Parte del equipo de Raw Data se desplazó a Ciudad Real para asistir a Fenavin, una de las ferias referentes del sector vitivinícola en España.

Durante el evento, pudimos realizar una encuesta sobre big data y viticultura con el objetivo de conocer cuáles son las necesidades en big data y modelos de predicción sobre viticultura del sector vitivinícola.

Así pues, agradecer especialmente a los participantes de la encuesta su colaboración y predisposición a responder cuáles son sus intereses respecto a modelos de predicción y viticultura.

Conclusiones sobre big data y modelos de predicción en viticultura

1.Parámetros de calidad más importantes para determinar fechas de vendimia

El 89% de los encuestados respondieron que Grado alcohólico, Acidez y PH son los parámetros de calidad en viticultura más importantes para determinar fechas de cosecha.

El % restante utiliza la cata organoléptica para determinar estas fechas.

2. Responsables de planificación de vendimia

El 95% de las bodegas encuestadas respondieron que enólogos y responsables de campo realizan la planificación de vendimia.

El resto de los encuestados respondieron que la propia gerencia o directiva realiza la planificación de vendimia.

3. Modelos de predicción en viticultura que más pueden aportar a una bodega

Un 78% de los encuestados respondieron que conocer la fecha ideal de vendimia según la evolución de los parametros de calidad podria ser el modelo de predicción más útil.

Un 11% respondieron que conocer el volumen de producción por parcela seria el modelo de predicción más util en viticultura.

Así pues, el restante 11% contestó que los modelos de predicción de plagas y enfermedades serian los modelos de predicción más útiles para utilizar en sus fincas.

4. Principales plagas y enfermedades que afectan a sus parcelas

Un 44% respondieron que es el mildiu su principal preocupación, seguida del oidio, con un 38%.

Paralelamente, el resto de los encuestados ofrecieron múltiples respuestas sobre plagas y enfermedades que consideran más importantes para viticultura.

Para finalizar, te invitamos a ver aquí un caso de éxito real con modelos de predicción aplicados a viticultura o también puedes crear una cuenta gratuita para conocer los beneficios de los modelos de predicción en Raw Data.