Plataformas Tecnológicas que Ayudan en el Proceso de Toma de Decisiones Usando Data Mining en Agricultura 4.0

Palabras clave: análisis, agricultura, decisions, plataformas, data mining, IoT

Resumen

Debido a la ausencia de un monitoreo constante de plataformas en tiempo real que permitan la gestión de la información de manera inmediata se ha notado la creciente necesidad de implementar plataformas web que permitan hacer el registro de distintas cantidades de productos agrícolas que se pueden recoger mediante sensores y que serían posibles de monitorear en aras de buscar una posible solución para la mitigación de la pobreza en la agricultura y la escasez de productos agrícolas por los elevados costos de los insumos para los campesinos lo que les dificulta la producción y sostenibilidad para Colombia.  La metodología que se va a implementar para la generación de este estado del arte es de tipo meta análisis en donde se realiza una revisión bibliográfica entre los años 2017 a 2022 con el ánimo de recolectar información que se dirija hacia conocer los distintos parámetros que son necesarios para la construcción de una plataforma de análisis de datos  que permita  hacer la generación de reportes estadísticos que conduzcan hacia un proceso de toma de decisiones que coadyuve a los campesinos a mejorar sus ingresos y conocer de forma acertada el estado del clima en tiempo real. Por lo tanto, en este paper se presenta el diseño y modelado UML de una plataforma agrícola que permite el análisis de la información disponible acerca de los distintos productos agrícolas que se encuentran disponibles llegando a examinar hasta que punto se está realizando esta recolección de información y donde se puede comenzar a realizar una red de sensores para Funza, Mosquera y Madrid en Cundinamarca.

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Publicado
2023-12-05
Cómo citar
Cuasquer Mora , M. E., Loyola, O., Carrillo , E., Pérez, F. E., Duque, J., & Herrera Heredia , C. A. (2023). Plataformas Tecnológicas que Ayudan en el Proceso de Toma de Decisiones Usando Data Mining en Agricultura 4.0. Ciencia Latina Revista Científica Multidisciplinar, 7(5), 10091-10102. https://doi.org/10.37811/cl_rcm.v7i5.8590
Sección
Artículos