Jour 1 sur 2 · 6 heures

Données : du besoin d'information à la base propre

Objectifs du jour
  • Partir des besoins d'information.
  • Utiliser les données de référence.
  • Collecter et nettoyer des données.

1Le cycle de la gestion de l'information

  1. Besoins d'information : quelles décisions doivent être prises, par qui, et quelles informations les éclairent ?
  2. Collecte : données secondaires d'abord (ce qui existe déjà), puis primaires si nécessaire.
  3. Traitement : saisie, nettoyage, structuration, stockage sécurisé.
  4. Analyse : tendances, comparaisons, gaps, sévérité.
  5. Diffusion : tableaux de bord, cartes, 4W, notes de synthèse, au bon public et au bon moment.
  6. Retour : les produits sont-ils utilisés ? On ajuste.

Le premier réflexe : ne pas collecter ce qu'on n'utilisera pas. Chaque question coûte du temps aux personnes interrogées et crée un risque pour leurs données.

2Les données de référence

  • Codes P (P-codes) : codes uniques pour chaque unité administrative (région, district, commune) et parfois les localités. Ils évitent les erreurs d'orthographe et permettent de relier les bases de données entre elles.
  • Données opérationnelles communes (COD) : frontières administratives et chiffres de population de référence validés pour le pays, publiés notamment sur HDX (Humanitarian Data Exchange, plateforme d'OCHA).
  • Normes de données : par exemple les balises HXL (Humanitarian Exchange Language) ajoutées sous les en-têtes des tableaux pour faciliter le partage.

Toujours utiliser les mêmes codes et la même version des frontières que le cluster et OCHA, sinon les données ne se combinent pas.

3Collecte mobile et qualité

  • Outils courants : KoboToolbox et ODK (formulaires sur téléphone, hors ligne), avec contraintes de saisie (listes, bornes, champs obligatoires) qui évitent les erreurs à la source.
  • Tester le formulaire avant le terrain, former les enquêteurs, prévoir la traduction des questions.
  • Consentement éclairé en début de questionnaire, et coordonnées GPS seulement si elles sont nécessaires.

4Nettoyer les données

Avant toute analyse : un journal de nettoyage qui garde la trace de chaque modification (jamais de correction silencieuse dans la base originale).

  • Doublons (même ménage enregistré deux fois).
  • Valeurs aberrantes (un ménage de 45 personnes, un âge de 150 ans).
  • Incohérences (enfant de 3 ans marié, dépenses supérieures au revenu déclaré sans explication).
  • Entretiens trop courts ou réalisés hors des heures prévues.
  • Noms de lieux harmonisés avec les codes P.
Mise en situation

La base de données de l'évaluation

Bureau de coordination d'un cluster

Votre rôle

Vous êtes officier de gestion de l'information du cluster. Six partenaires ont fait une évaluation rapide dans 40 villages.

Chaque partenaire a utilisé ses propres noms de villages et son propre formulaire. Le coordinateur veut une carte des besoins pour la réunion de jeudi.

  1. Décision 1 sur 3Par quoi commencez-vous ?

  2. Décision 2 sur 3Un village déclare 12 000 ménages alors que sa population de référence est de 900. Que faites-vous ?

  3. Décision 3 sur 3Pour la prochaine évaluation, que proposez-vous ?

Exercice d'application : un journal de nettoyage

Vous recevez une base de 800 entretiens. Listez cinq contrôles à faire, pour chacun la règle de détection (par exemple « taille du ménage supérieure à 20 ») et l'action prévue (vérifier avec l'enquêteur, corriger, supprimer). Préparez le modèle de journal de nettoyage.

À retenir

  • Partir des décisions à prendre ; ne pas collecter l'inutile.
  • Codes P et données de référence communes (COD, HDX) pour relier les données.
  • Contraintes de saisie et tests avant la collecte.
  • Nettoyer avec un journal de nettoyage, jamais en silence.

Quiz du jour

3 questions pour vérifier vos acquis. Répondez à toutes pour valider le jour.

1Les codes P servent à :
2La plateforme d'OCHA pour partager les données humanitaires est :
3Un journal de nettoyage sert à :

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