Governança de dados no agronegócio ainda soa como ficção científica para muita gente, mas enquanto você lê isso, colhedoras sensorializadas estão gerando torrentes de dados em tempo real em fazendas do tamanho de três cidades de São Paulo. O desafio não é mais coletar essa informação, é saber o que fazer com ela. Como transformar dados de IoT agrícola em decisões reais, evitar gargalos de latência, estabelecer uma cultura de self-service com governança sólida e ainda encontrar espaço para a inteligência artificial nesse ecossistema? É exatamente esse problema que Wellington Cruz e Rômulo Barbosa destrincharam neste episódio do PPT não Compila.
O convidado da vez é Diego Dias, Gerente de Dados e Automação da ATVOS, uma das maiores empresas sucroenergéticas do Brasil, responsável por cerca de 28 milhões de toneladas de cana colhidas por safra e por uma frota de mais de 1.300 equipamentos pesados, todos sensorizados. Diego conta como estruturou uma arquitetura de dados na GCP com BigQuery e Pub/Sub para ingerir dados de IoT com latência de 5 a 10 minutos, como criou uma camada medallion para padronizar indicadores corporativos que antes eram calculados de oito formas diferentes pelas oito usinas da empresa, e como implantou um programa de data champions para levar o letramento de dados diretamente às áreas de negócio, transformando o self-service em algo governado de verdade. O papo também passa por integração com SAP via ARCsoft e o framework Cortex da Google, uso de agentes com Gemini para hiperautomação em contas a pagar, os desafios reais da micrologística de campo, previsão meteorológica de baixa resolução e o futuro das colhedoras autônomas. Uma conversa que conecta conceitos como edge computing, data mesh, RAG e LLMs ao universo concreto do etanol, do bagaço de cana e das estradas de terra do Centro-Oeste.
Diego Dias tem formação em Engenharia Mecânica e uma trajetória que passou pelo setor bancário antes de mergulhar de cabeça no agronegócio, o que dá a ele uma visão rara de quem entende tanto o lado do negócio quanto a profundidade técnica da engenharia de dados. Se esse episódio abriu sua cabeça para o que a tecnologia está fazendo em setores que a gente costuma ignorar, compartilha com aquela pessoa da sua rede que ainda acha que dados são assunto só para fintechs e big techs. Deixa seu comentário, dá cinco estrelas lá no Spotify, e o LinkedIn do Diego está na descrição para quem quiser continuar essa conversa diretamente com ele.
Convidados
Rômulo Barbosa
https://www.linkedin.com/in/r%C3%B4mulo-barbosa/
Diego Dias
https://www.linkedin.com/in/dafdias/
00:00:00 Latência de IoT, Dados Sensíveis e IA no Agro
00:00:39 Abertura e Apresentação
00:05:32 O que é a ATVOS?
00:10:24 IoT, Colhedoras Sensorizadas e o Desafio de Conectividade
00:17:51 Ingestão de Dados em Tempo Real
00:22:21 Data Culture e Self-Service BI
00:28:52 Governança de Dados na Prática
00:36:53 Integrando SAP e Oracle ao Data Lake
00:43:29 IA Generativa e Agentes
00:54:40 Orçamento de IA e Governança de Modelos
00:57:55 Hiperautomação, RPA e os Limites do Escopo
01:02:23 Logística do Agro: O 'Uber do Campo', CTT e o Desafio de Otimizar a Colheita
01:08:57 Clima como Variável Crítica: Previsão de Chuva, Estações Meteorológicas e Planejamento Agrícola
01:11:36 Futuro do Agro Tech: Drones, Colhedoras Autônomas e a Fazenda do Futuro
01:18:52 Encerramento: Lições de Dados, Governança e o Mercado Invisível que Move o Brasil
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