METODOLOGÍA
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.
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.
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.
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.
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.
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.
Small Data es un proyecto de SocialTIC.
Los contenidos están bajo una licencia de Creative Commons by-NC-SA 2.5 MX
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