Indicadores para o agronegócio utilizando ferramenta web de visualização da informação

Abstract

Resumo: A cadeia produtiva do agronegócio no Brasil é responsável por entre 20 a 30% do Produto Interno Bruto desde a década de 90, e envolve desde a produção de insumos e maquinários para utilização na agricultura e pecuária até o consumidor final. A competitividade no setor faz com que a utilização da informação para suporte a decisão seja fator de vantagem entre os atores envolvidos com o agronegócio, podendo, ao mesmo tempo, servir também na tomada de decisão do poder público. Alguns órgãos brasileiros ligados ao agronegócio disponibilizam, com intuito de apoio a decisão, ferramentas de visualização de informação de seus dados. Estas ferramentas porém, deixam algumas lacunas, que ao serem exploradas possibilitam maior auxílio à usuários da informação em futuras decisões. Portais como a CONAB, EMBRAPA, IBGE e FAO disponibilizam dados brutos de produção agrícola, que se agregados em um único conjunto de dados torna-se uma robusta fonte de informação, decorrente da variedade de dados acerca de diferentes produtos em épocas distintas. A fonte de informações aliada ao uso de técnicas de visualização da informação disponibiliza ao usuário a possibilidade de filtragem e melhor compreensão dos dados, sempre com intuito de proporcionar maior suporte a decisão nos âmbitos público e privado. Além da questão da tomada de decisão nos setores público e privado, ferramentas que se utilizam de visualização da informação podem apontar fenômenos presentes em seus conjuntos de dados, que posteriormente pode ser estudados e explicados. É objetivo deste trabalho demonstrar o desenvolvimento de uma ferramenta web que disponibilize indicadores de produção do agronegócio, realizando funcionalidades complementares as disponibilizadas por ferramentas governamentais, como a utilização de dados de diferentes fontes, possibilidade de cruzamento de dados de diferentes produtos relacionados a pecuária e a agricultura do Brasil, utilizando também métodos estatísticos para descrição dos dados. Palavras-chaves: Gestão da informação; Agronegócio; Indicador; Integração de dados.

Abstract: The agribusiness production chain in Brazil accounts for between 20-30% of the gross domestic product since the 1990s, and involves everything from the production of inputs and machinery for use in agriculture and livestock to the final consumer. Competitiveness in the sector means that the use of information to support decision making is an advantage factor among the actors involved in agribusiness, while at the same time, it can also serve as a decision-maker for public power. Some Brazilian agencies related to agribusiness offer, in order to support the decision, tools to display information of their data. These tools, however, leave some gaps that, when explored, allow greater assistance to information users in future decisions. Portals such as CONAB, EMBRAPA, IBGE and FAO provide raw agricultural production data, which if aggregated into a single data set becomes a robust source of information, resulting from the variety of data about different products at different times. The source of information combined with the use of information visualization techniques provides the user with the possibility of filtering and better understanding of the data, always with the purpose of providing greater decision support in the public and private spheres. In addition to the issue of decision making in the public and private sectors, tools that use information visualization can point to phenomena present in their data sets, which can later be studied and explained. The objective of this work is to demonstrate the development of a web tool that provides agribusiness production indicators, performing complementary functionalities provided by governmental tools, such as the use of data from different sources, the possibility of crossing data from different products related to livestock and also using statistical methods to describe the data. Key-words: Information Management; Agribusiness; Performance Indicator; Data Integration.