Monetização de dados no Agronegócio: estratégia para gerar valor 1m4113

A transformação digital consolidou-se como ferramenta essencial para empresas que buscam se manter competitivas em um mercado cada vez mais dinâmico e desafiador. Neste cenário, surge o conceito de “monetização de dados”: uma abordagem estratégica para extrair valor das informações coletadas nas operações das organizações. Trata-se de estruturar essas informações para reduzir custos, aumentar receitas, minimizar riscos e otimizar processos. No agronegócio, esse potencial já se manifesta em exemplos como a utilização de informações agronômicas para otimização dos plantios, melhora na aplicação de defensivos agrícolas por meio da utilização de imagens aéreas, e análise da telemetria das máquinas para prever falhas. 6d4r1b

Diferentemente de setores como varejo e finanças, que já aram por uma disrupção digital significativa, o Agro está no início dessa trajetória. Tecnologias como Internet das Coisas (IoT) e agricultura de precisão ainda estão se disseminando, o que aponta para um amplo campo de oportunidades a serem exploradas. Assim como em outros mercados, o domínio dos dados pode gerar valor expressivo para empresas que souberem utilizá-los.

A monetização de dados pode ser interna ou externa. No uso interno, as informações aprimoram operações, como a gestão de cadeias de suprimentos, resultando em economia, ou refinam produtos e serviços com base no comportamento do cliente. No uso externo, os dados podem ser comercializados, seja como serviço, por licenciamento ou em parcerias estratégicas, criando novas fontes de receita.

Pensando em auxiliar as empresas nesse processo de monetização dos dados, em especial aquelas que buscam identificar novas fontes de receita, a EloGroup desenvolveu um framework específico com foco na geração de novos negócios a partir de seus ativos digitais. Este modelo começa pela identificação de problemas e das informações necessárias para resolvê-los, e tem Mercado e Tecnologia como principais vetores desta estratégia. O processo segue três etapas: primeiro, mapeamos oportunidades, avaliando demandas do ecossistema e os ativos digitais da empresa, como dados e algoritmos. Em seguida, estruturamos cenários estratégicos, definindo modelos de negócios viáveis, como oferecer dados como serviço, com planos que consideram incertezas. Por fim, detalhamos um roap de ações, integrando tecnologias e competências de forma escalável.

Um exemplo prático foi aplicado a um cliente do agronegócio. Identificamos cinco áreas de oportunidade, como o monitoramento logístico para reduzir desperdícios. Propusemos ações como adquirir soluções de IoT e integrar dados da cadeia produtiva, visando eficiência e a criação de novos serviços. O objetivo é que a empresa não só monetize seus dados, mas também fortaleça sua relação com o mercado.

A monetização exige enxergar os dados como ativos estratégicos, cujo valor reside em solucionar desafios reais, internos ou do ecossistema. Esse movimento demanda uma mudança de perspectiva e um plano estruturado. Para empresas do agronegócio, em um setor de alta competitividade, adotar essa estratégia pode significar não apenas sobrevivência, mas liderança na geração de valor e inovação. Organizações preparadas para tratar dados como ferramenta estratégica estarão mais aptas a enfrentar os desafios do futuro.