A pecuária de corte vive um momento em que controlar custos e melhorar a eficiência fazem toda a diferença no resultado do confinamento. É nesse cenário que o uso de Big Data e inteligência de dados na nutrição bovina vem ganhando espaço, permitindo que as decisões sobre a alimentação do gado sejam baseadas no desempenho real dos animais e nas condições econômicas de cada propriedade.

A estratégia é desenvolvida a partir de dados reunidos pelo Centro de Pesquisa Nutripura desde 2018. Só em 2025, a plataforma analisou informações individuais de aproximadamente 200 mil bovinos. Entre os indicadores avaliados estão consumo diário de matéria seca, ganho de peso e características estruturais de cada confinamento.

O sistema cruza esses dados com as oscilações de preços de ingredientes como milho, soja, casca de soja, caroço de algodão, DDGS, DFS, WFS e outros coprodutos da indústria de etanol de milho. A partir daí, a plataforma simula diferentes cenários nutricionais e econômicos para identificar a dieta mais rentável para cada lote e propriedade.

A lógica é clara: a ração mais barata por tonelada nem sempre é a mais vantajosa. Uma dieta de menor custo pode resultar em menos ganho de peso ou pior conversão alimentar, reduzindo a margem do produtor no final das contas.

Segundo Leandro Martins, diretor de Pesquisa e Desenvolvimento da Nutripura, o objetivo do Big Data não é encontrar uma dieta universal, mas identificar qual formulação entrega o maior retorno financeiro para a realidade de cada fazenda.

A análise dos dados também revela diferenças regionais importantes. No norte do Mato Grosso, a participação do milho em grão na dieta pode chegar a cerca de 60%. Já no sul do mesmo estado, esse percentual pode ficar próximo de 30%, com maior uso de coprodutos com valor nutricional relevante e custo competitivo, reflexo da expansão da indústria de etanol de milho na região.

Além da eficiência econômica, a tecnologia também ajuda os confinadores a se prepararem para possíveis mudanças de mercado, como restrições ao uso de antimicrobianos como melhoradores de desempenho. Com modelos computacionais, é possível estimar o impacto da retirada desses produtos e avaliar alternativas nutricionais antes que uma mudança regulatória afete diretamente a produção.