Por qué la calidad de los datos importa en la digitalización del café: cinco herramientas que detectan inconsistencias
Artículo escrito por Elisa Criscione
En el sector cafetero, la promesa de la digitalización es convincente, presentando oportunidades para una mejor trazabilidad, operaciones optimizadas y una mayor sostenibilidad. Sin embargo, lo que sustenta esta visión optimista es un aspecto fundamental, aunque a menudo poco abordado: la calidad de los datos. Sin datos precisos y confiables, incluso los sistemas y herramientas más sofisticados no generarán los resultados esperados.
El principio de "basura entra, basura sale" aplica de forma universal, pero en la digitalización del café, sus implicaciones son particularmente significativas. La calidad de los datos depende de varios elementos: precisión, integridad, puntualidad y consistencia.
Los datos erróneos o incompletos pueden obstaculizar el cumplimiento de normativas como el Reglamento de Deforestación de la Unión Europea (EUDR, por sus siglas en inglés), generar inconsistencias con la trazabilidad y erosionar la confianza en toda la cadena de suministro. La variabilidad en las mediciones también es un desafío significativo, ya que diferentes países y regiones a menudo usan unidades de medida distintas, como kilogramos, quintales o libras, lo que puede llevar a confusión y errores.
Abordar estas incongruencias es crucial para garantizar la precisión de los datos y mejorar la calidad de los mismos. Como bien apunta Niki Lewis, de Bext360: "Si no obtienes datos de calidad y precisos, todos tus modelos estarán equivocados. Todos tus informes, cualquier análisis, cualquier información que estés tratando de obtener de tus datos serán incorrectos y engañosos".
En este artículo, compartimos cinco herramientas que integran verificaciones automatizadas de datos en sus soluciones, así como una reflexión sobre la importancia de construir una cultura de calidad de datos dentro de las organizaciones.
Bext360
La plataforma de Bext360 utiliza una aplicación móvil y tecnología blockchain para mejorar la transparencia y trazabilidad en toda la cadena de suministro del café. Los datos relacionados con cada etapa de la producción, desde la cosecha hasta el producto final tostado, se registran y verifican en tiempo real.
Métricas clave, como las fechas de cosecha, los detalles del procesamiento, los pesos y las evaluaciones de calidad, son ingresadas en la plataforma por los productores. El seguimiento por geolocalización, los registros de tiempo y la documentación fotográfica crean un rastro digital que respalda la autenticidad y la responsabilidad en todo el proceso.
Monitoreo de calidad de datos: La plataforma incorpora un proceso de verificación "stage gate", donde los datos recolectados a través de dispositivos móviles son revisados antes de cargarse a la plataforma. Esto minimiza duplicidades y errores, y permite corregir cualquier incoherencia o información faltante de manera inmediata. Los controles de acceso específicos para los usuarios y registros detallados también proporcionan un rastro claro de responsabilidad, documentando exactamente quién ingresa o verifica los datos en cada paso a lo largo de la cadena de suministro del café.
Verificaciones de calidad de los datos: Las verificaciones de calidad de los datos se realizan durante la entrada de datos en el origen, inmediatamente después de cargar los datos y a lo largo del ciclo de vida de los mismos. El sistema detecta datos incorrectos, solicita el reenvío y proporciona retroalimentación para garantizar una alta integridad de los datos.
Modelo de precios: Basado en el uso que se le dé.
FARAMO
FARAMO (Sistema de Evaluación y Monitoreo de Riesgos para Agricultores), desarrollado por Global Risk Assessment Services (GRAS), es una herramienta personalizable de recolección y gestión de datos diseñada para admitir entradas de datos de pequeños agricultores y productores. Cuenta con una base de datos ubicada en la nube y una interfaz de usuario intuitiva, junto con una aplicación móvil que facilita la recopilación, organización y monitoreo de información clave de los agricultores, como datos personales, información financiera y coordenadas geográficas.
FARAMO también ofrece módulos adicionales adaptados a necesidades específicas, como métricas de gases de efecto invernadero y seguridad alimentaria, permitiendo a los usuarios personalizar el sistema según sus objetivos de sostenibilidad.
Monitoreo de calidad de datos: FARAMO incluye verificaciones automatizadas para asegurar la integridad y coherencia de los datos antes de su finalización. El monitoreo en tiempo real del sistema garantiza que toda la información cargada cumpla con estándares establecidos mediante controles de campos requeridos, consistencia en los formatos, detección de duplicados y cumplimiento de reglas. La retroalimentación inmediata permite a los usuarios corregir discrepancias o información faltante a medida que surgen. Las reglas personalizadas añaden flexibilidad al omitir controles innecesarios, como detalles del área de la finca cuando no se requieren.
Verificaciones de calidad de los datos: Las verificaciones de calidad de los datos se realizan durante su ingreso, inmediatamente después de la carga de los mismos y a lo largo del ciclo de procesamiento. El sistema ofrece retroalimentación y solicita correcciones cuando los datos no cumplen con los estándares de calidad.
Modelo de precios: Diversas opciones disponibles, el pago único, basado en uso y la suscripción.
Orijin
Orijin ofrece una aplicación móvil capaz de recolectar datos fuera de línea para inspecciones en fincas, procesamiento, verificaciones de cumplimiento y servicios a productores. La plataforma busca mejorar la eficiencia operativa de los agronegocios y organizaciones de productores de café mediante la captura de métricas clave como datos de geolocalización, detalles de procesamiento y evaluaciones de calidad. Los operadores también pueden acceder a datos previos de fermentación, lo que les permite rastrear con qué frecuencia se ha volteado el café y monitorear cambios de temperatura.
Además, un cuadro de mando de datos y análisis muestra los datos en tiempo real, lo que permite tomar decisiones empresariales basadas en datos. Orijin también genera informes de cumplimiento, de negocios y de impacto para apoyar el acceso al mercado y las mejoras operativas.
Monitoreo de calidad de datos: La plataforma incluye verificaciones automatizadas contra datos históricos, incluidos datos de años anteriores, para validar anomalías o diferencias entre registros previos y actuales, previniendo entradas erróneas. Los pasos de validación están integrados en los campos de entrada para asegurar que los datos estén dentro de límites aceptables. Por ejemplo, se verifica que los polígonos de las fincas no sean excesivamente grandes ni se superpongan.
Verificaciones de calidad de los datos: Orijin realiza las verificaciones de calidad de los datos durante la entrada de datos en el origen, inmediatamente después de la carga de los mismos y en intervalos programados a lo largo del ciclo de vida de los datos. Si se encuentran datos incorrectos, los usuarios son notificados para realizar las correcciones necesarias.
Modelo de precios: Por suscripción.
Sirio
Sirio es una plataforma integral de gestión de datos diseñada para organizaciones de agricultores y empresas agroindustriales con el objetivo de lograr eficiencia operativa, mejorar el cumplimiento y acceder a mercados diferenciados. La plataforma incluye interfaces personalizadas para el personal de las organizaciones según sus roles, con una aplicación móvil fuera de línea para la recolección de datos en campo y una consola web para centralizar la visualización, planificación, coordinación y generación de reportes.
Sirio ayuda a las organizaciones a digitalizar procesos como controles internos, cosecha, gestión de pagos y créditos, ventas, inventarios y control de calidad.
Monitoreo de calidad de datos: Sirio utiliza la detección de anomalías y duplicados para identificar y corregir inconsistencias en los datos, asegurando que la información sea precisa y completa. La plataforma realiza controles de calidad en tiempo real que permiten la identificación y corrección inmediata de errores, apoyados por geoetiquetado y marcas de tiempo para mantener la precisión de los datos.
Verificaciones de calidad de los datos: Las verificaciones se realizan en múltiples puntos: durante la entrada de datos, a intervalos programados e inmediatamente después de la carga de los mismos. Los usuarios reciben notificaciones para realizar correcciones. También se proporciona soporte humano para ayudar a evitar errores durante la entrada de datos.
Modelo de precios: Pago único y por suscripción.
Verified & True
Desarrollada por Agroside Ltd, Verified & True (V&T) es una plataforma que utiliza la tecnología blockchain para ofrecer trazabilidad desde la cosecha hasta los productos de consumo de marca. En esencia, V&T utiliza la cartografía SIG de los campos y el inventario digital para crear un gemelo digital de los productos básicos, con datos que siguen cada lote a través de todas las etapas de la cadena de suministro. La plataforma permite a los propietarios de marcas aplicar códigos QR verificables a los artículos de consumo, documentando el recorrido del producto.
Además, V&T promueve la propiedad de los datos para los productores, apoya la inclusión financiera mediante la incorporación de billeteras digitales y garantiza el cumplimiento de normativas en evolución. La plataforma también monitorea anomalías en el rendimiento del producto, las tasas de conversión durante el ciclo de vida del producto, así como cambios en el uso de la tierra relacionados con la deforestación.
Monitoreo de calidad de datos: La plataforma emplea verificaciones automatizadas, revisiones manuales, validación contra fuentes externas y notificaciones de errores en tiempo real para mantener la precisión y confiabilidad de los datos. Las pistas de auditoría y los controles de acceso para los usuarios proporcionan transparencia, mientras que el geoetiquetado y las marcas de tiempo respaldan la trazabilidad. V&T también verifica que la información se alinee con valores y estándares esperados, asegurando que las incoherencias en los datos se resuelvan de manera efectiva.
Verificaciones de calidad de los datos: Las verificaciones de calidad se realizan durante la entrada de los datos, inmediatamente después de su carga en el sistema, durante el procesamiento de datos y en intervalos programados. Los usuarios reciben retroalimentación sobre errores, y se proporciona soporte humano para asistir con las correcciones, asegurando que los datos cumplan con los estándares de calidad.
Modelo de precios: Basado en el uso que se le dé.
Darse cuenta del impacto: más allá de las herramientas
Si bien las herramientas tecnológicas desempeñan un papel esencial en la mejora de la calidad de los datos, éstas son sólo una parte de la solución. Se necesita una estrategia más amplia que fomente una cultura de calidad de datos para crear un impacto duradero.
Un aspecto crítico de esta estrategia es la educación. Los actores a lo largo de la cadena de suministro deben entender por qué la calidad de los datos es importante y cómo afecta a sus operaciones. Al fomentar que se comprenda el valor de la calidad de los datos, los actores tienen más probabilidades de comprometerse a mantenerla.
Los incentivos son otro enfoque efectivo para alentar la adopción de prácticas de calidad de los datos. Los productores y las cooperativas son más propensos a adoptar nuevos sistemas cuando pueden ver beneficios tangibles, como un mejor acceso al mercado o la capacidad de cumplir con certificaciones premium.
En la carrera por digitalizar las cadenas de suministro del café, la calidad de los datos a menudo se pasa por alto. Sin embargo, es fundamental para el éxito. Los datos precisos y confiables permiten una mejor toma de decisiones, fortalecen los esfuerzos de cumplimiento y mejoran la trazabilidad en toda la cadena de valor.
A medida que las organizaciones cafeteras emprenden sus viajes de transformación digital, el llamado a la acción es claro: evalúen sus prácticas de datos, inviertan en las herramientas adecuadas y prioricen la educación y la colaboración. Al hacerlo, las empresas pueden sentar las bases para un sector cafetero más transparente, resiliente y sostenible, punto de datos tras punto de datos.
Elisa Criscione
Elisa es la fundadora y CEO de Digital Coffee Future. Es experta en la digitalización del café y la evaluación de la integración de herramientas digitales estratégicas para empresas y organizaciones.