- Partir de las necesidades de información.
- Utilizar los datos de referencia.
- Recopilar y depurar datos.
1El ciclo de la gestión de la información
- Necesidades de información: ¿qué decisiones deben tomarse, quién debe tomarlas y qué información las sustenta?
- Recopilación: primero datos secundarios (lo que ya existe) y, después, datos primarios si es necesario.
- Procesamiento: introducción, depuración, estructuración, almacenamiento seguro.
- Análisis: tendencias, comparaciones, brechas, severidad.
- Difusión: tableros de control, mapas, 4W, notas de síntesis, al público adecuado y en el momento adecuado.
- Retroalimentación: ¿se utilizan los productos? Se hacen ajustes.
El primer reflejo: no recopilar lo que no se va a utilizar. Cada pregunta le cuesta tiempo a las personas entrevistadas y crea un riesgo para sus datos.
2Los datos de referencia
- Códigos P (P-codes): códigos únicos para cada unidad administrativa (región, distrito, municipio) y, a veces, para las localidades. Evitan los errores ortográficos y permiten vincular las bases de datos entre sí.
- Conjuntos de datos operacionales comunes (COD): límites administrativos y cifras de población de referencia validados para el país, publicados en particular en HDX (Humanitarian Data Exchange, plataforma de OCHA).
- Normas de datos: por ejemplo, las etiquetas HXL (Humanitarian Exchange Language) que se añaden bajo los encabezados de las tablas para facilitar el intercambio.
Utilice siempre los mismos códigos y la misma versión de los límites que el clúster y OCHA; de lo contrario, los datos no se pueden combinar.
3Recopilación móvil y calidad
- Herramientas habituales: KoboToolbox y ODK (formularios en el teléfono, sin conexión), con restricciones de entrada (listas, límites, campos obligatorios) que evitan los errores en origen.
- Probar el formulario antes de ir al terreno, capacitar a los encuestadores, prever la traducción de las preguntas.
- Consentimiento informado al inicio del cuestionario y coordenadas GPS solo si son necesarias.
4Depurar los datos
Antes de cualquier análisis: un registro de depuración que deja constancia de cada modificación (nunca correcciones silenciosas en la base original).
- Duplicados (el mismo hogar registrado dos veces).
- Valores atípicos (un hogar de 45 personas, una edad de 150 años).
- Incoherencias (un niño de 3 años casado, gastos superiores a los ingresos declarados sin explicación).
- Entrevistas demasiado cortas o realizadas fuera del horario previsto.
- Nombres de lugares armonizados con los códigos P.
La base de datos de la evaluación
Oficina de coordinación de un clúster
Usted es oficial de gestión de la información del clúster. Seis socios han realizado una evaluación rápida en 40 aldeas.
Cada socio ha utilizado sus propios nombres de aldeas y su propio formulario. El coordinador quiere un mapa de las necesidades para la reunión del jueves.
Decisión 1 de 3¿Por dónde empieza?
Decisión 2 de 3Una aldea declara 12 000 hogares, cuando su población de referencia es de 900. ¿Qué hace?
Decisión 3 de 3Para la próxima evaluación, ¿qué propone?
Lo que hay que recordar
Unos datos combinables se basan en códigos comunes, un formulario compartido y una limpieza con trazabilidad.
Ejercicio: un registro de depuración
Recibe una base de 800 entrevistas. Enumere cinco controles que deben hacerse y, para cada uno, la regla de detección (por ejemplo, «tamaño del hogar superior a 20») y la acción prevista (verificar con el encuestador, corregir, eliminar). Prepare el modelo de registro de depuración.
Puntos clave
- Partir de las decisiones que hay que tomar; no recopilar lo inútil.
- Códigos P y datos de referencia comunes (COD, HDX) para vincular los datos.
- Restricciones de entrada y pruebas antes de la recopilación.
- Depurar con un registro de depuración, nunca en silencio.
Para profundizar: referencias del curso
- OCHA (2024). Humanitarian Data Exchange (HDX) y Centre for Humanitarian Data. data.humdata.org
- OCHA (2023). Estándar HXL (Humanitarian Exchange Language). hxlstandard.org
- IASC / JIAF (2023). Marco Conjunto de Análisis Intersectorial (JIAF 2.0). www.jiaf.info
- IASC (2023). Directrices operativas sobre la responsabilidad de los datos en la acción humanitaria. interagencystandingcommittee.org
Cuestionario del día
3 preguntas para comprobar lo aprendido. Responda a todas para validar el día.