Los profesionales de la vigilancia y la evaluación se encargan de diseñar, coordinar y aplicar el marco de aprendizaje de un proyecto. Si bien un profesional de la vigilancia y la evaluación podría llevar a cabo la planificación de proyectos y el análisis de datos por su cuenta, necesita la colaboración de los equipos sobre el terreno para proporcionar datos fiables y de alta calidad.
Los investigadores de M&E tienen una relación simbiótica muy importante con sus equipos de recolección de datos. La calidad de los datos recopilados es vital para que estos profesionales puedan evaluar los resultados, contar su historia y planificar futuras intervenciones. Si bien un profesional del seguimiento y la evaluación podría llevar a cabo la planificación de proyectos y el análisis de datos por su cuenta, necesita la colaboración de los equipos sobre el terreno para proporcionar datos fiables y de alta calidad.
La cadena de suministro de datos es en esencia un deporte de equipo. Al supervisar la recopilación de datos en cada etapa y mantener una comunicación eficaz con sus equipos de campo, los profesionales de M&E pueden mitigar el riesgo de "basura que entra, basura que sale" y maximizar el impacto de su trabajo.
Este artículo trata de abarcar cuatro medidas sencillas que los profesionales de la supervisión y evaluación pueden aplicar para aumentar el éxito y la utilidad de la reunión de datos.
El ensayo minucioso de la herramienta de recopilación de datos es fundamental para cualquier proyecto de investigación. La posibilidad de que una herramienta no funcione correctamente en entornos específicos - es decir, en una zona sin conexión a Internet - o una herramienta poco fiable que informe de datos erróneos es un riesgo demasiado alto para cualquier profesional. Por lo tanto, pilotar la plataforma y visualizar los datos es un paso importante para aumentar el éxito de su recopilación de datos.
Un problema común en la reunión de datos sobre el terreno, especialmente en las zonas remotas y rurales, es la conectividad a Internet. Se pueden tomar medidas preliminares sencillas, por ejemplo, investigar la cobertura de Internet del lugar donde trabajará el equipo sobre el terreno. Si la reunión de datos se va a realizar en un entorno con una conexión a Internet lenta o inexistente, los investigadores pueden utilizar una aplicación de reunión de dofflineatos habilitada, como Teamscope.
La planificación es la clave. Una de las medidas más previsoras que puede adoptar una organización de desarrollo es la de difundir (públicamente) sus datos de seguimiento y evaluación. El intercambio de datos permite a las organizaciones aumentar la transparencia con los interesados, los donantes y sus comunidades. Si bien la difusión de datos es un paso directo hacia la apertura, las organizaciones sólo pueden compartir datos si protegen la confidencialidad de los participantes y respetan sus derechos.
El intercambio de datos sólo es posible si se planificó adecuadamente al principio del proyecto. Una organización sólo puede darse cuenta de que quiere compartir datos cuando ya es demasiado tarde. ¿Se ha obtenido de los participantes el consentimientformularioso para compartir datos no identificados? ¿Cómo se compartirán los datos con los interesados? Puede encontrar pasos sencillos para responder a estas preguntas en nuestra entrada de blog sobre cómo compartir con éxito los datos de la investigación.
La peor pesadilla de un profesional de M&E es darse cuenta después de la recolección de datos, que los datos están plagados de errores y no pueden ser utilizados. Esta toma de conciencia a menudo llega en un punto en el que los equipos han regresado del campo, y se han gastado recursos. En ese momento, por desgracia, es demasiado tarde, y el daño ya está hecho.
Pilotar y probar a fondo su formularios sólo mitiga la posibilidad de que las cosas salgan mal, pero en realidad, los riesgos siempre existirán. Para asegurar completamente que los problemas se detecten a tiempo, los profesionales del aprendizaje pueden hacer uso de aplicaciones de captura de datos que soporten la Gestión de Consultas.
La gestión de consultas es la capacidad de las plataformas de reunión de datos para identificar las entradas de datos con problemas y aislarlas en un informe. Por cada valor fuera de rango o inconsistente, la herramienta de captura de datos genera una consulta de datos. Cada problema de datos se convierte en una entidad en sí misma y, por lo tanto, puede ser rastreado a lo largo del tiempo para ver si todavía está presente, o si ha sido resuelto por alguien del equipo.
Un sistema de gestión de consultas minimiza sustancialmente y elimina potencialmente el riesgo de que los datos no válidos pasen desapercibidos.
El objetivo de la recopilación de datos es facilitar la comprensión del mundo que nos rodea y, en última instancia, ayudarnos a contar una historia. Los resultados primarios de la recolección de datos son hojas de cálculo de datos tabulados, y esto ciertamente no ayuda a la generación de conocimiento, al contrario, lo hace más difícil.
Para optimizar la eficacia de la recopilación de datos, los profesionales de la supervisión y evaluación deberían familiarizarse con las herramientas de visualización de datos, aprender a construir tableros de datos e, idealmente, ser capaces de visualizar sus datos de forma continua a medida que son recopilados por sus equipos sobre el terreno.
Mientras que la reunión de datos en papel requiere que los datos se transcriban manualmente para poder visualizarlos, las modernas aplicaciones de entrevistas personales asistidas por computadora (CAPI) o de captura electrónica de datos (EDC) tienen incorporadas funciones de visualización de datos o permiten integrar los datos con otros instrumentos para la visualización de datos en tiempo real.
La vigilancia y la evaluación son sólo una parte de la cadena de suministro de datos. Al comprender todo el flujo de trabajo, desde el diseño de una herramienta digital hasta el análisis y la difusión de los datos, los profesionales del aprendizaje pueden evitar los problemas comunes de la recopilación de datos y asegurarse de que su trabajo se maximiza mediante la difusión efectiva de los resultados.
Para los profesionales de M&E que estén interesados en ampliar sus conocimientos de diseño de proyectos, un recurso imprescindible son los Principios de Desarrollo Digital, un conjunto de directrices que promueven las mejores prácticas en los programas de tecnología para el desarrollo internacional.
