MODELO: CUxPRO 4.0. POWERBI
Sistema de inteligencia de mercado que recaba, estructura y presenta la información pública más relevante para el sector agrario a nivel nacional.
Recoge todos los datos los cuadernos de producciones y superficies agrícolas que mensualmente publica el Ministerio de Agricultura.
Se añaden además datos de cultivos leñosos que publica el Ministerio en su anuario estadístico agrario y de alimentación. Se añaden además datos de otros cultivos no incluidos en los cuadernos (p.e. azufaifo, arándano, membrillo).
El modelo incorpora por último datos meteorológicos publicados por AEMET. En esta primera aproximación se incluyen las precipitaciones mensuales por provincia en la totalidad de las estaciones meteorológicas.
Nuestro objetivo es utilizar la tecnología e información disponibles para fortalecer el conocimiento de las variables básicas en el sector agrícola, optimizando sus operaciones, impulsando la toma de decisiones informadas y contribuyendo al crecimiento sostenible de la industria.
El modelo se compone de cuatro bloques de análisis:
Análisis de los cuadernos:
Ofrece una visión completa de producciones, superficies y rendimientos asociados a cultivos y provincias, desde la campaña ‘17 hasta el último cuaderno publicado.
Dispersión por provincia y cultivo:
Proporciona una perspectiva adicional a la anterior posicionando cada cultivo o provincia en función de su rendimiento respecto a la superficie y producción.
Algoritmo de estimación del mercado:
Proporciona la mejor estimación de producciones y superficies por provincia y cultivo, aplicando unas reglas de negocio a la información presente y pasada.
Meteo:
Ofrece una perspectiva adicional al análisis de rendimientos incorporando las precipitaciones acumuladas por provincia en cada campaña de cultivo.
Análisis de los últimos datos publicados
1. – Análisis de los cuadernos:
El usuario pude analizar superficies y rendimientos, o producciones y rendimientos en informes independientes.
El informe proporciona los datos de la campaña seleccionada y de la anterior.
El mapa coroplético proporciona una visión general acerca de la evolución de la variable por provincia en la campaña.
Se incluye un indicador de número de provincias y cultivos incluidos, así como cobertura sobre el total (campañas en curso).
Incorpora buscadores por cultivo y provincia y segmentadores por grupo de cultivo y comunidad autónoma.
Rótulos dinámicos en función de la opción de análisis seleccionada.
Para la variable principal (superficie o producción) se muestra el ranking por cultivo y provincia, su evolución, así como el rendimiento obtenido.
Ofrece además información de la variable por grupo de cultivo y comunidad autónoma: dato absoluto, evolución y contribución.
Para cada cultivo, el modelo muestra en una ventana emergente la evolución de la variable desde el inicio hasta el último cuaderno publicado, diferenciando entre los distintos estados de la información (definitiva, provisional y avanzada).
Para cada cultivo y provincia se proporciona el dato de precipitaciones totales registradas en la campaña seleccionada, la anterior y su evolución.
2. – Dispersión por provincia y cultivo:
Conserva la estructura del modelo anterior. Sustituye las tablas ranking por gráficos de dispersión para el análisis de los rendimientos por provincia o cultivo, con respecto a la variable principal. Posiciona los elementos analizados mediante ejes de simetría variable en los cuadrantes líder, aspirante, visionario y nicho. Además, el tamaño del punto visualiza la evolución del rendimiento.
Se mantienen las opciones de segmentación y filtrado anteriores.
3. – Algoritmo de estimación del mercado:
Incluye un gráfico de evolución desde ABRIL21 de la estimación de las producciones y superficies.
Se proporciona el ranking de los cinco mejores cultivos y provincias por contribución a la superficie cultivada.
Se incluyen gráficos con el TOP3 de los cultivos y provincias cuyas producciones y superficies han evolucionado mejor y peor.
Este cuadro ofrece la mejor estimación de producción y superficie cultivada de cada cultivo y para cada provincia.
Se añade la evolución porcentual con respecto a la media histórica y un KPI que destaca aquellas provincias y cultivos que presenten variaciones por encima del +5% y por debajo del -5%.
4. – METEO:
El modelo recoge el dato de precipitaciones en todas las estaciones de cada provincia. A partir de ahí calcula las precipitaciones totales y mensuales por provincia y para cada calendario de cultivo.
Proporciona el dato total de la campaña y su evolución respecto al mismo periodo de la campaña anterior. Se muestra además la evolución mensual de las campañas analizadas.
Se incluye para el cultivo seleccionado, un mapa de precipitaciones por provincia en función de su intensidad y un ranking en función del volumen total.
