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Tal como foi avançado no artigo anterior, de seguida apresentam-se os primeiros resultados obtidos ao cruzar dados procedentes de diferentes fontes. Neste caso, dados produtivos/reprodutivos com dados de máquinas de alimentação.
No primeiro exemplo, (figura 1), mostra-se o número de vezes por dia que as porcas entram nas máquinas de alimentação. Estes dados, recolhidos no Centro de Experimentação e Formação em Suínos de Aguilafuente, ainda se encontram por publicar já que se tratam de estudos preliminares mas que, ainda de forma preliminar, mostram o grande valor de cruzar a informação. Segundo o gráfico, mais de metade das porcas (57%) entram entre 2 e 5 vezes por dia na máquina de alimentação. É facto que existe uma grande variabilidade, encontrando porcas que entram uma vez e outras mais de 20, no entanto este simples gráfico dá uma ideia dos hábitos de frequência de ingesta das porcas desta exploração: comer entre 2 e 5 vezes por dia.
Figura 1. Nº de vezes que porcas reprodutoras entram, por dia, nas máquinas de alimentação
(PigCHAMP Pro Europa, 2015 dados por publicar)
Analisando mais profundamente, a média de entradas no comedouro segundo o momento de gestação das porcas varia significativamente segundo os dias de gestação (figura 2). No último terço da gestação as porcas entram uma média de 5,2 +/- sd =0,95 vezes no comedouro, relativamente aos 6,1 +/- sd =0.92 (p-valor = 0,005) e 6,9 +/- sd =0,45 (p-valor< 0.0001) no primeiro e segundo terço de gestação, respectivamente.
Figura 2. Frequência diária de entrada em função do dia de gestação (PigCHAMP Pro Europa SL 2015, dados por publicar)
Mas o mais interessante, e que resulta de cruzar os dados proporcionados pelas máquinas, é que parece haver uma relação entre o número de entradas e os nascidos totais, já que as porcas que visitam o comedouro 10 ou mais vezes têm 1,1 leitões a menos.
Este facto, o primeiro dos que se esperam encontrar com esta abordagem (e que ainda necessita um estudo mais exaustivo por se tratar de dados preliminares), reflete a importância do valor da informação oculta na eficiência deste negócio. A boa notícia é que ainda contamos com uma grande margem de melhoria em muitos aspectos.
O importante é continuar a trabalhar nesta linha que compreende a recolha de informação e a análise individual e, cruzando-a, que permita tomar decisões adequadas. E isto não foi senão o começo. A análise de grandes massas de dados revelará mais padrões ocultos que poderão ser utilizados para beneficio do sector em muitos âmbitos.
