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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 identificación, lo más importante es que respondas estas preguntas con la información de tu organización. En ocasiones existe información en lugares insospechados. Por ejemplo, puede ser que exista algún formulario de registro para la atención de su población objetivo, o que verbalmente se hacen preguntas que registradas por escrito podrían comenzar a conformar una base de datos

Puedes comenzar enlistando qué información te es más útil para comunicarla posteriormente o para conocer mejor tu información.

Posteriormente, 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 potencial fuente de información 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 identificación. Otra posible fuente de información es la realización de entrevistas, pero que implicaría un trabajo posterior para obtener datos cuantitativos a partir de ellas.

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.

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OBTENER

¿Si los datos no los tengo en un rincón de la oficina, dónde puedo encontrarlos o cómo generarlos?

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 variables de fecha o teléfono tienen formato de número?

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

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.

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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?

Aunque al principio parezca

en esta fase está el poder de nuestros datos. Una vez que tenemos categorías homologadas, éstas nos permitirán hacer lo que básicamente es el análisis: contar y comparar.

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?

¿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 etapa 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.

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