y bancos de fotografías. Basándose en el conjunto de datos acumulados, la plataforma utilizará ciencia de datos y aprendizaje automático (machine learning) para proveer a los suscriptores información inteligente sobre sus cultivos. Dicha base de información se alimentará por una cantidad masiva de ítems relevantes de datos. Se proveerá a los granjeros con información sobre el rendimiento de sus productos y del mercado, así como evaluación comparativa y analítica predictiva basada en información real sobre desempeño.

Machine learning​.

El primer producto es el sistema de predicción de producción de cultivos. La Empresa comenzará a desarrollar un prototipo de modelo de predicción, el cual, en una primera etapa estará enfocado en uno de los productos comerciables, tales como el trigo. España, con un déficit estructural en granos, es el mayor importador de granos en Europa, con importaciones mayormente influenciadas por un vasto sector ganadero. La agricultura española es altamente dependiente de las condiciones climáticas y de sequía, las cuales podrían afectar significativamente la producción de cultivos. Por ejemplo, en 2012, la producción de trigo, avena y cebada cayó 20% debido a condiciones de sequedad extrema y la falta de precipitaciones pluviales.

Sistema de redes​. ​

La red de agricultores será construida simultáneamente con ayuda del sistema de machine learning. Como se mencionó anteriormente, uno de los objetivos principales del sistema es proveer a los agricultores con análisis comparativos de los tipos de suelo, cultivos, fertilizantes, así como de precios de materias primas y de productos finales.
La evaluación comparativa permitirá a los granjeros:
  • Comparar diferentes cultivos y analizar las cosechas basándose en diferentes características.
  • ​Investigar los precios reales de los productos finales (cultivos) y encontrar los mejores compradores.
  • Medir y comprar su granja con granjas similares en el área e incluso con sus pares en otros países, en el futuro.

Optimización de

​portafolios
.

 Un servicio adicional que la Empresa ofrecerá en las próximas etapas de su desarrollo será la optimización de portafolios de cultivos. Se espera que se haya acumulado suficiente información de diferentes cultivos. Estos datos permitirán a la Empresa proveer un servicio adicional de creación de portafolios de cultivos para cada campo en específico.
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Un enfoque de teoría de portafolios para la planeación de cultivos es parte del manejo de riesgo agrícola y esta estrategia puede ser aplicada por cualquier agricultor con algún conocimiento sobre cómo producir más de un cultivo, incluyendo agricultores con pequeñas y/o contiguas parcelas de tierra. 

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Valor competitivo.

La Empresa estima tener las siguientes ventajas sobre sus competidores:
  • Precios más bajos debido a que el gasto en salarios será menor al estar concentrado sólo en el personal de IT. Asimismo, se tomará ventaja del relativo bajo costo con alto rendimiento de ecosistemas de nubes informáticas, tales como Microsoft Azure
  • La Empresa estará enfocada en la satisfacción de sus clientes al proveer productos y servicios de alta calidad
  • La estrategia de la Empresa estará asociada a la construcción de relaciones de largo plazo con sus clientes, por lo que proveerá servicio al cliente más personalizado
  • La adopción temprana y el entendimiento del sistema dará a la Empresa la ventaja de ser el primer jugador y tener conocimientos únicos sobre los factores que afectan la productividad de las granjas en diferentes regiones en España
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