코로나19가 구글 I/O 등의 오프라인 이벤트에 미친 영향을 지도에 시각화하기

세계가 코로나 바이러스 (Coronavirus)로 알려진 COVID-19의 확산에 계속해서 대항하면서 인적 비용과 경제적 비용이 모두 느껴지고 있습니다. 세계 보건기구 (WHO)에 따르면,이 발병은 “펜데믹 포텐셜(유행 가능성)”이며 3 월 6 일 현재 80여 개국에서 3,300 명 이상의 사망자가 발생하였고 확진자 수는 거의 10 만 명에 달했습니다. 지난 달 CARTO는 질병 데이터와 감염 확산을 시각화 한 포스트를 발표했습니다 .

국제 통화 기금 (IMF)은 각국이 질병에 맞서 싸우고 경제적 부담을 덜기 위해 영향을 받는 국가들을 위해 500 억 달러를 지원한다고 발표했습니다. 글로벌 공급망과 소비자 수요 또한 악영향을 받고 있으며, 자체 산업 내에서는 여행 금지, 보건 기관의 조언 및 직원 안전에 대한 우려로 글로벌 회사의 큰 이벤트 및 컨퍼런스가 영향을 받고 있습니다. 세계 3대 전시회로 꼽히는 스페인 바르셀로나에서 열리는 ‘MWC 2020’도 사상 처음으로 취소됐습니다. 페이스북 역시 개발자 행사인 F8을 개최하지 않기로 했으며, 마이크로소프트(MS)도 3월 15일부터 20일까지 예정된 전문가 커뮤니티 행사인 MVP 서밋을 취소했습니다. 구글은 내달 개최 예정이었던 ‘클라우드 넥스트20’ 행사를 취소하였고 5월에 열릴 예정이었던 연례 개발자 컨퍼런스인 구글I/O마저 취소하였습니다.

오프라인 이벤트 및 컨퍼런스 취소를 시각화

컨퍼런스 및 오프라인 이벤트 업계에서 코로나 바이러스의 실제적인 비용은 완전히 알려지지 않았지만 매우 중요합니다. Vox는 비용이 6 억 6 천 6 백만 달러 에 이를 것으로 추정하고 있습니다 . 바이러스가 계속 확산되면서 취소가 계속 될 것으로 예상 할 수 있습니다.

기술 산업 내 최초의 대규모 행사 취소 는 2 월 초 모바일 월드 콩그레스 (Mobile World Congress) 였으며, 그 이후 Google I / O , Facebook F8 및 기타 행사 는 취소되거나 연기되거나 온라인 컨퍼런스로 변경되었습니다. 예정대로 진행하기로 결정한 이벤트 주최자들은 미세한 증상이 있는 사람은 참석을 하지 못하게 조언을 하고 악수를 금지했으며 열 스캐너를 설치하고 있습니다.

아래 지도는이 네 가지 범주 중 하나에 해당하는 오프라인 이벤트 및 컨퍼런스를 강조 표시하고 각각의 회사 및 이벤트 주최자가 이 발생에 직면 한 문제에 어떻게 대응하고 있는지 보여줍니다.

 

예상 참석자 수를 사용하여 오프라인 이벤트 뿐만 아니라 지역 관광 및 서비스에 대한 손실 측면에서 가장 큰 영향을 줄 수있는 영역을 시각화 할 수 있습니다.

 

 

이렇게 예측 데이터를 지도에 시각화하면 어떻게 도움이 되나요? 

연기 및 취소되는 오프라인 이벤트 및 컨퍼런스는 COVID-19의 확산을 완화하는 데 지금 이시점에서 굉장히 필요합니다. 하지만, 경제적 영향은 분명히 있습니다. 이와 같이 예측 데이터를 시각화하여 이러한 영향을 측정 할 수 있으면 앞으로 필요한 준비의 수준을 결정하고 미래를 계획하는데 도움이 될 수 있습니다. 또한 앞으로 몇 주와 몇 달 안에 의심할 여지 없이 있을 경기 침체를 줄이기 위한 노력에 집중할 수있는 상황을 직시하고 대비하는 데 결정하는 데 도움이 될 수 있습니다.

SPH도 참여하기로 예정되어있던 오프라인 세미나와 관련 컨퍼런스들이 코로나바이러스에 대한 우려로 인해 취소가 되거나 연기가 되었답니다. 신종 코로나바이러스가 더이상 확산되지 않고 큰 피해없이 조속히 수습되기를 간절히 바랍니다.

 

SPH는 CARTO, Google Maps, SuperMap 등 다양한 케이스에 적용될 수 있는 다채로운 제품군을 보유하고 있으며 고객의 사례에 꼭 맞는 무료 세미나 및 개별 컨설팅을 제공하고 있습니다. 각 케이스에 맞춰 더욱 자세한 이야기를 나누고 싶으시다면 여기에서 문의 주시길 바라며, SPH에서 발행하는 GIS/로케이션 인텔리전스 관련 최신 소식을 받아보고 싶으신 분들은 페이스북 페이지 또는 뉴스레터를 구독해 주시길 바랍니다. 감사합니다.

CARTO 데이터 시각화: 코로나 바이러스 확산 지도

신종 코로나바이러스 감염증의 대규모 확산세가 아직도 계속되고있습니다. 신규 확진자와 사망자가 계속 생기고 있어 안심할 수는 없는 상황인 것 같습니다. 이럴 때일수록 더더욱 조심하고 또 조심해야되는 시기인 것 같습니다. 우리나라나 일본 뿐 아니라 먼 미국이나 유럽에도 확진자가 생기고 있는데요, 지도에 확진자와  완치자, 사망자를 표시해보았습니다.

 

위의 지도로 전 세계 질병 확산을 확인할 수 있습니다. 상당 수의 사례가 국가간 운송을 기반으로 확산되었습니다. 직항이 없는 중남미의 경우 확진자가 보이지 않습니다. 그러나 “바이러스에 안전한 나라는 없다”는 말이 있는만큼, 여전히 주의해야 겠습니다.

 

중국 내의 코로나19 확산 모습입니다. 위의 지도를 발행한 2월 10인 기준 확진자는 4만 여 명이었습니다. 오늘(17일) 기준 누적 확진자는 벌써 7만 명을 넘어섰다고 하네요.

 

마지막으로 후베이성 내 코로나19의 확산 속도를 표시한 지도입니다. 굉장히 빠른 속도로 확산되고 있습니다.

지도를 통해 질병 데이터를 확인하니 코로나19의 심각성을 더 잘 느낄 수 있었던 것 같습니다. 발병한지 벌써 한 달이 넘어 위험성이 더욱더 부각되고 있고 경계 상태입니다. 계속해서 마스크 착용과 손씻기로 코로나를 잘 이겨냈으면 좋겠습니다.

 

 

SPH는 CARTO, Google Maps, SuperMap 등 다양한 케이스에 적용될 수 있는 다채로운 제품군을 보유하고 있으며 고객의 사례에 꼭 맞는 무료 세미나 및 개별 컨설팅을 제공하고 있습니다. 각 케이스에 맞춰 더욱 자세한 이야기를 나누고 싶으시다면 여기에서 문의 주시길 바라며, SPH에서 발행하는 GIS/로케이션 인텔리전스 관련 최신 소식을 받아보고 싶으신 분들은 페이스북 페이지 또는 뉴스레터를 구독해 주시길 바랍니다. 감사합니다.

 

 

 

CARTOframes 1.0으로 공간 분석의 속도를 높이세요

비즈니스 문제를 해결하기 위한 데이터 분석력을 인정받으면서, 공간 분석에 대한 관심은 점점 높아지고 있습니다. 사모펀드나 리테일과 같은 수백만 달러 규모의 산업 역시 앞서 나가기 위해 공간 분석을 도입하고 있습니다.

더 깊은 인사이트를 위해, 여러 기관들은 ‘어디(where)’에서 벗어나 ‘왜(why)’에 집중하기 시작했습니다. 이벤트가 어디서 발생하는지를 보는 것과 그것이 왜 발생했는지를 아는 것은 다릅니다. 후자는 의사 결정을 내릴 수 있는 실행 가능한 인사이트를 제공합니다. 이러한 인사이트를 얻기 위해, 데이터 사이언티스트는 공간 데이터 사이언스와 같은 공간적 지식을 활용해야 합니다.

그러나 지리정보를 정확하게 이해하는 데이터 사이언티스트에 대한 수요는 공급을 훨씬 뛰어넘습니다. 전 세계 300만 명의 데이터 사이언티스트 중에서 (주피터와 R 노트북을 사용하는), 겨우 1%만이 공간 데이터 사이언티스트입니다. CARTO의 목표는 더 많은 데이터 사이언티스트를 공간 분석의 영역으로 끌어들이고, 그들의 작업 중 가장 길고 소모적인 일을 자동화하는 것입니다.

그 목표를 실현할 CARTOframes 1.0을 소개합니다!

 

 

CARTOframes는 데이터 사이언티스트나 분석가들이 CARTO의 지도, 데이터 및 분석을 워크플로우에 하나로 통합할 수 있는 파이썬 라이브러리입니다. 데이터 사이언티스트가 직접 만든 툴이기 때문에, 공간적 인사이트로 분석의 힘을 높이고 공간 데이터 모델을 효율적으로 활용하고 싶은 사람들에게 적격입니다.

CARTOframes는 오픈 소스이며 OS 커뮤니티에서 구축되어 데이터 사이언티스트를 위해 현재 가능한 스택(SciPy, GeoPandas)과 최고의 호환을 보장합니다. 라이브러리 디자인 단계에서 개발자들과 함께 작업하여, CARTOframes의 통합이 완벽해지도록 노력했습니다.

데이터 사이언티스트는 작업 시간의 80%를 데이터 수집과 클렌징에 투자합니다. 그런 긴 작업은 지루하고 낭비적일 뿐만 아니라 전체 모델의 유효성을 저해하는 실수를 할 가능성도 높아집니다. CARTOframes는 공공 및 프리미엄 공간 데이터 저장소인 Data Observatory와의 통합으로 이 시간을 단축합니다.

CARTOframes 1.0에서는 다음과 같은 기능을 제공합니다.

  • 파이썬 노트북에서 직접 엔드 투 엔드 분석을 수행하고 현재 작업 환경의 출력을 공유할 수 있습니다. 더 이상 컨텍스트 전환이 필요하지 않습니다.
  • 새로운 데이터 소스를 도입하여 분석을 한 단계 업그레이드하고 모델의 정확도를 높여 데이터를 강화하세요.
  • 간소화된 데이터 검색 및 프로세스를 통해 데이터를 수집하고 클렌징하는 시간을 단축하세요.

 

엔드 투 엔드 공간 데이터 분석 워크플로우

 

1.데이터를 시각화하세요

노트북에 멋진 지도를 불러와 데이터를 빠르게 시각화하세요. 별도 설치가 필요없는 지도 제작 기능을 통해, 여러분은 지도 전문가 없이도 커스텀 베이스 맵, 여러 레이어와 레이아웃, 목차, 팝업, 위젯 등으로 멋지게 데이터를 시각화할 수 있습니다.

 

 

 

2. 데이터를 분석할 수 있도록 준비합니다

때로는 데이터를 바로 지도에 표시할 수 없습니다. 지오코딩 서비스를 활용하면 단 한 줄의 코드로 일반 텍스트 주소를 지오메트리로 변환할 수 있습니다.

또한 등치선 기능을 사용하여 거리 및 이동 시간 버퍼를 생성하여 공간 관계를 신속하게 시각화하고 데이터의 컨텍스트를 이해할 수 있는 영향 영역을 계산할 수도 있습니다.

 

 

 

3. 최고의 데이터스트림으로 데이터를 풍부하게 만드세요

데이터가 어떻게 생겼는지 알게 되었다면, 이제 데이터를 새로운 데이터 소스로 확대하여 모델의 예측력을 높일 때입니다. 노트북에서 데이터 및 분석과 관련된 새로운 데이터스트림을 찾을 수 있는 Data Observatory에 액세스할 수 있습니다.

 

Data Observatory는 새로운 데이터를 수집하는 모든 과정을 간소화합니다. 노트북에서 바로 데이터세트에 관한 통계를 볼 수 있어, 데이터를 구매하기 전에 조사해보고 현재 작업 환경에 맞는 프리미엄 데이터세트를 요청할 수 있습니다.

필요한 데이터를 얻었다면, 쉽게 포인트나 폴리곤을 형성하여 분석에 활용하거나 CARTO의 데이터베이스인 PostGIS와의 통합으로 데이터 결합 또는 교차점 결합과 같은 공간 분석을 수행할 수 있습니다.

 

4. 결과를 도출하고 모두에게 공유하세요!

CARTOframes를 사용하면 파이썬 노트북에서 직접 데이터를 사용하여 웹 앱을 만들고 게시할 수 있습니다.

분석을 마치면 히스토그램, 카테고리, 애니메이션 또는 시계열과 같은 위젯을 추가하여 조직의 다른 사용자가 쉽게 출력을 사용할 수 있습니다. 그런 다음 이를 게시하여 공유 가능한 링크를 얻기만 하면 됩니다.

 

 

SPH는 CARTO, Google Maps, SuperMap 등 다양한 케이스에 적용될 수 있는 다채로운 제품군을 보유하고 있으며 고객의 사례에 꼭 맞는 무료 세미나 및 개별 컨설팅을 제공하고 있습니다. 각 케이스에 맞춰 더욱 자세한 이야기를 나누고 싶으시다면 여기에서 문의 주시길 바라며, SPH에서 발행하는 GIS/로케이션 인텔리전스 관련 최신 소식을 받아보고 싶으신 분들은 페이스북 페이지 또는 뉴스레터를 구독해 주시길 바랍니다. 감사합니다.

‘엑셈’에서의 CARTO 온사이트 세미나 현장 스케치

지난 주, SPH 팀은 대한민국을 대표하는 글로벌 IT 성능관리, 빅데이터 플랫폼 기업인 엑셈을 방문하여 CARTO 온사이트 세미나를 진행하였습니다. 국내 소프트웨어 기업으로 코스닥 상장사인 엑셈은 데이터베이스관리시스템(DBMS)을 모니터링하는 소프트웨어를 만드는 회사입니다.

강서구에 위치하고 있는 엑셈은 국내 최초로 데이터베이스 성능관리 솔루션인 ‘맥스게이지(MaxGauge)‘를 독자 개발해 공급한 이후 2006년부터 시장 점유율 1위를 차지하고 있습니다. 현재 삼성전자를 비롯해 약 400여 곳의 고객사를 확보하고 있으며 ‘맥스게이지’는 국내에 유일한 국산 성능관리도구로 특허를 비롯하여 NT(산자부 인증), KT(과기부 인증), IT(정통부 인증), 장영실상 수상, 조달청 우수제품 등 각종 인증을 휩쓴 제품입니다.

공간데이터를 시각화하여 인사이트를 얻을 수 있는 로케이션 인텔리전스 플랫폼 CARTO에 대해서 전반적인 설명은 유경수 이사님이 맡아주시고 기술적인 내용은 박재형 부장님이 이번 온사이트 세미나를 이끌어 주셨습니다. 공간정보 글로벌 시장규모에 대한 이야기를 시작으로 아시아의 공간정보 시장 성장률이 가장 빠른 속도로 증가하고 있다는 것을 설명해주셨습니다.

더불어, 비즈니스 분석에서 위치정보의 중요성은 계속해서 증가하고 있다는 것을 다양한 활용사례를 통해서 보여주셨습니다. 실제적으로 위치정보와 비즈니스 분석의 결합으로 인한 솔루션들이 어떠한 것들이 있는 지, CARTO 를 통해서 다양한 분야의 비즈니스 인사이트를 얻는 사례들을 함께 보는 시간을 가졌습니다.

가장 흥미로운 사례는 유럽 최대 통신사인 Vodafone이 Retail Shop의 판매현황 및 방문객 수, 권역 관리 뿐만 아니라 Retail Shop 간의 비교, 경쟁회사 Shop과의 비교 등을 통해 새로운 판매전략 수립에 활용하고 있는 사례였습니다.

유럽 최대 통신사인 Vodafone은 스페인 바르셀로나 유동인구의 다양한 분석(성별, 연령대, 시간대, 요일별, 출퇴근 혹은 관광방문 등)을 통해 효과적으로 타깃 마케팅을 하기 위한 수단으로 활용하고 있으며, 나아가 이렇게 축적한 데이터 서비스를 일반 기업들에게 유료 분석리포트로 제공하고 있습니다.

이 외에도 국내 SKT 유동인구 활용 솔루션 사례, Global Fishing Watch 사례, 올리브영 관련하여 CARTO를 활용해 입지 별 전략을 유동인구에 따라 다르게 세팅했던 저희 내부 콘텐츠 사례 등을 엑셈 빅데이터 팀 직원분과 함께 공유하는 시간을 가졌습니다.

두번째 세션에서는 박재형 부장님이 CARTO의 실제 기능적인 부분들을 간략하게 설명해주셨습니다. 인터렉티브한 대시보드를 통해 누구나 쉽게 위치정보를 활용하고 공유할 수 있게 하는 CARTO Builder, 대규모 분석와 효과적인 서비스 개발 및 웹/모바일 임베딩을 가능하게 해주는 CARTO Engine, 신뢰할 수 있는 데이터 소스를 가져와서 가지고있는 데이터와 함께 사용하고 기존 분석 워크플로우에 결합시킬 수 있는 Data Observatory 등등에 대해서 살펴보는 시간을 가졌습니다. 

CARTO의 Developer Center에서 로케이션 인텔리전스 관련 어플리케이션에 대해서 공유하는 커뮤니티를 소개하고, 현장에서 직접 데이터를 지도에 시각화 하는 기본적인 것들을 시연해보기도 하였습니다.

기존의 비즈니스 분석을 담당하던 BI는 위치정보의 중요성으로 인해 Map 서비스를 도입하고 있지만 보조적인 수준에 머물러있습니다. 그래서 더더욱 GIS와 BI가 유기적으로 결합된 로케이션 인텔리전스의 요구가 계속해서 증가하고있습니다. CARTO는 비즈니스 분석을 위한 Business intelligence, 위치기반 서비스, 그리고 전통적인 GIS 장점들이 모두 결합된 하나의 솔루션이라고 볼 수 있습니다. 이와 관련해서 궁금하신 사항이 있고 CARTO 활용에 대해서 더 구체적으로 알고싶으시다면 온사이트 세미나를 신청해주시기 바랍니다.

 

SPH는 CARTO, Google Maps, SuperMap 등 다양한 케이스에 적용될 수 있는 다채로운 제품군을 보유하고 있으며 고객의 사례에 꼭 맞는 무료 세미나 및 개별 컨설팅을 제공하고 있습니다. 각 케이스에 맞춰 더욱 자세한 이야기를 나누고 싶으시다면 여기에서 문의 주시길 바라며, SPH에서 발행하는 GIS/로케이션 인텔리전스 관련 최신 소식을 받아보고 싶으신 분들은 페이스북 페이지 또는 뉴스레터를 구독해 주시길 바랍니다. 감사합니다.

2020년 공간 데이터 사이언스의 현황에서 발견한 3가지 인사이트

공간 데이터 사이언스는 급속도로 성장 중인 분야입니다. 이제는 수 많은 분야에서 그 가치를 인정받고 영향력을 넓히는 중이죠. 산업 전반의 공간 데이터 사이언스 트렌드를 이해하기 위해, 저희는 각 분야의 전문가를 대상으로 설문을 진행하여 새로운 인사이트와 2020년에 기대할 수 있는 것 등을 알아보았습니다.

아래는 현황 보고서에서 발췌한 Top 3 인사이트입니다.

 

공간과 GIS – 교류는 늘고 있지만 여전한 과제

보고서에 따르면 데이터 사이언스와 GIS 부서를 보유한 기업이 점점 많아지고 있습니다. 그리고 전문 데이터 사이언티스트들 사이에서 공간적 기술이 더욱 확산될 때까지(아래에서 논의할 과제이기도 합니다), 이것은 매우 유용합니다.

불행히도, 이들 부서 간의 협업은 보장되어있지 않습니다. 45%의 기업이 데이터 사이언스나 GIS 팀과 매일 협력하고 있다고 응답하였고, 55%는 그렇지 않다고 답했습니다.

이 부서들이 서로 협업하지 않는다면, 기업들은 데이터에서 최대 가치를 끌어낼 수 없습니다. 기업은 이 고립을 깨고, 데이터 사이언스 전략을 발전시키고 공간 관련 문제를 더 적극적으로 다루어야 합니다.

 

선두에 파이썬, 뒤쫓아가는 R

코카콜라 vs 펩시, 스타워즈 vs 스타트렉

데이터 사이언스 분야에서 파이썬과 R에 대한 논의는 대단한 논쟁의 장에 속합니다. 그만큼 여러 의견들이 있습니다.

설문 응답자들 사이에서 공간 데이터 사이언스 운영에 어떤 언어가 더 나은지에 대한 의견이 분분한 것은 당연합니다.

 

74%의 데이터 사이언스 팀이 파이썬을 그들의 주요 프로그래밍 언어로 꼽았습니다.

 

파이썬이 R을 이기고 있긴 하지만, 둘 다 장점이 뚜렷합니다. 파이썬이라고 답한 사람들은 보다 중앙 집중화되고 조작된 패키지의 생태계를 주요 차별화 요소로 파악했습니다. 한편 R의 지지자들은, R이 라이브러리의 관점에서 좀 더 완전한 제안을 하고 있다고 답했습니다.

 

 

희귀하지만 꼭 필요한 공간 데이터 사이언스 자원

공간 데이터 사이언스는 아직 걸음마 단계입니다. 따라서 실무에 완전히 적용할 수 있는 자원을 찾는 것이 중요한 과제입니다. 설문 조사에 응답한 사람들은 이러한 어려움을 해결하기 위해 적절한 소프트웨어를 구입하는 것뿐만 아니라, 공간 데이터 사이언스 임무에 적합한 인재를 찾는 것에도 주목했습니다.

 

 

80%의 응답자가 공간 분석에 특화된 데이터 사이언티스트를 찾는 것이 어렵다고 답변했습니다.

 

공간 데이터 사이언스는 범위와 중요성이 점점 커지고 있는 분야입니다. 하지만 우리는 여전히 그것이 어떻게 구현되는지를 배워나가고 있습니다. “2020 기업의 공간 데이터 사이언스 현황 보고서전문에서 모든 조사 결과와 인사이트를 확인할 수 있습니다.

 

SPH는 CARTO, Google Maps, SuperMap 등 다양한 케이스에 적용될 수 있는 다채로운 제품군을 보유하고 있으며 고객의 사례에 꼭 맞는 무료 세미나 및 개별 컨설팅을 제공하고 있습니다. 각 케이스에 맞춰 더욱 자세한 이야기를 나누고 싶으시다면 여기에서 문의 주시길 바라며, SPH에서 발행하는 GIS/로케이션 인텔리전스 관련 최신 소식을 받아보고 싶으신 분들은 페이스북 페이지 또는 뉴스레터를 구독해 주시길 바랍니다. 감사합니다.

 

이 달의 지도 – 소규모 커피 농가를 빈곤에서 구제하기

14세기 터키에서 시작된 이래로 커피와 카페는 문화적 영향을 많이 받아왔고, 커피콩은 세계에서 가장 많이 거래되는 작물로 자리 잡았습니다. 이 글을 읽으면서도 커피를 마시고 있는 분들도 있겠죠. 그런데, 다들 커피의 원산지는 알고 계시나요?

구글에 ‘세계의 커피 농장 수’를 검색한다면, 가장 많이 나오는 숫자는 2500만 개 일 것입니다. 하지만 이 수치는 최근 논란이 되고 있습니다. 정확한 수치를 위해 지속 가능한 커피 산업을 위한 단체인 Enveritas가 자체 분석을 실행했습니다.

특히 조직화되지 않은 소규모 농가를 중심으로, Enveritas는 CARTO를 활용하여 연구 결과를 시각화하고, 농가를 빈곤에서 구제하기 위해 지속 가능한 공급망을 구축하고자 노력하고 있습니다.

 

전 세계 커피의 60%를 소규모 농가에서 생산하고 있습니다.

 

 

전 세계 커피의 21%가 50헥타르 이상의 대농장에서 재배되고, 19%는 5-50헥타르의 중간 규모 농장, 나머지 60%가 5헥타르 이하의 소규모 농장에서 재배됩니다.

이 소규모 농장의 대부분이 커피 생산에 의존하고 있지만, 생산을 늘리는 데에 어려움을 겪고 있습니다. 브라질의 아라비카 커피 농장에서는 헥타르 당 1500kg의 커피콩을 생산하는 반면, 에티오피아의 경우 평균 250kg을 생산하는 것만 봐도 문제를 명백히 알 수 있습니다.

 

1250만 개의 소규모 커피 농장이 있습니다.

 

 

20개국에서 2만 건이 넘는 인터뷰를 분석한 결과, Enveritas는 앞에서 언급한 숫자의 절반인 1250만 명의 소규모 커피 농장주가 있다고 추정했습니다. 이 업데이트된 숫자로 농부들이 직면하고 있는 문제들을 더 잘 이해할 수 있고 생계를 개선할 수 있습니다.

 

 

이 1250만 명의 농부들은 주로 기후와 토양이 커피를 재배하기에 적합한 20개국에 살고 있습니다. 이 소규모 농부들의 거의 절반은 에티오피아(220만 명), 우간다(180만 명), 인도네시아(130만 명)에 분포되어 있습니다. 베트남, 브룬디, 케냐, 콜롬비아에도 각각 50만 명이 넘는 커피 농부가 있습니다.

매일 우리가 마시는 커피에 기여하는 농부들의 다양성과 규모를 인식하는 것은, 커피를 책임감있게 소비하는 것의 첫걸음입니다. 진정한 지속가능성은 커피의 출발점에 있는 농부들을 확인하는 것에서 시작해야 합니다.

 

44%의 소규모 커피 농부들은 가난에 시달리고 있으며, 22%는 극빈층에 속합니다.

 

빈곤 통계는 세계 은행의 하루 소비 임계값(2011 PPP)이 1.90달러 및 3.20달러(온두라스, 우간다 및 인도네시아는 3.10달러)에 기초하고 있습니다.

Enveritas는 1250만 명의 소규모 커피 농부들 중 적어도 550만 명이 국제 빈곤선 3.20달러 이하로 살아가고 있다고 추정했습니다. 가장 높은 빈곤 수준은 아프리카와 오세아니아에서 관찰되었습니다.

가난에 시달리고 있는 대부분의 커피 농부들은 6개의 동아프리아 국가에 집중되어 있습니다. 이 나라들은 빈곤층에 속하는 전 세계 커피 농부의 63%를 차지하고 있으며, 극빈층은 71%에 해당합니다. 이 지역은 낮은 커피 생산량과, 그에 따른 낮은 소득이 특징입니다. 낮은 생산량은 가지치기와 같은 간단하고 유기적인 방법을 통해 해결할 수 있지만, 이 방법은 체계적이고 타겟팅된 트레이닝 프로그램을 필요로 합니다.

 

농부의 1/3은 커피 생산으로 연간 100달러도 벌지 못합니다.

 

 

사용된 방법

Enveritas는 국가별 총 생산량(공식 생산 통계, 수출 물량 데이터, 전문 기관의 추정치)과 수집한 평균 농가 생산량을 종합하여 농부의 수를 추정했습니다. 연구는 58개의 커피 산지 중 전 세계 생산의 92%에 해당하는  20곳에서 실시되었습니다.

그 다음 이 국가들에 해당하는 빈곤 레벨 모델을 구축했습니다. 7개 국가는 PPI(Poverty Probability Index, 빈곤확률지수)를 활용하여 수집된 빈곤 데이터를 바탕으로 했습니다. 나머지 국가는 두 빈곤선 아래에 사는 커피 농부들의 수를 추정하기 위해 세계 은행 빈곤 수치, 국가 이하의 빈곤 지수, Enveritas 현장 팀의 연구, 농장 수확량 및 규모 추정치 등 여러 출처를 활용했습니다.

 

 

What’s next?

Enveritas는 관련된 농부들을 위해 더 지속가능한 공급 체인을 확보하도록, 커피와 코코아를 아울러 여러 요인을 연구하고 있습니다. 아직까지 책임감 있는 공급 체인을 확보한 것은 아니지만, 성취할 수 있다는 것을 알고 있습니다.

Enveritas는 지금까지 13개국에서 10만 명 이상의 농부들과 대화를 나누었으며, 데이터 및 지리 공간 도구를 사용하여 자신의 삶에 힘을 실어주고 도전을 줄일 계획입니다. Enveritas는 파트너십에 대한 모든 아이디어를 환영하며 enveritas.org 또는 info@enveritas.org을 통해 연락할 수 있습니다.

 

 

SPH는 CARTO, Google Maps, SuperMap 등 다양한 케이스에 적용될 수 있는 다채로운 제품군을 보유하고 있으며 고객의 사례에 꼭 맞는 무료 세미나 및 개별 컨설팅을 제공하고 있습니다. 각 케이스에 맞춰 더욱 자세한 이야기를 나누고 싶으시다면 여기에서 문의 주시길 바라며, SPH에서 발행하는 GIS/로케이션 인텔리전스 관련 최신 소식을 받아보고 싶으신 분들은 페이스북 페이지 또는 뉴스레터를 구독해 주시길 바랍니다. 감사합니다.