Durante su historia, la agricultura ha evolucionado para mejorar la utilización de los recursos disponibles, y así poder brindar productos de mejor calidad en mayor cantidad. Actualmente, el foco no es solamente optimizar la producción, sino hacerlo de una manera ecológicamente sustentable. Para ello se introducen metodologías de agricultura de precisión –orientadas al manejo de cultivos de manera más atómica– y de agricultura inteligente –utilizando técnicas de gestión y procesamiento de datos como soporte a la toma de decisiones. En este trabajo se llevó a cabo una revisión de literatura para evaluar el estado del arte de la gestión de datos en la agricultura inteligente, tomando como fuentes artículos publicados en revistas y conferencias con revisión de pares. La metodología utilizada plantea una serie de pasos a seguir para que la experiencia pueda ser repetible, objetiva y con foco en una temática previamente establecida. Además, se desarrolló un caso de estudio práctico, en el cual se simuló un sistema ciber físico orientado a la toma de datos en una plantación de pinos y robles. La información obtenida se guarda en un gestor de base de datos relacional para su posterior procesamiento y análisis mediante el cálculo de índices de vegetación. Como resultado, se obtuvo una simulación en la que se exploran las distintas etapas correspondidas en un caso de uso de agricultura inteligente, mostrando una potencial aplicación de las distintas herramientas relevadas previamente en la revisión de la literatura. Si bien la revisión mostró que es un área con creciente interés y desarrollo en los últimos años, no se pudo encontrar trabajos prácticos públicamente accesibles que presenten esta temática de una manera holística. El trabajo aquí desarrollado se comparte en su totalidad como software libre y de código abierto, de manera que pueda ser reutilizado en el futuro.