En general, los sistemas de gestión de datos porcinos capaces de satisfacer todas las necesidades de productores y consultores, han sido poco comunes. Disponer de un software específico, principalmente para cerdas reproductoras, ha sido ampliamente aceptado en el sector durante años.

Tener diferentes paquetes de software en la misma empresa no era inusual. Esto generaba un problema de coherencia, ya que cada uno de ellos estaba llevando a cabo su correcta distribución de los informes a cada rol y el flujo de información para la toma de decisiones no era óptimo.

A partir de la experiencia de las últimas tres décadas, hemos definido un sistema de gestión de la información porcina como:

Este sistema tiene cinco pasos, independientemente del tamaño y las características de la empresa:

Paso 1: Recolección de datos

Los datos son la materia prima del sistema y pueden provenir de insumos humanos o de sensores-robots. Hasta ahora, los datos consistían sólo en números, pero el sector se está acercando al uso de imágenes (detección de enfermedades basada en patrones alterados de movimiento, órganos y lesiones tisulares para el diagnóstico de presuntas enfermedades, smaRt Suite Ro-main, Inc. de Quebec, Canadá) y sonidos (dificultad respiratoria detectada por Sound talks).

Paso 2: Procesamiento de datos

El procesamiento de datos está relacionado con la manipulación de datos, incluyendo varias tareas como la validación, clasificación o agregación, la gestión de los valores atípicos y los datos que faltan. El objetivo es la correcta configuración de las bases de datos que permitan una adecuada generación de información, superando los problemas de interoperabilidad (compartición de datos entre sistemas).

Paso 3: Informar

Producir el tipo de informes necesarios para la granja o empresa a todos los niveles es una tarea importante. Cada granja o empresa debe decidir la información necesaria de cada nivel de trabajo (personal de la granja, director de la granja, veterinario, director técnico, consejo de administración o directores generales), sin olvidar que puede ser técnica, económica o una combinación de ambas.

Paso 4: Distribución

El objetivo de este paso es enviar la información correcta a la persona correcta y en el momento adecuado. Este paso no se realiza correctamente en muchos casos y puede causar una subutilización de los datos. A veces la información llega tarde y es inútil (por ejemplo, las cerdas hipoproductivas deben ser sacrificadas si el informe llega después del apareamiento), o es demasiado compleja para el personal de la granja o demasiado básica para los veterinarios o gerentes. Las preferencias del usuario también deben ser consideradas y pueden incluir varios tipos (archivos electrónicos, mensajes de texto o aplicaciones web).

Paso 5: Análisis y toma de decisiones

La información debe ser legible y comprensible para el destinatario, y éste debe tener tiempo suficiente para tomar decisiones. Hasta ahora, el objetivo de la analítica era principalmente explicativo, pero debido a la cantidad de datos de calidad disponibles, la analítica predictiva se está convirtiendo en un paso clave.

El uso de la inteligencia artificial, como el aprendizaje automático (una aplicación que proporciona a los sistemas la capacidad de aprender y mejorar automáticamente a partir de la experiencia sin estar programada explícitamente) o las redes neuronales artificiales (un paradigma de procesamiento de la información que se inspira en la forma en que los sistemas nerviosos biológicos procesan la información) se está expandiendo.

Siguiendo estos cinco pasos se establecerá un sistema de gestión de la información robusto que apoye tanto la eficiencia de la producción como los estándares de calidad requeridos.