Aplicación móvil para mejorar la calidad de la recolección de datos para la certificación Rainforest Alliance en una Cooperativa Agraria de Jaén, 2023

Abstract

La certificación Rainforest Alliance se ha convertido en un requisito clave para los productores agrícolas que buscan acceder a mercados internacionales exigentes en términos de sostenibilidad. Sin embargo, el proceso de recolección de datos necesario para cumplir con los estándares de esta certificación sigue siendo un desafío para muchas cooperativas agrarias. Este estudio aborda esta problemática mediante el desarrollo e implementación de una aplicación móvil diseñada para optimizar y mejorar la calidad de la recolección de datos en una cooperativa agraria de Jaén, Perú. La aplicación aprovecha las ventajas de la tecnología móvil para brindar una solución integral y accesible, con formularios digitales intuitivos y controles de validación que minimizan errores y garantizan la consistencia de los datos. Además, se desarrolla un módulo de análisis descriptivo en Python que permite procesar los datos recopilados y reportar información relevante a los administrativos de la cooperativa. Al facilitar la obtención de datos de calidad y proporcionar herramientas analíticas avanzadas, esta investigación busca empoderar a las cooperativas para cumplir con los estándares de certificación de manera más eficiente y efectiva, impulsando así la adopción de prácticas agrícolas sostenibles y mejorando el acceso a mercados globales.

Rainforest Alliance certification has become a key requirement for agricultural producers seeking to access international markets demanding sustainability standards. However, the data collection process necessary to meet the requirements of this certification remains a challenge for many agricultural cooperatives. This study addresses this problem by developing and implementing a mobile application designed to optimize and improve the quality of data collection in an agricultural cooperative in Jaén, Peru. The application leverages the advantages of mobile technology to provide a comprehensive and accessible solution, with intuitive digital forms and validation controls that minimize errors and ensure data consistency. Additionally, a descriptive analysis module is developed in Python that allows processing the collected data. By facilitating the acquisition of high-quality data and providing advanced analytical tools, this research seeks to empower cooperatives to meet certification standards more efficiently and effectively, thereby promoting the adoption of sustainable agricultural practices and improving access to global markets.