O cliente lançou uma oferta de seguro paramétrico dedicada aos agricultores europeus, indexada às condições de seca. Para definir o preço correto, ele precisava ser capaz de prever os rendimentos do campo por região e por tipo de cultura com base nos níveis de umidade do solo.
Problema: os dados internos eram insuficientes, as variáveis climáticas e geográficas necessárias estavam espalhadas por dezenas de fontes heterogêneas de dados abertos (Copernicus, ERA5, rasters, shapefiles) e nenhum modelo existente permitia que esses dados fossem cruzados para produzir previsões confiáveis na escala de um país inteiro.
