Alumnos Big Data & Analytics EAE Barcelona

Estudiantes de la EAE Business School Barcelona colaboran con Progreso & Beyco para mejorar la producción sostenible de café

Durante los últimos meses y como parte de su Trabajo Final de Máster, estudiantes del Máster en Big Data y Analytics de EAE Business School Barcelona han colaborado con la ONG holandesa Progreso y Beyco, una plataforma de comercio de café basada en blockchain, para realizar un análisis de las coincidencias entre las parcelas de café de Progreso en Colombia y las áreas de deforestación bajo las regulaciones de la UE.

Federica Marra, Senior Product Owner de Beyco, enfatizó: "Fue genial colaborar con EAE Business School Barcelona y sus talentosos estudiantes. Esto permitió a Progreso experimentar en un tema importante como los geodatos, el cumplimiento de EUDR y la lucha contra la deforestación, y nos proporcionó una gran visión sobre cómo podríamos avanzar en el futuro."

El proyecto de investigación examina la superposición entre las regiones de cultivo de café apoyadas por Progreso y las áreas de deforestación, particularmente en Colombia, en respuesta a la Regulación de la UE sobre productos libres de deforestación (EUDR). Como parte de su investigación, los estudiantes han desarrollado un marco de análisis de datos geoespaciales para identificar estas coincidencias.

Se eligió Colombia debido a su significativa disponibilidad de datos sobre deforestación y cultivo de café, proporcionados por Progreso. Esto permite un análisis exhaustivo y conclusiones robustas. El marco tiene como objetivo la escalabilidad, ayudando a Progreso a evaluar proactivamente los riesgos ambientales en su red utilizando imágenes satelitales y datos geoespaciales.

El estudio se centró en el impacto ambiental de la producción de café, específicamente en su intersección con los puntos críticos de deforestación. Tiene como objetivo apoyar a Progreso en la mejora de las prácticas sostenibles de producción de café y en el cumplimiento de las regulaciones de la UE sobre productos libres de deforestación.

Nicolás Raimundez, de EAE Barcelona, quien completó su Trabajo Final de Máster (TFM) en este proyecto, comentó: "La colaboración de Progreso con EAE Barcelona destacó la importancia del intercambio de conocimientos. Juntos, abordamos desafíos ambientales mediante enfoques basados en datos."

Asimismo, Fernando Luevano, estudiante de EAE Barcelona y parte de este Trabajo Final de Máster, afirmó: "La sinergia entre los estudiantes de EAE Business School Barcelona y Progreso mostró el poder del trabajo en equipo multidisciplinario para abordar causas significativas como la deforestación y ofrecer soluciones escalables."

Hacia una producción de café sostenible

El proyecto desarrollado por Nicolás Raimundez, Fernando Luevano, Daniel Castro, Daniel Lyons y Sofía Ntalla, estudiantes del Máster en Big Data y Analytics de EAE Barcelona, enfatiza la producción sostenible de café y el análisis geoespacial para cumplir con las regulaciones de deforestación de la UE. Desarrollando un marco escalable para identificar coincidencias entre las regiones de café apoyadas por Progreso y las áreas de deforestación, apoya los objetivos de sostenibilidad de Progreso y establece un precedente para futuras investigaciones. La investigación subraya la efectividad de los enfoques basados en datos para abordar desafíos ambientales y destaca la necesidad de innovación continua en los métodos de intercambio de datos.

El panel de control de Streamlit para Huila, Colombia, presenta un mapa dinámico que ayuda a los importadores de la UE a verificar el origen del café y empodera a los agricultores con información sobre conservación. Puede escalarse a otras regiones como Perú, Nicaragua y Ruanda, mejorando la credibilidad a través del seguimiento de KPI y la gestión proactiva de riesgos. Los desafíos incluyen la disponibilidad de datos, los recursos computacionales y el acceso remoto a Internet. Las sugerencias incluyen la integración en tiempo real de satélites, la capacitación de usuarios y la mejora continua basada en retroalimentación.

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