Alejarse de los sistemas aislados con bases de datos relacionales para el monitoreo y la evaluación
En Monitoreo y Evaluación, los datos aislados son un desafío importante cuando se trata de obtener una imagen clara y completa del impacto de las actividades de una organización.
Por ejemplo, cada equipo podría estar apoyando a titulares de derechos individuales con diferentes tipos de actividades y, como resultado, grandes cantidades de datos pueden terminar dispersas en diferentes sistemas. Reunir esta información y los equipos que trabajan con ella puede revelar muchos más conocimientos y proporcionar una visión más completa de cómo se apoya a cada titular de derechos.
En este artículo, analizamos cómo una base de datos relacional, como ActivityInfo, puede respaldar sus actividades de M&E y ayudarlo a eliminar silos de datos no solo en sus proyectos sino también en su organización en su conjunto.
¿Qué es un modelo de base de datos relacional?
Es una colección de tablas que consta de filas y columnas, con relaciones entre esas tablas. Un modelo de base de datos relacional le ayuda a crear una imagen completa de los titulares de derechos de su proyecto.
¿Cuál es la diferencia entre una base de datos relacional y hojas de cálculo (por ejemplo, Excel, Google Sheets, etc.)?
Hay varias diferencias entre bases de datos y hojas de cálculo. Dos diferencias importantes tienen que ver con las reglas de calidad de los datos y el volumen de datos:
- En un modelo relacional, la base de datos está más estructurada a medida que se aplican las reglas de datos. Por ejemplo, no puede agregar una persona a una lista de asistencia a una capacitación, si aún no figura en la lista de titulares de derechos vinculada a ella.
- Las bases de datos a menudo están diseñadas para acomodar un mayor volumen de datos que las hojas de cálculo, por lo que si tiene entre 10 y 15 mil titulares de derechos en su programa, la mayoría de los sistemas modelo de bases de datos relacionales pueden manejar eso.
¿Por qué y cómo el modelo de base de datos relacional es más adecuado para el M&E a nivel de proyecto?
1. Un modelo de base de datos relacional le ayuda a crear una imagen completa de sus titulares de derechos.
Echemos un vistazo al siguiente ejemplo:
En un programa de asistencia agrícola para agricultores, puede tener muchos conjuntos de datos, como listas de agricultores, intervenciones que realiza en el programa, etc. Con una base de datos relacional, puede ver qué agricultor participó en qué intervenciones. Esto se debe a las relaciones que puede establecer a través de la base de datos relacional.
2. Un modelo de base de datos relacional le ayuda a organizar los resultados que ha logrado su equipo
Luego, como funcionario de SyE, es posible que deba observar los resultados de manera coordinada en diferentes sectores que componen una iniciativa multisectorial.
Por ejemplo, podría estar ejecutando una iniciativa que tenga un componente WASH, educación y salud, cada uno con sus propios conjuntos de indicadores sobre los que debe informar. Esta iniciativa también está muy extendida y se implementa en diferentes provincias con proyectos discretos separados que se ejecutan en el campo.
Con un modelo de base de datos relacional, puede ver todas las relaciones entre los datos que recopila a nivel de proyecto, atribuirlos a la actividad que ocurre en una provincia y vincularlos a indicadores específicos que corresponden a un sector en particular.
3. Un modelo de base de datos relacional proporciona flexibilidad
Esto significa que puedes configurar los datos del programa de muchas maneras diferentes. Por ejemplo, podría tener una unidad central de análisis, centrada en los titulares de derechos y dentro de este punto de análisis, podría tener diferentes atributos. Puede conectarlos nuevamente con una persona en particular.
Luego puede ver el recorrido que realiza un titular de derechos a través de este programa, que puede comenzar con una evaluación, visitas domiciliarias mensuales para controlarlo, etc. Todos estos atributos se conectan centralmente a un único punto de análisis, lo que le permite ir y venir fácilmente. con los datos y aún tener una visión general de cómo se está desempeñando el proyecto.
¿Dónde puedo crear o experimentar con una base de datos relacional?
ActivityInfo se basa en el modelo de base de datos relacional con el objetivo de satisfacer específicamente las necesidades de las operaciones humanitarias y de desarrollo. También ofrece diversos plantillas de bases de datos listas para usar, con el que podrás experimentar para aprender más.
¿Cómo funciona el modelo de base de datos relacional en ActivityInfo?
ActivityInfo le permite establecer relaciones entre múltiples conjuntos de datos. Esto se puede representar con las siguientes columnas y filas:
ActivityInfo tiene una jerarquía intuitiva de organización de datos que le permite crear conexiones entre los conjuntos de datos:
- Los formularios se pueden organizar en carpetas y almacenarse dentro de su base de datos donde se agregan usuarios para que los equipos puedan colaborar en sus datos.
- Se pueden agregar registros a un formulario.
- Cada registro puede recopilar información a través de varios campos (es decir, texto, número, archivo adjunto, fecha, GPS, etc.)
Rompiendo los silos de datos en la práctica
Si desea ver cómo se eliminan los silos de datos en la práctica, puede probar una de las plantillas de bases de datos en ActivityInfo. Por ejemplo, existe una plantilla de base de datos que le permite explorar cómo se puede utilizar ActivityInfo en proyectos de asistencia al desarrollo. Utiliza como ejemplo un programa de Promoción del Jarabe de Arce de Pensilvania (PAMAS). Después de copiar esta plantilla, puede personalizar la base de datos, los formularios y los campos, así como agregar registros para satisfacer sus necesidades.
La base de datos rastrea los siguientes indicadores clave como resultados:
- Número de fincas inscritas en el programa
- Número de personas que se benefician de la asistencia
- Número de personas que acceden a financiación relacionada con la agricultura como resultado de la asistencia del proyecto
- Número de personal gubernamental, incluidos empleados universitarios y agentes de extensión, capacitados en producción, procesamiento y comercio de jarabe de arce.
Además, realizamos un seguimiento de los siguientes indicadores clave para los resultados:
- El rendimiento total por finca aumenta un 20% entre los participantes
- El rendimiento por grifo aumenta un 10% entre los participantes al final del programa
Finalmente, terminamos rastreando los siguientes indicadores clave de impacto:
- El rendimiento total de Pensilvania crece un 20% en comparación con 2019 al final del programa
- 200 nuevas granjas en Pensilvania comienzan a utilizar jarabe de arce al final del programa
Aquí hay una lista del contenido de la base de datos:
Así es como los conjuntos de datos se vinculan entre sí mediante campos de referencia:
Por último, pero no menos importante, tener dicha estructura permite la creación de informes y paneles avanzados utilizando las herramientas de análisis integradas en ActivityInfo. Por ejemplo, puede encontrar informes sobre:
- Comparación agrícola año tras año
- Informes comparativos regionales
- Reclutamiento de agricultores
- Divulgación de la comunicación
- Difusión formativa y más
¿Le gustaría saber más sobre cómo ActivityInfo puede ayudar a su organización a romper con los silos de datos y mejorar la ejecución de programas y el aprendizaje? Nunca dude en contáctanos!