Jak systemy business intelligence usprawniają analizę danych w rolnictwie. Case Study firmy PROCAM Polska.


Kiedy myślimy o zaawansowanej analityce danych, przed oczami stają nam banki, korporacje technologiczne czy firmy ubezpieczeniowe. Rzadko wyobrażamy sobie, że podobne narzędzia mogą zrewolucjonizować pracę na polach uprawnych. A jednak – nowoczesne rolnictwo to już nie tylko ciągniki i kombajny, ale również algorytmy i dashboardy.

Od ziarna do danych

PROCAM Polska to firma, która od ponad 15 lat wspiera polskich rolników. Zaczynali, gdy polska wieś dopiero budziła się do nowej rzeczywistości – małe, rozdrobnione gospodarstwa, niskie plony, ograniczona wiedza agronomiczna. Dziś są w pierwszej piątce firm agrarnych w kraju, z przychodami przekraczającymi miliard złotych.

– Rolnictwo to biznes sezonowy i nieprzewidywalny. Masz jedno podejście w roku, a każdy błąd kosztuje cię dwanaście miesięcy czekania na kolejną szansę – mówi Joanna Stachowska, dyrektor finansowa PROCAM.

Firma obsługuje ponad 20 tysięcy klientów, głównie gospodarstwa powyżej 100 hektarów. Oferuje wszystko, czego potrzebuje nowoczesny rolnik: od materiału siewnego, przez nawozy, po środki ochrony roślin. Do tego dochodzi doradztwo agronomiczne – 130 specjalistów w terenie, którzy pomagają rolnikom maksymalizować plony.

Problem: dane rosną szybciej niż uprawy

Wyobraźcie sobie taką sytuację: macie tysiące klientów, każdy z innym profilem upraw, różnymi potrzebami, terminami płatności. Do tego setki produktów, których dostępność i ceny zmieniają się sezonowo. Dodajcie do tego system bonusów od dostawców zależny od wielkości zamówień.

– Przed wdrożeniem systemu analitycznego 80% czasu poświęcaliśmy na przygotowanie raportów, a tylko 20% na ich analizę. To było jak próba zarządzania gospodarstwem z zawiązanymi oczami – wspomina Stachowska.

Tradycyjne arkusze kalkulacyjne nie dawały rady. Każdy dział tworzył własne zestawienia, które potem trzeba było ręcznie łączyć. Błędy były nieuniknione, a na decyzje często było już za późno.

Rozwiązanie: business intelligence na polu

PROCAM zdecydował się na wdrożenie systemu Qlik – najpierw QlikView, a później nowocześniejszego Qlik Sense. Kluczowe było połączenie wszystkich źródeł danych w jeden spójny system.

Co ciekawe, firma nie zdecydowała się na całkowite outsourcowanie projektu. Zamiast tego stworzyła własny zespół analityczny, który współpracuje z zewnętrznymi konsultantami. To podejście hybrydowe pozwoliło zachować wiedzę wewnątrz organizacji, jednocześnie korzystając z doświadczenia specjalistów.

– Dzięki Qlik Sense w ciągu roku zrobiliśmy więcej niż przez poprzednich pięć lat – przyznaje dyrektor finansowa.

Efekty: konkretne plony z danych

Co dokładnie zmieniło się w PROCAM po wdrożeniu business intelligence?

1. Zarządzanie zapasami w czasie rzeczywistym
   W rolnictwie timing jest wszystkim. Produkty mają swoje „okna czasowe” – nawozy czy środki ochrony roślin muszą być dostępne dokładnie wtedy, gdy są potrzebne. System pozwala monitorować stany magazynowe i przewidywać zapotrzebowanie.
2. Motywacja agronomów
   – Agronom nie dowiaduje się o efektach swojej pracy po upływie pół roku, gdy minął sezon i nic już nie może zrobić. Dzięki aktualnym raportom codziennie wie, ile mu brakuje do wykonania planu – wyjaśnia Stachowska.
3. Decentralizacja decyzji
   Kierownicy oddziałów mają dostęp do tych samych danych co zarząd. Mogą samodzielnie podejmować decyzje, bez czekania na wytyczne z centrali.
4. Pełny obraz klienta
   System łączy dane sprzedażowe, magazynowe i finansowe. Pracownicy widzą nie tylko, co kupuje dany rolnik, ale też jaką generuje marżę, kiedy płaci i jakie ma potrzeby.

Przyszłość: dane z geolokalizacją

PROCAM nie zatrzymuje się w rozwoju analityki. W planach jest połączenie danych o uprawach z geolokalizacją, co pozwoli wizualizować efekty na mapie kraju. To kolejny krok w kierunku rolnictwa precyzyjnego, gdzie każda decyzja opiera się na konkretnych danych.

Czy to się opłaca?

Wyliczenie zwrotu z inwestycji w systemy BI nie jest proste, ale korzyści są oczywiste. Proporcje czasu pracy odwróciły się – teraz 20% idzie na przygotowanie danych, a 80% na ich analizę i działanie.

– Dziś już sobie nie wyobrażam spotkania z 30 kierownikami, na którym omawiamy towary w poszczególnych magazynach. Oni mają być menedżerami, a do tego niezbędne są właśnie bieżące informacje – podsumowuje Joanna Stachowska.

Przypadek PROCAM pokazuje, że nowoczesna analityka danych nie jest zarezerwowana dla korporacji z wielkich miast. Równie dobrze sprawdza się tam, gdzie biznes jest najbardziej przyziemny – dosłownie i w przenośni.

Rolnictwo przechodzi cichą rewolucję. Nie chodzi tylko o większe maszyny czy wydajniejsze nawozy, ale o mądrzejsze decyzje oparte na danych. W tym sensie współczesny rolnik coraz bardziej przypomina analityka biznesowego – tyle że jego biurem jest pole uprawne, a efektem pracy nie są slajdy prezentacji, lecz konkretne plony.