Indigo способствует повышению прибыльности производителей, способствует контролю покупателей над своей цепочкой поставок и способствует экологической устойчивости. Используя цифровые технологии и естественную микробиологию, Indigo сотрудничает с производителями, чтобы переосмыслить всю сельскохозяйственную систему, от почвы до продажи.

В рамках подхода Indigo к бизнесу, основанного на данных, их аналитическая группа собирает, оценивает и делится пространственными данными с внутренними командами, чтобы принимать решения по всей организации. Используя решения CARTO по автоматизации, Indigo создала воспроизводимый процесс для агрегирования, анализа и визуализации разрозненных наборов данных на удобных для пользователя картах для ключевых заинтересованных сторон.

Аэрофотосъемка сельскохозяйственной техники на уборке урожая.

Визуализация пространственных сельскохозяйственных данных от Snowflake.
Команда Indigo analytics работает с широким спектром внутренних и внешних источников данных, хранящихся в базах данных Snowflake. От данных Salesforce CRM до полевых измерений Единая платформа данных Snowflake позволяет команде Indigo получать доступ, обрабатывать и визуализировать данные со всей организации.

В прошлом году мы объявили о выпуске коннектора Snowflake, сделав CARTO первой платформой Location Intelligence для поддержки облачной платформы данных изначально. Это дает пользователям Snowflake, таким как Indigo Ag, возможность импортировать данные из облака, сохраняя большие наборы данных полностью синхронизированными с одним надежным источником. Совсем недавно мы также опубликовали руководство по созданию карт из Snowflake с помощью CARTO & SQL.

Будучи бета-тестером Snowflake connector, Indigo немедленно использовала эти новые возможности при разработке картографической панели для планирования и отслеживания отбора проб почвы во время осеннего сезона сбора урожая. Слои карты, отображающие текущее состояние выборки каждого поля, области времени движения из мест расположения сотрудников и метеорологические переменные, предоставляли менеджерам информацию для назначения и оптимизации развертывания выборки. Местные осадки и состояние полевых проб ежедневно обновлялись с помощью разъема Snowflake CARTO, обеспечивая отображение на приборной панели текущего представления процесса отбора проб.

В качестве бета-тестировщика коннектора Snowflake компания Indigo немедленно использовала эти новые возможности при разработке картографической информационной панели для планирования и отслеживания отбора проб почвы во время осеннего сезона сбора урожая. Слои карты, отображающие текущее состояние выборки для каждого поля, временные зоны проезда от местоположений сотрудников и метеорологические переменные, предоставили менеджерам информацию для назначения и оптимизации развертывания выборки. Состояние местных осадков и полевого отбора проб ежедневно обновлялось с помощью коннектора CARTO Snowflake, что позволяло отображать на приборной панели текущий вид процесса отбора проб.

Карта, показывающая статус выборки каждого поля.

Другие слои, такие как дни до первого замораживания и время в пути, требовали дополнительной обработки в Python вне Snowflake. Используя комбинацию CARTOframes, нашего пакета Python и Cron, аналитическая группа Indigo автоматизировала сложные рабочие процессы обработки данных и обновила таблицы данных в CARTO с помощью запланированных сценариев Python.

Коннектор Snowflake от CARTO и пакет Python обеспечивают максимальную гибкость в создании настраиваемых, автоматизированных рабочих процессов обработки и управления данными. Будь то параметры синхронизации данных коннектора или запланированные задания CronJobs скриптов, использующих CARTOframes, инструменты позволяют превратить информационные панели из статических моментальных снимков в динамические карты с актуальными данными, отражающими текущее состояние бизнеса.