Análises da agricultura levam a importantes decisões econômicas

O Serviço Nacional de Estatística Agricultural do Departamento de Agricultura dos Estados Unidos (em inglês, respectivamente NASS e USDA) recolhe e condensa centenas de séries de dados sobre o gado e as colheitas do país

Pense nisso como o banco de dados do Departamento de Agricultura dos EUA. Todos os dias, economistas, seguradoras, fabricantes de equipamentos, especialistas em transporte e logística, empresas têxteis, produtores do setor alimentício, reguladores, comerciantes, investidores, especuladores e líderes governamentais dependem do NASS para obter uma gama ampla de informações, análises, previsões e outros dados essenciais que os ajudem a ter uma visão mais clara da situação agrícola do país.

Com o compromisso de prover informações atuais, precisas e úteis, o NASS realiza centenas de pesquisas anualmente e prepara relatórios e análises que cobrem praticamente todos os aspectos da agricultura dos EUA – incluindo produção e suprimentos de alimentos e fibras, preços pagos e recebidos pelos agricultores, mão de obra agrícola e salários, finanças, uso de produtos químicos e mudanças nos dados demográficos dos produtores.

Mas há também centenas de outras subestimativas, pesquisas e séries de dados para dezenas de espécies de gado. Por exemplo, existem relatórios semestrais e mensais que cobrem as vacas leiteiras e as para abate, estoque e inventário de marketing. Depois, há as estimativas para mais de 120 culturas diferentes, como algodão, laranjas e trigo. Uma pesquisa típica sobre o gado pode chegar a 40.000 fazendeiros respondendo a 20 perguntas escritas ou a 15 minutos de entrevista via telefone.

Devido à intensidade do desafio, a base de dados do software analítico deve fornecer níveis excepcionais de desempenho e funcionalidades. De acordo com Dave Aune, Chefe do Departamento de Métodos Estatísticos do NASS, as ferramentas SAS® são a base para o gerenciamento de dados e realização análises estatísticas da agência desde meados dos anos 1970.

"Na verdade, acho que estamos entre os primeiros clientes do SAS, quase 35 anos atrás", ele diz, “e só pode existir um motivo pelo qual o SAS ainda está no cerne dos nossos processos estatísticos: suas soluções funcionam excepcionalmente bem".

 

O SAS® ajuda a unir todos os dados

Um dos maiores desafios que o NASS enfrenta é simplesmente unir todos os dados. Os custos determinam o modo de coleta utilizado, dependendo da necessidade específica. As pesquisas por correspondência são as menos dispendiosas, mas exigem tempos de resposta que podem ser desafiadores para a consolidação dos dados mensalmente –ao menos 10 dias, normalmente. As entrevistas presenciais por pesquisadores de campo que vão para fazendas e ranchos quase sempre produzem dados de maior qualidade, mas são caras e demoradas. Como resultado, as entrevistas telefônicas eficientes em termos de custo e tempo representam aproximadamente 75% da coleta de dados do NASS.

O SAS não só une as informações para nós, mas também revela os problemas que precisamos abordar antes de divulgar as estimativas oficiais do USDA para nossos vários públicos consumidores. Essas informações são, obviamente, extremamente sensíveis e importantes – quase sempre são um indicador crítico para um segmento essencial da economia do país, e por isso não podemos permitir que nenhum erro passe despercebido.

Dave Aune
Chefe do Departamento de Métodos Estatísticos

"Temos 45 escritórios que realizam essas pesquisas", explicou Mark Apodaca, Chefe da Seção de Produtos do Departamento de Métodos Estatísticos. "Nós obtemos os dados nos databases da Sybase e da Redbrick. A partir daí, construímos ferramentas de análise interativas nas soluções SAS, que revisam as respostas das pesquisas e calculam expansões e razões”.

"Tudo isso é coletado e executado a nível estadual. Eles têm acesso aos procedimentos SAS pré-moldados, para que possam mudar as coisas rapidamente. Construímos esses procedimentos na década de 1990 e eles ainda estão em uso. Nossos funcionários nas filiais são especialistas em agricultura, não em matemática. Eles não são obrigados a ser especialistas em SAS. Em vez disso, eles podem visualizar os dados dos questionários de forma rápida e fácil, com um simples clique, rever as respostas, fazer quaisquer edições e se preparar para a apresentação dos resultados".

Reconhecendo – e corrigindo – as anomalias

"Aqui em nossa matriz, também somos grandes usuários ​​de SAS no mainframe", disse Aune. "Antes de consolidar os dados das nossas filiais, passamos um tempo revendo-os para validar sua precisão e encontrar anomalias. Em vez de perder tempo para detectar problemas, podemos usar esse tempo pesquisando as causas desses problemas. Uma vez que estamos convencidos de que os dados estão limpos e corretos, nós os agregamos e criamos um resumo nacional. O SAS não só une as informações para nós, mas também revela os problemas que precisamos abordar antes de divulgar as estimativas oficiais do USDA para nossos vários públicos consumidores. Essas informações são, obviamente, extremamente sensíveis e importantes – quase sempre são um indicador crítico para um segmento essencial da economia do país, e por isso não podemos permitir que nenhum erro passe despercebido”.

"SAS é sinônimo do trabalho que estamos fazendo aqui", Apodaca diz. "É parte do conjunto de habilidades que procuramos quando estamos contratando. Na verdade, uma pequena razão pela qual o SAS é uma presença tão forte aqui é porque a maioria de nós estava imerso no uso do SAS na faculdade. Hoje, somos heavy-users criando resumos, análises ad hoc, explorando de anomalias, modelagem de dados e muito mais. É uma parte indispensável do nosso trabalho diário aqui".

Desafios

Captar, editar, sintetizar e reportar dados para centenas de séries sobre colheitas e gado pelos EUA; detectar anomalias escondidas nos dados.

Solução

SAS® Enterprise Miner™

Benefícios

Com o SAS, o Serviço Nacional de Estatística Agricultural (NASS, em inglês) pode agregar, analisar e revisar mais facilmente grandes volumes de dados criticamente importantes, os quais formam a base de previsões econômicas, bem como a base de decisões de negócios e governamentais..

The results illustrated in this article are specific to the particular situations, business models, data input, and computing environments described herein. Each SAS customer’s experience is unique based on business and technical variables and all statements must be considered non-typical. Actual savings, results, and performance characteristics will vary depending on individual customer configurations and conditions. SAS does not guarantee or represent that every customer will achieve similar results. The only warranties for SAS products and services are those that are set forth in the express warranty statements in the written agreement for such products and services. Nothing herein should be construed as constituting an additional warranty. Customers have shared their successes with SAS as part of an agreed-upon contractual exchange or project success summarization following a successful implementation of SAS software. Brand and product names are trademarks of their respective companies.

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