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Power BI en la agricultura y análisis de cultivos: en la actualidad la mayoría de las actividades económicas, incluida la agricultura, se basan en datos. La decisión puramente intuitiva ha dado paso a procesos apoyados por herramientas analíticas como Power BI que convierten datos sin procesar en paneles interactivos e información accionable.
Aplicado al sector de cultivos, Power BI permite a agricultores, cooperativas y empresas agroindustriales monitorizar costes de producción, beneficios, impactos meteorológicos y demanda de mercado. Los paneles facilitan la toma de decisiones informadas y la identificación de oportunidades para optimizar rendimiento y sostenibilidad.
Proceso de limpieza y transformación de datos: la calidad del análisis depende de datos fiables. Con Power Query se realizan pasos clave como cambiar formatos y tipos de datos, eliminar duplicados, rellenar valores en blanco y corregir errores de medición o registro. En este proyecto se efectuaron tres pasos principales: cambiar formatos de columnas al tipo correcto, rellenar celdas vacías y corregir inconsistencias y errores.
Métricas clave y KPIs: para evaluar la salud del negocio agrario es esencial seguir indicadores relevantes. Entre los indicadores calculados están rendimiento en kilogramos por cultivo, ingresos y beneficio por tipo de cultivo, y coste de producción. Estos KPIs permiten a pequeños productores y grandes empresas tomar decisiones basadas en datos.
Visualizaciones y narración de datos: los gráficos y paneles cuentan la historia de la explotación agrícola. Mapas de rendimiento por región, series temporales de producción y precios, gráficos de barras por tipo de cultivo y tarjetas con KPIs ayudan a identificar tendencias estacionales, anomalías y oportunidades de mejora.
Insights extraídos del análisis de datos: KPIs principales: Total de ingresos KES 1.19bn, Beneficio total KES 1.10bn, Ingreso medio KES 121.67M, Beneficio medio KES 197.13k. Rendimiento por cultivo: el cultivo con mejor desempeño fue arroz con ingresos de KES 133.01M y beneficio de KES 114.94M, con mayor rendimiento en temporada de lluvias y menor en temporada seca. El sorgo generó KES 121.12M en ingresos con KES 119.18M de beneficio. El tomate fue el cultivo que menos ingresos produjo con KES 58.11M y un beneficio de KES 51.99M.
Rendimiento por condado: Nyeri fue el condado más productivo con KES 162.05M en ingresos y KES 160.09M en beneficio aun cuando no registró el mayor rendimiento en kilos. Nakuru fue el segundo con KES 132.89M en ingresos y KES 98.43M en beneficio. Nairobi produjo el mayor rendimiento total con 142k KG mientras que Kericho tuvo el rendimiento más bajo con 92k KG.
Más hallazgos prácticos: los agricultores que usaron fertilizante DAP obtuvieron los mayores rendimientos mientras los que usaron CAN registraron los menores. Los suelos arcillosos mostraron mejor desempeño y mayores rendimientos que otros tipos de suelo, mientras que los suelos francos produjeron menos. Los cultivos orgánicos obtuvieron mejores resultados que los híbridos en este conjunto de datos. El beneficio medio por cultivo fue aproximadamente KES 197.13k.
Conclusión: Power BI tiene el potencial de transformar la gestión de cultivos al convertir datos agrícolas en información operativa. Desde agricultores individuales hasta responsables de políticas, los paneles y análisis permiten decisiones sostenibles, eficientes y rentables.
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