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IDENTIFICAR

¿Qué datos tienes? ¿Para qué los usarás? ¿Tu organización lleva a cabo entrevistas a las personas que atiende? ¿LLenan fichas, formularios o documentos que guardan en un archivero? ¿Cuáles son las fuentes de datos con que cuenta la organización? ¿Es la obtención lo más eficiente posible, o implica transcripciones que pueden, a su vez, provocar errores u omisiones en sus datos?

En la fase de identificar datos, lo más importante es que respondas estas preguntas con la información de tu organización. En ocasiones existe información en lugares que no imaginas. Por ejemplo, en un formulario de registro para la atención de su población objetivo, o que verbalmente se hagan preguntas que registradas podrían conformar una base de datos. Otra posible fuente de información es la realización de entrevistas, que implicaría un trabajo posterior para obtener datos cuantitativos a partir de ellas.

Para identificar puedes comenzar enlistando qué información te es más útil, para comunicarla posteriormente o para conocer mejor tu información.

Después, en la misma lista enumera con qué datos ya cuentas y cuáles te faltan para lograr tus objetivos. En una tercera columna de ese documento puedes enumerar también las potenciales fuentes de esos datos, y que en la fase "Obtener" explorarás. Por ejemplo, una fuente de información potencial serán las búsquedas avanzadas a través de buscadores, pero quizá es necesario que busques información a través de solicitudes de información, todo esto corresponde a la fase de identificar.

En este paso, también es necesario identificar, además de los datos que ya se generan, cuáles realmente pueden seguirse recolectando a través de los años, y cuáles sólo son buenos deseos pero inaccesibles desde un punto de vista cotidiano de la organización.

Sin embargo los datos por sí mismos no logran objetivos de cambio. Es necesario identificar las estrategias donde los datos serán útiles; por ejemplo la evidencia para exigir e incidir en políticas públicas o cambios en prácticas, mejorar el conocimiento de prioridades y necesidades de la población que atendemos o la oportunidad de comunicar a otros actores de cambio.

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OBTENER

¿Si los datos no los tengo en un rincón de la oficina, dónde puedo encontrarlos o cómo generarlos? ¿Cómo sé que otras fuentes puedo incorporar para enriquecer los datos que ya tengo? ¿Qué fuentes de datos son la óptimas para mi propósito?

Hay distintas formas de obtener datos: una puede ser la sistematización de las entrevistas que la organización lleve a cabo, o de los registros de ingresos de población atendida, otra puede ser el establecimiento de fuentes externas, una más podría ser llevar a cabo encuestas digitales que antes no se llevaban a cabo, o hacerlas incluso presenciales.

Ya que se identificaron los datos con que cuenta la organización (o no), es necesario explorar portales públicos de datos abiertos, en el orden nacional o local y buscar formatos de preferencia abiertos que puedan ser localizados ahí.

Además de portales abiertos, en ocasiones es necesario usar herramientas de obtención automatizada de datos o “scrapping”, que puedes encontrar en la sección de recursos. Algunas son precompiladas y otras requieren programación.

Otra manera de obtener datos analizables es la digitalización de impresos que tengamos disponibles a través de herramientas de reconocimiento ocular de caracteres (OCR, por sus siglas en inglés). Hay muchas de ellas disponibles de manera gratuita en línea. La facilidad de digitalización dependerá de la calidad de la imagen o de la tabla original de donde se obtienen.

También es posible obtener datos llevando a cabo un levantamiento de datos con herramientas de recolección, algunas de ellas disponibles también libremente y sencillas de usar.

Otra forma de obtener datos es a través de solicitudes de información a los organismos públicos que en muchos países están dispuestos para garantizar el libre acceso a la información.

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LIMPIAR

¿Tus datos de fecha o teléfono tienen formato de número?

¿Las ciudades o fechas se escriben de manera distinta en tus bases de datos?

¿Existen distintas formas de escribir la misma ciudad entre distintos registros en tu base? ¿Hay caracteres extraños?El proceso de limpieza te ayudará a erradicar estos y otros problemas que no te permiten analizar la información con la que cuentas, y continuamente te arrojan categorías que en realidad no deberían serlo, por ejemplo, CDMX vs. Ciudad de México.

Aunque al principio parezca que el análisis es simplemente la creación de algunas fórmulas o dar clic a algunos botones para obtener respuesta, lamentablemente el lidiar con datos del mundo real nos enfrenta a una realidad inalterable: los datos están sucios, de mil maneras distintas.

Por ejemplo, requerimos una columna exclusivamente para el apellido de una persona, o, al revés, requerimos todo el nombre junto. Las direcciones están incompletas, pero tenemos una columna con latitud y longitud, o tenemos nombres de instituciones, pero una de ellas tiene siglas con puntos, y la otra, por error, no los tiene.

También es posible, encontrar una columna con números de identificación o telefónicos, pero que al ver las características de dicha columna notamos que está formateada como “número”. En este caso, por ejemplo, un teléfono no se suma ni se resta, y por lo tanto debe ser texto, no un número. Asimismo, formatear las fechas como tales nos permitirán hacer los análisis y visualizaciones correctas.

Existen distintos tipos de metodología y herramientas para la limpieza que puedes encontrar en la sección de Recursos.

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ANALIZAR

¿Cómo se compara una variable antes y después de algún acontecimiento coyuntural?

¿Son los mismos? ¿Crecieron uniformemente? ¿Algunos crecieron y otros disminuyeron?

¿Cuáles son las principales necesidades de mi población objetivo en un momento dado?

Una vez que los datos se encuentran en “cajas” o categorías distintas, únicas, identificables y numerables, es posible empezar el proceso de análisis, que consiste en contar y comparar dichas categorías para obtener conocimiento que antes del análisis no existía.

Para comparar podemos usar estadística descriptiva: algunas medidas de centralidad estadísticas básicas, como el promedio, la media, la desviación estándar: todas ellas nos indican cómo se comportan nuestros datos. Por ejemplo, podemos saber cuál es la edad promedio de las personas que acuden a nuestra organización, pero también podemos saber los rangos completos de edad y el porcentaje de personas en cada uno de ellos.

La visualización como parte del análisis también entra en juego aquí. Te permite llegar a conclusiones que quizá es más sencillo formular luego de mirar los gráficos.

Además, podremos hacer conjeturas acerca de variables que creemos puedan estar relacionadas, e incluso, en una etapa posterior, es posible hacer pruebas de esta hipótesis a través de modelos estadísticos.

Sin embargo, lo mejor es ir poco a poco, y recordar que el análisis y la limpieza son procesos iterativos, que se repiten una y otra vez para encontrar respuestas a nuestras preguntas.

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ACCIONAR

¿Cómo vamos a usar las conclusiones que vienen de nuestros datos?

¿Qué estrategias pueden fortalecer a nuestra organización y a nuestra población objetivo?

¿Qué nuevas acciones para nuestra causa podemos poner en marcha?

El potencial del proceso de recolección, limpieza y visualización de datos llega a su máximo en la fase de accionar, donde todo el proceso tiene aplicaciones concretas.

¿Mi análisis de datos, mostró por ejemplo, que el tipo de contaminación más usual en el río es sólida pero suave? Quizá eso me permita solicitar a la comunidad cierto tipo de herramientas a la hora de limpiarlo.

¿Los datos muestran que la escala de las personas agraviadas por ciertas acciones de terceros es mucho mayor a la que suponía? Quizá pueda entonces echar a andar estrategias legales o mediáticas que antes no sabía que podrían ser efectivas.

Tal vez durante el análisis concluí que las personas que perpetran violencia contra el grupo del cual soy defensora son estadísticamente de determinado perfil, por lo que puedo solicitar políticas públicas, apoyo comunitario y/o sensibilización a ciertos grupos clave.

Todos estos son ejemplos de maneras de accionar que puede surgir de nuestro análisis.

Pero también la presentación de los datos en visualizaciones en la calle, por ejemplo, es una forma de accionar los datos que nos permitirá crear comunidad, difundir nuestro trabajo y formar alianzas duraderas y complementarias para seguir trabajando en beneficio de las personas o casos que atendemos.

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SMALL DATA

Es una serie que documenta cómo organizaciones utilizan la metodología Small Data para generar impacto social. Conoce casos y recursos que ejemplifican cómo organizaciones y colectivos transforman la vida de sus poblaciones objetivo, sin importar el tamaño de sus bases de datos.

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