Since in a fast-moving GIS mapping project, data accuracy is essential, quality control and appropriate review procedures were identified and implemented right from the start. In that vein, I performed regular quality checks, initiated peer reviews, and verification of information against reliable sources. The team was allowed to perform their duties based on set expectations, enabling adequate resources and a culture that supported precision. In short, this approach and commitment to data integrity gave birth to a superior quality and more valuable product—the map.

Es un desafío común cuando se trabaja bajo presión. Para lograr un equilibrio, podría ser útil recordar al equipo que la calidad de los datos es clave para el éxito a largo plazo. Establecer controles de calidad, fomentar pausas para revisar el trabajo y priorizar la claridad en las instrucciones puede marcar la diferencia. A veces, ir más despacio al principio evita errores que terminan costando más tiempo después.

Con mi equipo servimos a un grupo heterogéneo de agricultores, esto amplía la demanda de productos en precisión y e inversión; por ejemplo, en cartografía digital, se ha desarrollado un portafolio con varios niveles de precisión según el propósito de cada producto, en ese sentido, los flujos de trabajo y su control de calidad de datos son específicos y en los menos exigentes en precisión se ha desarrollado una variante colaborativa donde el cliente participa en la colección de datos. Como resultado los agricultores están conscientes de la relación costo-calidad de cada producto y más personas utilizan productos SIG para sus emprendimientos.

When I was studying GIS during my BSc Agric, I learned that accuracy is the foundation of any successful mapping project. To ensure my team prioritizes data accuracy over speed, I would emphasize the importance of quality control and its impact on the final outcome. I’d set clear expectations and timelines that balance thoroughness with efficiency, ensuring no one feels pressured to rush. Additionally, I’d implement periodic reviews and double-check critical datasets before finalizing. By fostering a culture where precision is valued, the team can deliver results we can confidently stand behind.

Managing a team of 15 GIS professionals, I consistently delivered projects on time without compromising quality, even during the challenges of COVID-19. To ensure data accuracy over speed, I relied on the following practices: 1. Set Clear Standards: Define data quality benchmarks upfront to align team efforts. 2. Task Allocation by Strength: Assign tasks based on expertise to boost precision. 3. Regular Quality Checks: Review outputs incrementally to catch errors early. 4. Practical Timelines: Set realistic deadlines to balance quality and efficiency. 5. Leverage Technology: Automate repetitive tasks to improve consistency while validating results.