Using Big Data to reform the agri-food sector

By Benedetta Esposito

English Version

The agri-food sector has been severely affected by many problems, such as resource scarcity, food loss and waste generation along the worldwide supply chain which, in 2019, counted approximately 1.3 billion tons, generating a cost of more than 1000 billion dollars per year (Food and Agriculture Organization, 2019). The decline in biodiversity and the improper management of resources and processes represent only some of the causes of such problems.

Accordingly, a need has emerged to radically redesign the traditional linear economic path of production and consumption. In this scenario, Circular Economy emerges as a possible strategy that is able to overcome these critical issues, especially in the state of emergency generated by the Covid-19 pandemic.

Hence, the need to adopt models and tools of Circular Economy in the agri-food sector is imperative to overcome these problems. Under this lens, the company’s performance should be guided towards consumption reduction, optimization of resource management, reduction of environmental impacts, waste reduction, and the reuse of leftovers.

Moreover, the literature has shown that stakeholders’ engagement plays a pivotal role in catalyzing the shift towards the adoption of circular economy models, which is required at the supply-chain level rather than the individual company level. Indeed, one of the main barriers to circular economy implementation is the lack of information about the stakeholders involved in the supply chain. In addition to primary producers, numerous categories of subjects should be involved, such as customers and consumers, investors, public decision-makers, the process and transformation industry and distribution. Insightful information about companies’ practices can support sustainable business systems in the agri-food sector. Consistent with this statement, researchers have demonstrated that incorporating social and environmental considerations into the decision-making process and customers ‘reuse activities’ yields significant economic benefits.

Therefore, sustainability commitments and the actions of companies cannot remain internalized. More specifically, information about sustainability issues is conveyed through different channels, such as sustainability reports, media advertisements, information disclosure on corporate websites, and posts on online social networks. In addition to the sustainability information disseminated by companies themselves, stakeholders can find information in the reports carried out by non-governmental organizations, environmental, social and governance rating agencies, and news outlets. All these data could be collected and interpreted to provide useful information for the companies’ decision-makers.

The current decade is characterized by the use of digital technologies to disseminate information. The rapid and voluminous production of data, largely known as “Big Data”, becomes a strategic resource in decision-making processes. These data, defined by the 7V (i.e., Volume, Velocity, Variety, Variability, Veracity, Visualization, and Value) are characterized by uncertainties related to the value of information.

In order to overcome these limitations, Big Data analytics should help capture their value. ‘Within the context of Circular Economy, Big Data analytics is seen as a viable approach to make use of information from various systems of record’ (Pagoropoulos et al. 2017, p.p.22), integrating lifelong information and enabling the implementation of new sustainable strategies. Therefore, a strong synergy between sustainable supply chains and Big Data Analytics emerges. Indeed, data-driven decisions could improve productivity, efficiency and growth, both from a stakeholder-oriented perspective and a perspective focused on corporate strategy.

Although the benefits of using Big Data Analytics to facilitate the transition to a Circular Economy are clear, its adoption remains still difficult. How should we overcome these barriers and spread the circular economy culture analyzing data produced by all the supply-chain actors?

Future studies should support us in answering this question.

Versione Italiana

I Big Data possono supportare il settore agroalimentare nell’implementazione di modelli di Economia Circolare?

Il settore agroalimentare è stato gravemente colpito da molti problemi, come la scarsità di risorse, la perdita di cibo e la produzione di rifiuti lungo la catena di approvvigionamento mondiale che, nel 2019, ha contato circa 1,3 miliardi di tonnellate, generando un costo di oltre 1000 miliardi di dollari all’anno (Food and Agriculture Organization, 2019). Il declino della biodiversità e la gestione impropria delle risorse e dei processi rappresentano solo alcune delle cause di tali problemi.

Di conseguenza, è emersa la necessità di ridisegnare radicalmente il tradizionale modello economico lineare di produzione e consumo. In questo scenario, l’Economia Circolare emerge come una possibile strategia in grado di superare queste criticità, soprattutto nello stato di emergenza generato dalla pandemia Covid-19.

Pertanto, la necessità di adottare modelli e strumenti di Economia Circolare nel settore agroalimentare risulta imperativa per il superamento di tali problemi. In questa prospettiva, le performance dell’azienda dovrebbero essere orientate verso la riduzione dei consumi, l’ottimizzazione della gestione delle risorse, la riduzione degli impatti ambientali, la riduzione degli sprechi e il riutilizzo degli avanzi.

Inoltre, la letteratura ha dimostrato che l’engagement degli stakeholder svolge un ruolo fondamentale nel catalizzare il processo di transizione verso modelli di Economia Circolare, sia per quanto riguarda la supply-chain che a livello di singola azienda. Infatti, uno dei principali ostacoli all’attuazione dell’Economia Circolare è la mancanza di informazioni riguardo agli stakeholder coinvolti nella catena di approvvigionamento. Oltre ai produttori primari, dovrebbero essere coinvolte numerose categorie di soggetti, quali clienti e consumatori, investitori, decisori pubblici e l’industria di trasformazione e distribuzione. Informazioni approfondite sulle pratiche aziendali possono supportare sistemi sostenibili nel settore agroalimentare. Coerentemente con questa affermazione, i ricercatori hanno dimostrato che l’integrazione di considerazioni sociali e ambientali nel processo di decision-making e nelle attività di riuso dei clienti, produce significativi benefici economici.

Gli impegni in materia di sostenibilità e le best practice delle imprese devono essere necessariamente comunicate all’esterno dell’organizzazione. Dunque, tali informazioni possono essere trasmesse mediante l’uso di una molteplicità di canali, come i sustainability reports, la pubblicità mediatica, la divulgazione di informazioni sui siti aziendali e post pubblicati sui social network. Oltre alle informazioni sulla sostenibilità diffuse dalle aziende stesse, gli stakeholder possono acquisire informazioni attraverso la consultazione di report realizzati da organizzazioni non governative, agenzie di rating ambientali, sociali e di governance. Tutti questi dati potrebbero essere raccolti e interpretati per fornire informazioni utili ai decisori aziendali.

In tale contesto, l’uso delle tecnologie digitali rappresenta il principale medium per la diffusione delle informazioni. La rapida e voluminosa produzione di dati, in gran parte conosciuta come “Big Data”, diventa una risorsa strategica nei processi decisionali. Tali dati, descritti dalle 7V (Volume, Velocità, Varietà, Variabilità, Veridicità, Visualizzazione e Valore), sono caratterizzate da incertezze relative al valore delle informazioni.

Al fine di superare tali limitazioni, l’analisi dei Big Data dovrebbe aiutare a catturare il loro valore. “Nel contesto dell’Economia Circolare, l’analisi dei Big Data è vista come un approccio in grado di processare le informazioni provenienti da fonti differenti” (Pagoropoulos et al. 2017, p.p.22), consentendo l’attuazione di nuove strategie sostenibili. Emerge quindi una forte sinergia tra catene di fornitura sostenibili e Big Data Analytics. Infatti, decisioni basate sui dati potrebbero migliorare la produttività, l’efficienza e la crescita, sia in una prospettiva stakeholder-oriented che in una prospettiva incentrata sulla strategia aziendale.

Sebbene i benefici dell’utilizzo di Big Data Analytics per facilitare la transizione verso l’Economia Circolare siano chiari, la sua adozione resta ancora difficile. In che modo è possibile superare queste barriere e diffondere una cultura dell’Economia Circolare analizzando i dati prodotti da tutti gli attori della filiera agroalimentare?

Studi futuri dovrebbero aiutarci a rispondere a questa domanda.

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