Na mesa de originação, a padronização é frequentemente inimiga da rentabilidade. Ainda é comum que tradings operem com condições lineares e descoladas do risco real, oferecendo as mesmas condições comerciais para perfis produtivos consideravelmente diferentes.
Essa estratégia gera dois problemas graves: a perda de competitividade junto aos produtores de alta performance e a exposição perigosa a fornecedores com histórico instável.
O desafio é abandonar a padronização não estratégica e adotar uma precificação customizada. E o caminho para essa virada não está apenas na análise financeira do presente, mas na compreensão profunda do comportamento das safras passadas.
Neste conteúdo, você vai entender:
- O custo de não ter uma visão do histórico de safras
- Uso dos dados para negociações comerciais inteligentes
- O diferencial técnico do DataSafra
O custo de ignorar o histórico das safras
Definir relações comerciais sem validar a consistência produtiva da área é como navegar no escuro. A falta de informações coordenadas impede a identificação de riscos críticos, como quebras climáticas recorrentes ou manejos oscilantes e novos, comprometendo a segurança da operação.
Sem a visibilidade do histórico das safras, a trading fica incapaz de calibrar a agressividade comercial. O resultado são margens corroídas por inadimplência evitável ou a perda de bons contratos por falta de flexibilidade na negociação.
Transformando dados em negociações de barter inteligentes
A tecnologia atual permite analisar o passado para otimizar a visão do futuro. O módulo Histórico de Safras do DataSafra foi desenhado para eliminar a subjetividade nas relações comerciais, seja na originação, barter ou crédito.
Ao invés de confiar apenas na declaração do produtor, a plataforma gera relatórios que combinam o uso atual do solo com uma visão retrospectiva robusta. O sistema entrega dados que permitem as seguintes análises:
- Histórico de 5 ciclos: identificação precisa das culturas cultivadas e da extensão da área efetivamente plantada nos últimos 5 ciclos produtivos.
- Consistência produtiva: avaliação de padrões de produção e estabilidade do agricultor.
- Registro climático: cruzamento da produção com eventos climáticos extremos relacionados à presença de seca/veranico passados, permitindo entender a resiliência da área frente a intempéries.
Com esses dados, executivos de originação podem viabilizar ofertas comerciais customizadas, alinhadas ao risco real. Isso significa oferecer condições premium para fidelizar os melhores fornecedores e exigir garantias adicionais onde o histórico das safras aponta volatilidade.
O diferencial técnico do DataSafra
Para processar o histórico de milhares de fornecedores simultaneamente durante a janela de originação, planilhas ou análises visuais manuais não são o suficiente. A robustez da infraestrutura é o que separa a análise de dados da verdadeira inteligência de mercado.
O DataSafra se diferencia por operar sobre a infraestrutura do Google Cloud. Como Parceira Premier do Google, a Geoambiente desenvolveu algoritmos proprietários de IA e Machine Learning que proporcionam séries temporais massivas de imagens de satélite.
Na prática, o impacto para a operação de tradings e cooperativas está na:
- Escalabilidade: capacidade de processar o histórico de safras de milhares de propriedades simultaneamente, eliminando gargalos na esteira de negociações.
- Consistência técnica: algoritmos proprietários que garantem a padronização da análise, removendo o viés humano da interpretação visual.
- Agilidade: obtenção de dados confiáveis, essencial para não perder o timing da negociação.
Sua trading está pronta para precificar o risco real baseada em dados?
A eficiência na originação, crédito e barter consiste em alocar capital de forma inteligente. Abandonar as condições lineares e adotar uma análise baseada em um sólido histórico de safras é o passo definitivo para uma originação mais rentável e segura.
Conheça o módulo de Histórico de Safras do DataSafra e veja como a tecnologia Google Cloud pode transformar sua concessão de crédito.
Executivo de Vendas – Novos Negócios
Especialista em inteligência geoespacial para o agronegócio. Com 20 anos de experiência, atuou na vanguarda da transformação digital do setor, criando soluções que integram dados de satélite e ferramentas de geoprocessamento para a análise de risco, monitoramento de safra, gestão de negócios e sustentabilidade.
