Publicystyka - ngo.pl

Prosta baza danych to praktyczne narzędzie wspierające monitoring, ewaluację oraz proces uczenia się. Umożliwia określenie liczby osób objętych poszczególnymi działaniami i całym projektem, a także pozwala na łączenie, grupowanie, analizę i wizualizację zebranych informacji. Ze względu na swoją prostotę i niskie koszty organizacje pozarządowe najczęściej korzystają z nieskomplikowanych baz tworzonych w programie Excel.

Informacje o uczestnikach projektu — zarówno objętych wsparciem bezpośrednim, jak i pośrednim — w tym ich liczba oraz kluczowe cechy, są niezbędne do podejmowania decyzji zarządczych, prowadzenia sprawozdawczości oraz zapewnienia rozliczalności działań. Dobrą praktyką jest gromadzenie dla każdego uczestnika co najmniej danych w podziale na płeć i wiek (Sex, Age Disaggregated Data – SADD). W zależności od charakteru wsparcia baza może zawierać także informacje o przynależności do grup wrażliwych, rodzaju interwencji, lokalizacji czy dane kontaktowe.

Zliczanie unikalnych beneficjentów

Donatorzy zazwyczaj wymagają raportowania liczby bezpośrednich beneficjentów dla poszczególnych działań oraz łącznej liczby unikalnych osób objętych wsparciem, przy czym każda osoba powinna być liczona tylko raz. W praktyce oznacza to, że ta sama osoba może uczestniczyć w różnych działaniach (np. korzystać z pomocy prawnej i brać udział w szkoleniach), jednak przy prezentowaniu łącznej liczby beneficjentów konieczne jest usunięcie duplikatów. Zadanie to najczęściej realizuje zespół ds. monitoringu i ewaluacji (poniżej opisano, jak zrobić to w programie Excel).

W niektórych przypadkach nie ma potrzeby indywidualnego rejestrowania beneficjentów. Dotyczy to zwłaszcza działań infrastrukturalnych — na przykład gdy organizacja buduje studnię dla danej społeczności, liczbę osób objętych wsparciem określa się na podstawie liczby jej mieszkańców. Dane te zazwyczaj pochodzą z oficjalnych lub publicznie dostępnych źródeł statystycznych. Szczegółowe wytyczne dotyczące metod liczenia uczestników można znaleźć tutaj: WFP, USG, Women Peace Fund, Oxfam.

Rozbicie danych (ang. data disaggregation)

Dezagregacja danych polega na gromadzeniu informacji o kluczowych cechach uczestników oraz na możliwości ich analizy i zliczania według tych cech. Przykładowo, na podstawie zestawu danych można określić, że w danej grupie są 3 osoby, w tym 2 mężczyzn i 1 kobieta (czyli dane w podziale na płeć i wiek).

W praktyce organizacje pozarządowe często napotykają trudności wynikające z różnic w wymaganiach donatorów dotyczących dezagregacji danych:

• zakres zbieranych informacji może się różnić — od podstawowych danych SADD po bardziej szczegółowe dane, np. dotyczące podatności na zagrożenia, dochodów czy poziomu wykształcenia; 
• stosowane definicje kategorii bywają odmienne — np. niepełnosprawność może być określana na podstawie kwestionariusza Washington Group lub oficjalnego orzeczenia; 
• różnice mogą dotyczyć także sposobu grupowania danych — np. inne przedziały wiekowe (0–5 lat vs. 0–3 i 4–6 lat). 

Dlatego kluczowe jest jednoznaczne ustalenie zasad dezagregacji danych już na etapie projektowania systemu monitoringu i ewaluacji.

Określanie liczby beneficjentów pośrednich

Do beneficjentów pośrednich zalicza się najczęściej:

·       członków rodziny osoby, która skorzystała z usług w ramach projektu: np. członek rodziny osoby, która otrzymała wsparcie psychospołeczne, również odnosi pośrednie korzyści wynikające z poprawy samopoczucia członka rodziny. Liczbę takich osób można oszacować, mnożąc liczbę osób, do których dotarliśmy bezpośrednio, przez średnią wielkość gospodarstwa domowego (dane dostępne w statystykach państwowych lub przekazane przez klaster OCHA); 

·       osoby, które oglądały/słuchały lub czytały materiały dotyczące kampanii rzeczniczych i uświadamiających w telewizji, mediach społecznościowych, na stronach internetowych i w gazetach. W tym przypadku korzystamy z dostępnych statystyk mediów: średniej liczby słuchaczy programu radiowego,  liczby użytkowników mediów społecznościowych, wskaźników klikalności (więcej informacji tutaj).

·       Tworzenie unikalnych kodów beneficjentów w celu wyeliminowania zduplikowanych wpisów

Aby wyodrębnić z całej listy osób wyłącznie te nie powtarzające się czyli unikalne, służy funkcja „Deduplikacja”. Wymaga ona posiadania unikalnego identyfikatora dla każdego beneficjenta. Identyfikatorem tym mogą być unikalne numery nadane przez organy państwowe (numer dowodu osobistego, numer paszportu, numer PESEL).

Jednak organizacje pozarządowe często tworzą własny system identyfikatorów do celów identyfikacji i deduplikacji. Jedną z powszechnych praktycznych metod jest generowanie unikalnego kodu przy użyciu elementów danych osobowych. Na przykład poprzez połączenie trzech liter imienia, nazwiska i roku urodzenia beneficjenta. Wówczas beneficjentka Maria Kowalska urodzona w 1982 r. będzie miała identyfikator „MarKow82”.  W programie Excel można to zrobić automatycznie, używając funkcji LEFT/RIGHT, po której podaje się numer komórki, z której mają być pobrane dane, a następnie wymaganą liczbę liter (patrz przykład na zdjęciu). Użycie funkcji programu Excel zapewnia spójność, ogranicza błędy ludzkie i upraszcza zarządzanie danymi na dużą skalę.

·Wykorzystanie unikalnych kodów do pobierania danych z różnych tabel

Unikalny kod pozwala pobierać informacje o tym samym beneficjencie z różnych tabel lub arkuszy – np. gdy uczestnik rejestruje się na wydarzenie lub konsultacje, nie ma potrzeby ponownego zbierania danych dotyczących jego wieku czy sytuacji zagrożenia, jeśli dane te zostały już zebrane podczas rejestracji do projektu. Wystarczy poprosić o numer identyfikacyjny i wyszukać odpowiednie dane poprzez zastosowanie funkcji X.WYSZUKAJ, która służy do wyszukiwania danych w Excelu. W uproszczeniu można powiedzieć, że to takie WYSZUKAJ.PIONOWO i WYSZUKAJ.POZIOMO w jednej funkcji, która dodatkowo obłsugująca błędy (obejrzyj filmik instruktażowy).

Liczenie wieku I przypisanie do grupy wiekowej

Często zdarza się, że jeden donator pyta o liczbę dzieci w wieku 0–18 lat, podczas gdy inny prosi o podzielenie ich na grupy wiekowe: 0–5, 6–12, 13–17 itd. Powoduje to szczególne komplikacje, gdy projekt jest finansowany przez kilku darczyńców stosujących różne podejścia. Praktyczną radą jest zbieranie daty urodzenia osoby objętej pomocą zamiast wieku. Umożliwi to określenie rzeczywistego wieku na każdym etapie projektu, a nie wieku w momencie rejestracji, a potem zastosowanie funkcji DATA.RÓŻNICA, która służy do obliczania różnicy między dwiema datami w latach, miesiącach lub dniach (obejrzyj filmik instruktażowy).

Następnie aby przypisać każdego uczestnika do odpowiedniej grupy wiekowej (np. „Dziecko” lub „Dorosły”), używamy funkcji JEŻELI. Na przykład, jeśli wartość wieku w komórce z wiekiem (A2) jest mniejsza niż 18, uczestnik jest klasyfikowany jako „Dziecko”; w przeciwnym razie jest klasyfikowany jako „Dorosły”. Używana formuła to =IF(A2<18,„Dziecko”,„Dorosły”).

Dokładne policzenie liczby osób objętych wsparciem, oszacowanie liczby beneficjentów pośrednich oraz prawidłowe uporządkowanie danych z odpowiednim ich rozbiciem otwierają drogę do podejmowania decyzji opartych na dowodach. Niezależnie od zdolności organizacji pozarządowych do zarządzania danymi, ważne jest, aby otwarcie mówić o ograniczeniach związanych z danymi. Na przykład Światowy Program Żywnościowy (ang. World Food Program – WFP) dodaje następujące zastrzeżenie: „Biorąc pod uwagę wyzwania związane z gromadzeniem i weryfikacją danych, usuwaniem zduplikowanych rekordów oraz stosowaniem przybliżonych szacunków w przypadku braku potwierdzonych danych, ostateczną liczbę beneficjentów, którym WFP udziela pomocy rocznie, należy traktować jako najlepszy szacunek, a nie dokładną liczbę”. Jednocześnie praktyki te otwierają drzwi do dalszego rozwoju – takiego jak poprawa ochrony danych i etyczne gromadzenie danych, a także integracja baz danych z zaawansowanymi narzędziami itp.

Artykuł powstał w ramach kampanii upowszechniającej organizacyjne uczenie się: Od-ucz się tego co już nie działa, czytaj więcej.