Este documento describe la importancia de utilizar datos para informar la toma de decisiones en el diseño e implementación de políticas y programas. Explica que la demanda, recolección, análisis e interpretación de datos forman parte de un ciclo que mejora los sistemas de salud mediante el desarrollo de intervenciones basadas en evidencia. También identifica factores organizacionales, técnicos y de capacitación que determinan la demanda y uso efectivo de datos para una mejor toma de decisiones.
Data Profiling: The First Step to Big Data QualityPrecisely
Big data offers the promise of a data-driven business model generating new revenue and competitive advantage fueled by new business insights, AI, and machine learning. Yet without high quality data that provides trust, confidence, and understanding, business leaders continue to rely on gut instinct to drive business decisions.
The critical foundation and first step to deliver high quality data in support of a data-driven view that truly leverages the value of big data is data profiling - a proven capability to analyze the actual data content and help you understand what's really there.
View this webinar on-demand to learn five core concepts to effectively apply data profiling to your big data, assess and communicate the quality issues, and take the first step to big data quality and a data-driven business.
Data Mesh is the decentralized architecture where your units of architecture is a domain driven data set that is treated as a product owned by domains or teams that most intimately know that data either creating it or they are consuming it and re-sharing it and allocated specific roles that have the accountability and the responsibility to provide that data as a product abstracting away complexity into infrastructure layer a self-serve infrastructure layer so that create these products more much more easily.
Seguridad Informatica y Gestión de Riesgosdaylisyfran
Este documento presenta información sobre seguridad informática. Explica conceptos como amenazas, virus, gestión de riesgos y técnicas para asegurar sistemas. También describe la importancia de políticas de seguridad, respaldos de información y consideraciones para redes. El objetivo es fomentar el cuidado de la información y la protección de activos digitales.
Caso practico Auditoria de Sistemas InformaticosEduardo Gonzalez
Este documento describe las 11 etapas de un caso práctico de auditoría informática realizada a los sistemas de una empresa. La auditoría evaluará la seguridad física, políticas de uso y seguridad de activos en computadoras conectadas a la red interna. Un equipo de 3 personas tendrá 3-4 semanas para recopilar información, identificar riesgos, determinar objetivos de control, realizar pruebas, obtener resultados y generar un informe final para los directivos de la empresa.
¿Qué es el gobierno de los datos?
¿Cómo implementar un gobierno de datos?
¿Cómo definir un modelo de gobierno?
¿Qué se entiende por calidad de datos?
Los algoritmos de inteligencia artificial están cambiando la forma como se administran las organizaciones públicas y las empresas privadas.
Vea el video de la diapositiva en
https://youtu.be/uqDAVvZ4qIg
La seguridad lógica y confidencialidad implica proteger la información contra el robo, destrucción, copia o difusión no autorizados mediante criptografía, firma digital, administración de seguridad y limitación de accesos. Esto ayuda a prevenir pérdidas a través de robos, fraudes, sabotajes u otras consecuencias negativas al garantizar la integridad, confidencialidad y disponibilidad de la información. Una auditoría puede detectar violaciones a la seguridad como paquetes copiados, virus u otros incidentes
Este documento define y clasifica los sistemas de información. Explica que un sistema de información es un conjunto de elementos para procesar y administrar datos e información para cubrir una necesidad u objetivo. Luego describe los diferentes tipos de sistemas de información según su aplicación empresarial, como estratégicos, transaccionales o de soporte a decisiones. Finalmente, menciona brevemente los sistemas de espionaje como PRISM utilizado por el gobierno de EE.UU. para interceptar comunicaciones.
Este documento trata sobre la auditoría informática. Define la auditoría informática como un proceso de recopilar, agrupar y evaluar evidencia para determinar si un sistema de información protege los activos, mantiene la integridad de los datos y cumple con los objetivos de la organización de manera efectiva. Luego discute los tipos de auditoría, incluidas las auditorías financieras, de cumplimiento, informáticas, operativas y técnicas. Finalmente, describe los objetivos de la auditoría informática, como analizar la eficiencia de los sistemas de
Data Profiling: The First Step to Big Data QualityPrecisely
Big data offers the promise of a data-driven business model generating new revenue and competitive advantage fueled by new business insights, AI, and machine learning. Yet without high quality data that provides trust, confidence, and understanding, business leaders continue to rely on gut instinct to drive business decisions.
The critical foundation and first step to deliver high quality data in support of a data-driven view that truly leverages the value of big data is data profiling - a proven capability to analyze the actual data content and help you understand what's really there.
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Data Mesh is the decentralized architecture where your units of architecture is a domain driven data set that is treated as a product owned by domains or teams that most intimately know that data either creating it or they are consuming it and re-sharing it and allocated specific roles that have the accountability and the responsibility to provide that data as a product abstracting away complexity into infrastructure layer a self-serve infrastructure layer so that create these products more much more easily.
Seguridad Informatica y Gestión de Riesgosdaylisyfran
Este documento presenta información sobre seguridad informática. Explica conceptos como amenazas, virus, gestión de riesgos y técnicas para asegurar sistemas. También describe la importancia de políticas de seguridad, respaldos de información y consideraciones para redes. El objetivo es fomentar el cuidado de la información y la protección de activos digitales.
Caso practico Auditoria de Sistemas InformaticosEduardo Gonzalez
Este documento describe las 11 etapas de un caso práctico de auditoría informática realizada a los sistemas de una empresa. La auditoría evaluará la seguridad física, políticas de uso y seguridad de activos en computadoras conectadas a la red interna. Un equipo de 3 personas tendrá 3-4 semanas para recopilar información, identificar riesgos, determinar objetivos de control, realizar pruebas, obtener resultados y generar un informe final para los directivos de la empresa.
¿Qué es el gobierno de los datos?
¿Cómo implementar un gobierno de datos?
¿Cómo definir un modelo de gobierno?
¿Qué se entiende por calidad de datos?
Los algoritmos de inteligencia artificial están cambiando la forma como se administran las organizaciones públicas y las empresas privadas.
Vea el video de la diapositiva en
https://youtu.be/uqDAVvZ4qIg
La seguridad lógica y confidencialidad implica proteger la información contra el robo, destrucción, copia o difusión no autorizados mediante criptografía, firma digital, administración de seguridad y limitación de accesos. Esto ayuda a prevenir pérdidas a través de robos, fraudes, sabotajes u otras consecuencias negativas al garantizar la integridad, confidencialidad y disponibilidad de la información. Una auditoría puede detectar violaciones a la seguridad como paquetes copiados, virus u otros incidentes
Este documento define y clasifica los sistemas de información. Explica que un sistema de información es un conjunto de elementos para procesar y administrar datos e información para cubrir una necesidad u objetivo. Luego describe los diferentes tipos de sistemas de información según su aplicación empresarial, como estratégicos, transaccionales o de soporte a decisiones. Finalmente, menciona brevemente los sistemas de espionaje como PRISM utilizado por el gobierno de EE.UU. para interceptar comunicaciones.
Este documento trata sobre la auditoría informática. Define la auditoría informática como un proceso de recopilar, agrupar y evaluar evidencia para determinar si un sistema de información protege los activos, mantiene la integridad de los datos y cumple con los objetivos de la organización de manera efectiva. Luego discute los tipos de auditoría, incluidas las auditorías financieras, de cumplimiento, informáticas, operativas y técnicas. Finalmente, describe los objetivos de la auditoría informática, como analizar la eficiencia de los sistemas de
Este documento presenta una introducción al tema de Big Data. Explica que Big Data surge para hacer frente al tratamiento de grandes volúmenes de información de forma escalable y en tiempo real. Además, describe algunas de las tecnologías clave como Hadoop, bases de datos NoSQL y Cloud Computing que han permitido el análisis de datos a gran escala. Por último, menciona algunos casos de éxito en los que las empresas han podido extraer valor de sus datos gracias a las soluciones de Big Data.
¿que es gobierno de datos?, ¿que es gestión de datos?, ¿cuales son las 10 funciones del gobierno de datos?, diagrama de contexto del gobierno de datos, actividades del gobierno de datos
El documento describe los sistemas de información gerencial y sus componentes. Explica que surgen de los primeros canales de comunicación y se transformaron en sistemas electrónicos de procesamiento de datos. Define a los sistemas de información gerencial como métodos para poner información confiable a disposición de los gerentes para facilitar la toma de decisiones. Describe que tienen cuatro componentes: personas, información, tecnología y procedimientos. Explica que las tecnologías de la información y comunicación agregan valor a las corporaciones al mejorar la productividad y optim
Este documento describe los pasos para preparar el diseño de una investigación. Explica que el diseño de la investigación se formula después de definir el problema y desarrollar el enfoque. Luego, detalla los tipos de investigación exploratoria y concluyente, así como los diseños descriptivos y causales.
El documento proporciona información sobre servidores, incluyendo su definición como software que atiende peticiones de clientes, las características de hardware como mayor RAM y refrigeración, ejemplos de sistemas operativos como Windows Server y distribuciones de Linux, y conceptos como Active Directory, Domain Controller, árbol y bosque. También describe servicios comunes de servidores como servidores web, de archivos y virtuales, y requisitos mínimos de hardware para instalar un sistema operativo de servidor.
El documento introduce los conceptos de inteligencia de negocios y sistemas de soporte a la decisión. Explica que la inteligencia de negocios analiza datos de la empresa para extraer conocimiento e información que apoye la toma de decisiones. También describe los diferentes tipos de sistemas de soporte a la decisión como los sistemas de información gerencial, sistemas de información ejecutiva y sistemas expertos basados en inteligencia artificial.
Los sistemas de apoyo a la toma de decisiones (DSS) permiten obtener información oportuna para la toma de decisiones en entornos de incertidumbre. Proporcionan la mayor cantidad de información relevante en el menor tiempo posible mediante el uso de modelos y herramientas computacionales. Los DSS apoyan tanto decisiones repetitivas como no repetitivas y pueden ser desarrollados por usuarios finales sin la participación de analistas de sistemas.
The Data Driven University - Automating Data Governance and Stewardship in Au...Pieter De Leenheer
The document discusses implementing data governance and stewardship programs at universities. It provides examples of programs at Stanford University, George Washington University, and in the Flanders region of Belgium. The key aspects covered are:
- Establishing a data governance framework with roles, processes, asset definitions. and oversight council.
- Implementing data stewardship activities like data quality management, metadata development, and reference data management.
- Stanford's program established foundations for institutional research through data quality and context definitions.
- George Washington runs a centralized program managed by the IT governance office.
- The Flanders program provides research information and services across universities through consistent definitions, roles and collaborative workflows.
(Inv. Mercados) Tema 11 - Trabajo de Campomdelriomejia
El documento describe el proceso de trabajo de campo y recopilación de datos para investigaciones de mercado. Este proceso incluye la selección y capacitación de trabajadores de campo, la supervisión de su trabajo, la validación de datos recopilados y la evaluación del desempeño de los trabajadores. El objetivo principal es reunir datos precisos a través de encuestas aplicadas de manera uniforme por trabajadores calificados.
Sistema de Apoyo Administrativo y Organizacional para la Empresa Digitalmireyaortega
El documento describe los sistemas de apoyo administrativo y organizacional para la empresa digital, incluyendo la importancia de la administración del conocimiento, los sistemas de apoyo a la toma de decisiones (DSS), los sistemas de información gerencial (MIS), los sistemas de apoyo a grupos de decisión (GDSS) y los sistemas de apoyo a ejecutivos (ESS). También discute el valor de la información, la evaluación del valor empresarial de los sistemas, la seguridad y los controles de los sistemas de información.
• History of Data Management
• Business Drivers for implementation of data governance • Building Data Strategy & Governance Framework
• Data Management Maturity Models
• Data Quality Management
• Metadata and Governance
• Metadata Management
• Data Governance Stakeholder Communication Strategy
El documento presenta una serie de preguntas sobre conceptos relacionados con sistemas, programación y redes de computadoras. La pregunta 1 se refiere a que solo debe haber un método main en una aplicación, el cual es invocado por el ejecutor y no regresa valores. La pregunta 2 indica que el modelo entidad-relación especifica las relaciones entre objetos de un sistema. La pregunta 3 señala que para sistemas con requerimientos volátiles, el ciclo de desarrollo más efectivo es el prototipo rápido.
Gobierno de Datos (Data Governance) Lighting Talksproteo5
El documento habla sobre gobierno de datos. Explica que el gobierno de datos garantiza que la entrada de datos cumple con las normas y políticas de una organización. Sus objetivos incluyen aumentar la consistencia de los datos, mejorar la seguridad de datos, maximizar el potencial de generación de ingresos de los datos, y establecer responsabilidades por la calidad de la información. También menciona que los frameworks ayudan a organizar conceptos complejos como el gobierno de datos y tener éxito en su implementación.
El documento describe los aspectos clave de la seguridad física y la auditoría física. Explica las áreas de seguridad física como los centros de procesamiento de datos, equipos, comunicaciones y seguridad del personal. También cubre las técnicas de auditoría como observación, revisión analítica e entrevistas, así como las responsabilidades de los auditores internos y externos.
Estrategia de Datos, ¿por dónde iniciar una iniciativa de gestión y gobierno ...Ramón Hernández
Presentación donde se describe el enfoque para iniciar una iniciativa de gestión y gobiero de datos en las organizaciones.
El video con la presentación lo puedes ver en YouTube te dejo el enlace https://youtu.be/JCs7cAzwcWc
El documento analiza los flujos de información en procesos industriales. Estos flujos controlan y evalúan los procesos al ajustar variables frente a normas. También son importantes para caracterizar procesos de servicios donde se usa más información que materiales. Los sistemas de información ordenan y articulan los datos para proveer información que permita una mejor toma de decisiones en las organizaciones.
¿Qué hacer para dominar el arte del levantamiento de requerimientos?Software Guru
El levantamiento de requerimientos es una etapa esencial en el arranque de todo proyecto de desarrollo de software y debe de realizarse efectivamente para poder aumentar en grande las garantías de éxito de los proyectos.
Muchos profesionistas no realizan correctamente esta fase porque nadie les enseñó cómo hacerlo o porque en sus empresas no hay procesos o guías que los apoyen en realizarlas.
Durante este Webinar hablaremos de:
Principios de análisis de negocio para el desarrollo de software.
Proceso de preparación de levantamiento de requerimientos.
Técnicas de levantamiento de requerimientos.
Es un proceso mediante el cual el analista recopila datos e información de la situación actual de un sistema, con el propósito de identificar problemas y oportunidades de mejora.
Administracion de base de datos postgresqlAlvaro Paz
El documento provee información sobre la administración de bases de datos relacionales en PostgreSQL. Explica conceptos como la creación y administración de usuarios y grupos, asignación de privilegios, copias de seguridad, mantenimiento a través de procesos como vacuum y reindexación. El objetivo general es proveer conocimientos sobre cómo administrar el acceso y actividades de usuarios en una base de datos usando las herramientas de PostgreSQL.
El documento trata sobre la toma de decisiones en Investigación de Operaciones. Explica que la Investigación de Operaciones usa métodos cuantitativos para apoyar el proceso de toma de decisiones. También describe los diferentes tipos de decisiones (programadas y no programadas), factores a considerar para la evaluación de alternativas (cuantitativos y cualitativos), y modelos para la toma de decisiones bajo condiciones de certidumbre, incertidumbre y riesgo.
TÉCNICAS PARA LA RECOLECCIÓN DE INFORMACIÓNwilberfigo
El documento habla sobre la recolección de información para la gestión de proyectos. Explica que la información se obtiene de fuentes primarias y secundarias utilizando técnicas como entrevistas, encuestas, observación y experimentos. Las fuentes secundarias como publicaciones y archivos son una buena opción para comenzar, pero a veces es necesario recurrir a fuentes primarias directas como entrevistas. El documento también cubre los instrumentos para recopilar datos y la importancia de claridad sobre la información requerida.
Este documento presenta una introducción al tema de Big Data. Explica que Big Data surge para hacer frente al tratamiento de grandes volúmenes de información de forma escalable y en tiempo real. Además, describe algunas de las tecnologías clave como Hadoop, bases de datos NoSQL y Cloud Computing que han permitido el análisis de datos a gran escala. Por último, menciona algunos casos de éxito en los que las empresas han podido extraer valor de sus datos gracias a las soluciones de Big Data.
¿que es gobierno de datos?, ¿que es gestión de datos?, ¿cuales son las 10 funciones del gobierno de datos?, diagrama de contexto del gobierno de datos, actividades del gobierno de datos
El documento describe los sistemas de información gerencial y sus componentes. Explica que surgen de los primeros canales de comunicación y se transformaron en sistemas electrónicos de procesamiento de datos. Define a los sistemas de información gerencial como métodos para poner información confiable a disposición de los gerentes para facilitar la toma de decisiones. Describe que tienen cuatro componentes: personas, información, tecnología y procedimientos. Explica que las tecnologías de la información y comunicación agregan valor a las corporaciones al mejorar la productividad y optim
Este documento describe los pasos para preparar el diseño de una investigación. Explica que el diseño de la investigación se formula después de definir el problema y desarrollar el enfoque. Luego, detalla los tipos de investigación exploratoria y concluyente, así como los diseños descriptivos y causales.
El documento proporciona información sobre servidores, incluyendo su definición como software que atiende peticiones de clientes, las características de hardware como mayor RAM y refrigeración, ejemplos de sistemas operativos como Windows Server y distribuciones de Linux, y conceptos como Active Directory, Domain Controller, árbol y bosque. También describe servicios comunes de servidores como servidores web, de archivos y virtuales, y requisitos mínimos de hardware para instalar un sistema operativo de servidor.
El documento introduce los conceptos de inteligencia de negocios y sistemas de soporte a la decisión. Explica que la inteligencia de negocios analiza datos de la empresa para extraer conocimiento e información que apoye la toma de decisiones. También describe los diferentes tipos de sistemas de soporte a la decisión como los sistemas de información gerencial, sistemas de información ejecutiva y sistemas expertos basados en inteligencia artificial.
Los sistemas de apoyo a la toma de decisiones (DSS) permiten obtener información oportuna para la toma de decisiones en entornos de incertidumbre. Proporcionan la mayor cantidad de información relevante en el menor tiempo posible mediante el uso de modelos y herramientas computacionales. Los DSS apoyan tanto decisiones repetitivas como no repetitivas y pueden ser desarrollados por usuarios finales sin la participación de analistas de sistemas.
The Data Driven University - Automating Data Governance and Stewardship in Au...Pieter De Leenheer
The document discusses implementing data governance and stewardship programs at universities. It provides examples of programs at Stanford University, George Washington University, and in the Flanders region of Belgium. The key aspects covered are:
- Establishing a data governance framework with roles, processes, asset definitions. and oversight council.
- Implementing data stewardship activities like data quality management, metadata development, and reference data management.
- Stanford's program established foundations for institutional research through data quality and context definitions.
- George Washington runs a centralized program managed by the IT governance office.
- The Flanders program provides research information and services across universities through consistent definitions, roles and collaborative workflows.
(Inv. Mercados) Tema 11 - Trabajo de Campomdelriomejia
El documento describe el proceso de trabajo de campo y recopilación de datos para investigaciones de mercado. Este proceso incluye la selección y capacitación de trabajadores de campo, la supervisión de su trabajo, la validación de datos recopilados y la evaluación del desempeño de los trabajadores. El objetivo principal es reunir datos precisos a través de encuestas aplicadas de manera uniforme por trabajadores calificados.
Sistema de Apoyo Administrativo y Organizacional para la Empresa Digitalmireyaortega
El documento describe los sistemas de apoyo administrativo y organizacional para la empresa digital, incluyendo la importancia de la administración del conocimiento, los sistemas de apoyo a la toma de decisiones (DSS), los sistemas de información gerencial (MIS), los sistemas de apoyo a grupos de decisión (GDSS) y los sistemas de apoyo a ejecutivos (ESS). También discute el valor de la información, la evaluación del valor empresarial de los sistemas, la seguridad y los controles de los sistemas de información.
• History of Data Management
• Business Drivers for implementation of data governance • Building Data Strategy & Governance Framework
• Data Management Maturity Models
• Data Quality Management
• Metadata and Governance
• Metadata Management
• Data Governance Stakeholder Communication Strategy
El documento presenta una serie de preguntas sobre conceptos relacionados con sistemas, programación y redes de computadoras. La pregunta 1 se refiere a que solo debe haber un método main en una aplicación, el cual es invocado por el ejecutor y no regresa valores. La pregunta 2 indica que el modelo entidad-relación especifica las relaciones entre objetos de un sistema. La pregunta 3 señala que para sistemas con requerimientos volátiles, el ciclo de desarrollo más efectivo es el prototipo rápido.
Gobierno de Datos (Data Governance) Lighting Talksproteo5
El documento habla sobre gobierno de datos. Explica que el gobierno de datos garantiza que la entrada de datos cumple con las normas y políticas de una organización. Sus objetivos incluyen aumentar la consistencia de los datos, mejorar la seguridad de datos, maximizar el potencial de generación de ingresos de los datos, y establecer responsabilidades por la calidad de la información. También menciona que los frameworks ayudan a organizar conceptos complejos como el gobierno de datos y tener éxito en su implementación.
El documento describe los aspectos clave de la seguridad física y la auditoría física. Explica las áreas de seguridad física como los centros de procesamiento de datos, equipos, comunicaciones y seguridad del personal. También cubre las técnicas de auditoría como observación, revisión analítica e entrevistas, así como las responsabilidades de los auditores internos y externos.
Estrategia de Datos, ¿por dónde iniciar una iniciativa de gestión y gobierno ...Ramón Hernández
Presentación donde se describe el enfoque para iniciar una iniciativa de gestión y gobiero de datos en las organizaciones.
El video con la presentación lo puedes ver en YouTube te dejo el enlace https://youtu.be/JCs7cAzwcWc
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¿Qué hacer para dominar el arte del levantamiento de requerimientos?Software Guru
El levantamiento de requerimientos es una etapa esencial en el arranque de todo proyecto de desarrollo de software y debe de realizarse efectivamente para poder aumentar en grande las garantías de éxito de los proyectos.
Muchos profesionistas no realizan correctamente esta fase porque nadie les enseñó cómo hacerlo o porque en sus empresas no hay procesos o guías que los apoyen en realizarlas.
Durante este Webinar hablaremos de:
Principios de análisis de negocio para el desarrollo de software.
Proceso de preparación de levantamiento de requerimientos.
Técnicas de levantamiento de requerimientos.
Es un proceso mediante el cual el analista recopila datos e información de la situación actual de un sistema, con el propósito de identificar problemas y oportunidades de mejora.
Administracion de base de datos postgresqlAlvaro Paz
El documento provee información sobre la administración de bases de datos relacionales en PostgreSQL. Explica conceptos como la creación y administración de usuarios y grupos, asignación de privilegios, copias de seguridad, mantenimiento a través de procesos como vacuum y reindexación. El objetivo general es proveer conocimientos sobre cómo administrar el acceso y actividades de usuarios en una base de datos usando las herramientas de PostgreSQL.
El documento trata sobre la toma de decisiones en Investigación de Operaciones. Explica que la Investigación de Operaciones usa métodos cuantitativos para apoyar el proceso de toma de decisiones. También describe los diferentes tipos de decisiones (programadas y no programadas), factores a considerar para la evaluación de alternativas (cuantitativos y cualitativos), y modelos para la toma de decisiones bajo condiciones de certidumbre, incertidumbre y riesgo.
TÉCNICAS PARA LA RECOLECCIÓN DE INFORMACIÓNwilberfigo
El documento habla sobre la recolección de información para la gestión de proyectos. Explica que la información se obtiene de fuentes primarias y secundarias utilizando técnicas como entrevistas, encuestas, observación y experimentos. Las fuentes secundarias como publicaciones y archivos son una buena opción para comenzar, pero a veces es necesario recurrir a fuentes primarias directas como entrevistas. El documento también cubre los instrumentos para recopilar datos y la importancia de claridad sobre la información requerida.
El documento describe un data mart, que es una base de datos departamental especializada en almacenar datos de un área específica de negocio. Un data mart puede alimentarse desde un data warehouse o integrar múltiples fuentes de información. Los data marts tienen características como ser poblados por usuarios finales, actualizarse constantemente, contener información detallada y orientarse a un tema en particular. Entre los beneficios se incluyen acelerar consultas, estructurar datos para su acceso y segmentar datos en diferentes plataformas hardware. El documento también
Este documento presenta diferentes posturas sobre el conocimiento y describe cómo se gestiona en las organizaciones. Explica que el conocimiento puede ser tácito u explícito y que las tecnologías de información juegan un papel central en el almacenamiento y transferencia de conocimiento. También analiza los procesos de creación, almacenamiento, transferencia y aplicación del conocimiento, así como los requisitos y tecnologías clave para los sistemas de gestión del conocimiento.
Este documento compara y contrasta los paradigmas cuantitativo y cualitativo en la investigación. El paradigma cuantitativo asume una realidad objetiva y singular, un investigador independiente del objeto de estudio, y valores neutrales. El paradigma cualitativo asume una realidad subjetiva y múltiple, un investigador que interactúa con el objeto, y valores sesgados. Cada paradigma difiere en su proceso de investigación, recogida y análisis de información, y alcance de resultados.
La investigación de operaciones es una disciplina científica que utilizan los administradores para tomar decisiones informadas sobre las operaciones de una organización. Se remonta a la Segunda Guerra Mundial cuando se comenzó a aplicar el método científico para asignar recursos escasos a operaciones militares. Desde entonces, se han desarrollado herramientas como la programación lineal y no lineal que se usan comúnmente para resolver problemas complejos en empresas y encontrar soluciones óptimas.
Este documento presenta los temas y evaluaciones de un curso sobre bases de datos avanzadas para la toma de decisiones. El curso cubre temas como inteligencia de negocios, minería de datos, procesamiento analítico en línea y bodegas de datos. La evaluación consta de tres entregables, dos pruebas parciales y participación en clase.
Productividad de administración de operaciones y calidad totaljohn morales
Este documento discute la productividad y la administración de operaciones. Define la administración de operaciones como el área encargada de generar valor mediante la planificación, organización, dirección y control de la producción de bienes y servicios. También cubre temas como la medición de la productividad, los sistemas de administración de operaciones, e instrumentos y técnicas para mejorar la productividad como la investigación de operaciones y la tecnología de la información.
Este documento define diferentes tipos de conflictos como reales e irreales, y también define conflictos interpersonales, intergrupales e intragripales. Explica que los conflictos reales se derivan de causas estructurales o del entorno, mientras que los conflictos irreales son causados por problemas de comunicación o percepción. También describe que los conflictos interpersonales involucran problemas entre personas, los conflictos intragrupales ocurren entre individuos dentro de un grupo, y los conflictos intergrupales ocurren entre diferentes grupos.
GUÍA PARA EL USO, MANEJO E INTERPRETACIÓN DE LOS PROGRAMAS DE ESTUDIOJ.V.García
Serie: Hacia un Currículo por Competencia. Volumen No. 8. Ministerio de Educación de la República de Panamá. Programa de Transformación Curricular. 2013.
El documento presenta una introducción al Earned Value Management (EVM) y a la gestión de riesgos, explicando cómo estos dos enfoques se complementan y cómo los riesgos influyen en la línea base del proyecto. El EVM compara el trabajo realizado frente al planificado, mientras que la gestión de riesgos identifica amenazas y oportunidades que pueden afectar los objetivos. La integración de ambos métodos proporciona una visión más realista del progreso del proyecto.
Presentación utilizada en el webinar del pasado 27 de marzo sobre la fusión de Gantt y Kanban.
Tanto el diagrama de Gantt como los tableros Kanban se basan en la gestión visual de la información, en este webinar se trató de dar respuestas a preguntas como ¿es posible visualizar el mismo proyecto de las dos formas?, ¿para qué nos puede servir?, ¿vamos a conseguir mejores resultados?
Se puede ver la grabación del webinar en http://vimeo.com/user9340136/fusion-de-gantt-y-kanban
Este documento presenta información sobre la estimación y determinación de costos en la gestión de proyectos. En primer lugar, describe las entradas y herramientas utilizadas para estimar los costos de las actividades del proyecto. Luego, explica el proceso para determinar el presupuesto del proyecto mediante la suma de las estimaciones de costos y la inclusión de reservas. Finalmente, indica que las salidas incluyen la línea base de costos, los requisitos de financiamiento y actualizaciones a los documentos del proyecto.
Taller ANALISIS DE PROBLEMAS Y TOMA DE DECISIONES EFECTIVAS. 16 MARZOAje Región de Murcia
¿EN QUÉ PROBLEMAS DEBEMOS CENTRARNOS? ¿CUÁLES SON LAS CAUSAS PRINCIPALES QUE LOS GENERAN O IMPIDEN ALCANZAR EL ESTADO DESEADO? ¿QUÉ ALTERNATIVAS DE SOLUCIÓN TENEMOS?, ¿QUÉ CRITERIOS PODEMOS APLICAR PARA SELECCIONAR LA MEJOR ALTERNATIVA?
Estas son algunas de las cuestiones que nos planteamos en un proceso de análisis de problemas y toma de decisiones. Identificar el problema, analizar las causas o seleccionar las alternativas de solución óptimas forman parte de este proceso, en las que la indecisión o indeterminación pueden ser nuestros peores enemigos.
A través de este nuevo taller práctico AJE Región de Murcia te ofrecerá las claves para mejorar la capacidad de tomar decisiones en una determinada coyuntura o problema estratégico, y ante decisiones de tipo simple o complejo.
CONTENIDOS
Hábitos de análisis efectivo de problemas.
Métodos de análisis de problemas.
Costo Beneficio.
Impacto en las Personas.
Checklist de toma de decisiones.
DIRIGIDO A:
Jóvenes Empresarias y Empresarios asociados a AJE Región de Murcia con el siguiente perfil:
Directores Generales, gerentes y jefes de equipo, profesionales libres que trabajen en proyectos colaborativos o en equipo.
NIVEL:
Medio: Medio/ Alto.
PONENTE:
Alberto Reverter. Más de 15 años en la gestión y dirección de empresas, liderando equipos, implantando sistemas, desarrollando operaciones y estructurando empresas. Consultor de operaciones por el HU Of London. Lcdo. en Derecho por la UM. MBA Executive por ENAE. MBA en Administracion y Gestión de Empresas. Coach de Negocios certificado por Action Coach.
FECHA: Miércoles 16 de Marzo.
HORARIO: De 17:00H a 19:00H.
LUGAR: Centro de Iniciativas Municipales Murcia - CIMM. Carretera de Churra nº 96.3007 Murcia. Ver mapa.
Expo métodos cuantitativos y cualitativosSaRa Pérez
Este documento describe los métodos cuantitativos y cualitativos de investigación. La investigación cuantitativa estudia propiedades, fenómenos y relaciones mediante modelos matemáticos y teorías. La investigación cualitativa no sigue necesariamente un proceso secuencial y puede modificar hipótesis a lo largo del proceso. Las técnicas cualitativas incluyen diarios de campo.
Presentación que se utilizó en la jornada de Microsoft Project 2010 y Project Server 2010 en la que se mostraron las funcionalidades más destacadas de esta potente herramienta de gestión de proyectos
El documento presenta 10 frases de diferentes autores sobre la toma de decisiones. Las frases enfatizan la importancia de tomar decisiones de manera rápida y segura, a pesar de las dudas, y evitar la indecisión o vacilación. También destacan que decisiones valientes son necesarias para el éxito de una empresa.
Este documento contrasta los datos primarios y secundarios. Los datos primarios son recopilados específicamente para abordar un problema de investigación, mientras que los datos secundarios se recopilaron para otro propósito. Los datos secundarios pueden ayudar a identificar y definir mejor un problema, desarrollar un enfoque y responder preguntas de investigación. Sin embargo, los investigadores deben evaluar la metodología, exactitud, actualidad, objetivo, naturaleza y confiabilidad de los datos secundarios para garantizar su pertinencia y utilidad
El documento presenta información sobre la investigación en sistemas de salud. Explica que la investigación en sistemas de salud genera conocimiento para mejorar la forma en que las sociedades organizan sus metas de salud, considerando las perspectivas de todos los actores involucrados. También describe que la investigación en sistemas de salud requiere integrar evidencia de diversas disciplinas y fuentes de información, para informar las decisiones sobre la compleja operación de los sistemas de salud.
1) La validación de datos es importante en la fase de estimado del proceso de enfermería para asegurar que los datos son correctos, precisos y completos. 2) Tanto la revisión de literatura como la investigación en enfermería apoyan la validación al proporcionar parámetros normales y nuevos hallazgos. 3) Los pasos del proceso de investigación son similares al método científico y al proceso de enfermería, los cuales incluyen la definición del problema, recolección de datos, análisis e implementación.
Presentación Evidencia y Calidad de la Evidencia - Carlos BarahonaCCRP - Andes
Este documento discute la importancia de la evidencia de alta calidad en la investigación. Explica que la evidencia debe ser confiable, obtenida a través de métodos sólidos y con múltiples fuentes para sustentar una conclusión. También destaca la necesidad de control de calidad en todas las etapas del proceso de investigación, como la recopilación, análisis e interpretación de datos, para garantizar resultados legítimos y creíbles. Finalmente, proporciona lineamientos para realizar investigaciones de manera ética y transparente.
Este documento describe las fuentes y métodos de recopilación de datos para investigaciones de mercado. Identifica datos internos y externos como fuentes principales de información, y métodos como cuestionarios, entrevistas y observación directa para recopilar datos. También resume los pasos para procesar, evaluar y transformar los datos en información útil para la toma de decisiones empresariales.
El documento presenta una introducción al análisis de datos, describiendo qué es el análisis de datos, sus usos principales, técnicas comunes y ventajas. Explica que el análisis de datos involucra examinar conjuntos de datos para sacar conclusiones y tomar decisiones informadas. Incluye dos tipos de análisis - cualitativo y cuantitativo - así como métodos como descriptivo, exploratorio, de diagnóstico y predictivo.
El documento describe los pasos del proceso de investigación de mercados. Incluye secciones sobre la necesidad de información, objetivos de investigación, fuentes de datos y diseño de investigación, procedimientos de recolección de datos, diseño de muestra, recopilación, procesamiento y análisis de datos, y presentación de datos.
Este documento presenta una introducción a la investigación cualitativa en el contexto de la atención primaria de salud. Explica los retos de estudiar fenómenos complejos en tiempos de evidencias basadas en datos cuantitativos. Detalla los contenidos principales de un taller sobre investigación cualitativa, incluyendo el diseño de estudios, técnicas de recolección y análisis de datos, y criterios para evaluar la calidad de las investigaciones. Finalmente, discute las aplicaciones y la complementariedad entre los enfoques cualitativos y cuant
Este documento describe la analítica académica y cómo puede usarse para analizar datos de pruebas como el ICFES SABER PRO en Colombia. La analítica académica convierte datos educativos en inteligencia práctica para mejorar la enseñanza, el aprendizaje y la gestión. Explica que la analítica puede usarse para responder preguntas sobre hechos, tendencias y comprensión, así como para hacer recomendaciones. También describe diferentes tipos de análisis como estadísticas, inteligencia de negocios y miner
Perspectivas de Minería de Datos en Empresas de Crédito y AhorroOscar Calva
El análisis predictivo en las instituciones financieras de crédito y ahorro es una herramienta que les permite incrementar sus oportunidades comerciales y disminuir el riesgo en el otorgamiento de créditos.
Este documento resume los conceptos clave relacionados con los datos secundarios, incluyendo las ventajas y desventajas de su uso, criterios para evaluarlos, clasificaciones, fuentes internas y externas, y consideraciones éticas. Explica que los datos secundarios ya fueron recolectados con otros fines y son de fácil acceso a bajo costo, pero su utilidad puede estar limitada debido a imprecisiones o falta de actualización.
El documento presenta información sobre el desarrollo de preguntas de investigación utilizando datos de la Encuesta Nacional de Salud Materno Infantil de 2008-2009 en Guatemala. Explica cómo identificar variables clave en la encuesta, desarrollar preguntas descriptivas o explicativas, y asegurar que las preguntas puedan responderse con los recursos disponibles.
El documento describe la importancia del análisis de datos para la mejora continua en las organizaciones. El análisis de datos permite identificar áreas de oportunidad, tomar decisiones informadas basadas en evidencia, y medir los resultados de las mejoras implementadas, lo que impulsa la optimización de procesos y el crecimiento sostenible.
Este documento presenta los diseños cualitativos y sus técnicas. Explica que los diseños cualitativos sustituyen los números y datos estadísticos por descripciones narrativas ricas. Son adecuados para estudiar en profundidad sujetos y situaciones particulares. Proporcionan valiosa información para mejorar programas al estudiar personas con éxito o fracaso. Las técnicas cualitativas incluyen observación, entrevistas, grupos focales y análisis temático de datos para triangular resultados.
El Data Mining es el análisis de grandes conjuntos de datos para descubrir patrones e información valiosa. Es una poderosa tecnología que puede ayudar a las empresas a tomar mejores decisiones mediante la predicción de tendencias futuras y el análisis de su base de datos. Algunas aplicaciones del Data Mining incluyen la toma de decisiones empresariales, procesos industriales, investigación científica y mejora de la calidad y análisis de datos.
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El documento describe diferentes tipos de datos de investigación de mercados, incluyendo datos primarios y secundarios. Explica las ventajas e inconvenientes de los datos secundarios y cómo se clasifican. También compara la investigación cualitativa y cuantitativa, y describe los procedimientos para realizar investigaciones cualitativas.
Este documento describe los métodos de investigación cuantitativa, incluyendo encuestas, cuestionarios, entrevistas y observación. Explica las características, ventajas e inconvenientes de los métodos cuantitativos frente a los cualitativos. También detalla los tipos de investigación cuantitativa como descriptiva, analítica y experimental, así como las fases del proceso de investigación cuantitativa.
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The framework highlights the importance of routine surveillance data and confirmed malaria incidence for evaluating national malaria programs in low- and moderate-transmission settings. Process evaluations assess program performance and coverage to determine when impact evaluations are needed. Impact evaluations then measure reductions in malaria burden using methods like interrupted time series and constructed controls while accounting for other factors. Key challenges include defining intervention maturity and coverage thresholds needed to achieve measurable impact. The framework emphasizes continuous evaluation along the implementation and impact pathways to guide program decisions.
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El Uso de Datos para Informar la Toma de Decisiones
1. EL USO DE DATOS PARA
INFORMAR LA TOMA DE
DECISIONES
2. Objectivos de la Sesión
Entender:
Conceptos claves del uso y la demanda de datos
Elementos de la interpretación de datos
Factores que determinan la demanda y utilización
de datos
3. ¿Por qué necesitamos políticas e
intervenciones basadas en la evidencia?
“… en situaciones donde los recursos son muy
limitados, las respuestas a … preguntas (con
implicancias para las políticas y los programas)
necesitan estar guiadas por la evidencia”
(M. Chan, Directora OMS 2008)
“Aún partiendo de las mejores intenciones, las
intervenciones/políticas que formulamos pueden
causar más daño que beneficio” (I. Chalmers 2005)
5. Utilización de datos para la gerencia
de proyectos…
Tomar decisiones
Hacer preguntas críticas
Abrir líneas de comunicación
Mejorar servicios
6. ¿Qué son las decisiones?
Elecciones que resultan en acciones
Informadas por preguntas
Basadas en datos
7. Ejemplos de decisiones
Diseño del programa
Mejoramientos del programa
Planificación estratégica
Abogacía
Elaboración o reformación de políticas
8. Marco conceptual de la recolección, análisis y
utlización de datos
Disponibilidad
Sistemas de
Recolección Utilización salud
mejorados
Demanda
Desarrollo de
Capacidades
9. Demanda de datos
Disponibilidad
Recolección Utilización Sistemas de
salud
mejorados
Demanda
-Identificar sus
necesidades
-Identificar preguntas
importantes
-Colaborar con entes
claves
Desarrollo de
Capacidades
10. Recolección de datos
Disponibilidad
Recolección
-Identificar fuentes de
datos Sistemas de
-Determinar métodos Utilización salud
de recolección mejorados
-Identificar métodos de
análisis
-Recolectar/analizar
Demanda
Desarrollo de
Capacidades
12. Recolección y Análisis de Datos
Los métodos dependen de:
Las preguntas de
investigación
Cómo quieren utilizar la
información
Las fuentes de
información disponibles.
13. Disponibilidad de los Datos
Disponibilidad
-Diseminar los
resultados del análisis
Sistemas de
salud
Recolección Utilización mejorados
Demanda
Desarrollo de
Capacidades
14. Pensar en su Audiencia
Las diferentes organizaciones, instituciones y
actores claves tienen necesidades diversas
en cuanto a los datos
Juegan papeles diferentes
Toman decisiones diferentes
La comunicación efectiva es diferente para las
audiencias (disponibilidad)
15. La Interpretación de Datos
Darle significado a los resultados del análisis
Relevancia de Posibles Investigación
Otros datos
los resultados explicaciones adicional
16. Relevancia de los Resultados
Relacionar los resultados con el contexto
de su programa
¿Alcanzamos nuestras metas?
¿Cómo se comparan estos resultados con
los resultados de años anteriores?
¿Existen datos extremos (altos o bajos)?
Relevancia de Posibles Investigación
Otros datos
los resultados explicaciones adicional
17. Posibles Explicaciones
Explorar posibles causas de los resultados
con expertos en:
El tema,
El programa o servicio
La población meta
Relevancia de Posibles Investigación
Otros datos
los resultados explicaciones adicional
18. Otros Datos Relevantes
Comparar los resultados con datos de otros
estudios y programas relevantes.
Análisis de la situación
Encuestas de salud y demografía
Evaluaciones
¿Confirmación? ¿Negación? ¿Posibles
explicaciones?
Relevancia de Posibles Investigación
Otros datos
los resultados explicaciones adicional
19. Investigación Adicional
Identificar brechas en los datos
Generar preguntas adicionales que no se
pueden contestar con el análisis actual
La metodología depende de las preguntas
que se hacen y los recursos disponibles
Relevancia de Posibles Investigación
Otros datos
los resultados explicaciones adicional
20. La Utilización de Datos
Sistemas de
salud
mejorados
Desarrollo de
Capacidades
22. Uso de datos en el manejo de
programas
Diseño de programas y planificación
estratégica
Provisión de servicios/programas
Fortalecimiento de programas
Distribución de fondos
Formulación de políticas
Abogacía
23. Abogacía
Abogar por recursos
nuevos – donantes
Fuera del programa
Dentro del programa
Fortalecer reportes internos
con datos mas válidos
Asegurar apoyo interno
(supervisores, donantes
actuales)
Fortalecer propuestas futuras
Sensibilizar a formuladores de
políticas y
donantes
24. Porcentaje insatisfecho con el uso de
evidencia en el desarrollo de políticas
100%
90%
80%
70%
60%
50%
40%
30% 60% 54%
20% 42%
10%
0%
Encargados de Gestores de Investigadores
formular políticas programas
Overseas Development Institute, Jones et al., 2008.
25. Determinantes del uso de datos
Organizacional
Sistemas de
Técnico salud
mejorados
Conductual /
Actitudinal
Desarrollo de
Capacidades
26. No utilizamos datos por…
Razones técnicas Razones
Mala calidad de datos organizacionales
Disponibilidad de Responsabilidades no
computadoras/programa son claras
s estadísticos Falta de apoyo
Habilidades de análisis Influencias políticas
Razones conductuales
Falta de motivación del
personal
Actitudes de los que
toman deciones
27. Mensajes Importantes
La demanda y utilización de datos son dos factores
importantes en el desarrollo de políticas e intervenciones
basadas en evidencia.
Estos factores forman parte de un ciclo conectando la
demanda de información con
la recolección de datos
la disponibilidad de la información
la utilización de los resultados.
Utilización de datos se refiere al proceso de la toma de
decisiones
El uso de datos mejora el sistema de salud y crea mas
demanda de información
28. GRACIAS!
MEASURE Evaluation is a MEASURE project funded by the U.S.
Agency for International Development and implemented by the
Carolina Population Center at the University of North Carolina at
Chapel Hill in partnership with Futures Group International, ICF
Macro, John Snow, Inc., Management Sciences for Health, and Tulane
University. Views expressed in this presentation do not necessarily
reflect the views of USAID or the U.S. Government. MEASURE
Evaluation is the USAID Global Health Bureau's primary vehicle for
supporting improvements in monitoring and evaluation in
population, health and nutrition worldwide.
Visit us online at http://www.cpc.unc.edu/measure.
29. ¿Qué se entiende por datos?
Información factual que es “cruda” y en una
forma no-sintetizada.
Información numérica o narrativa
Fuentes de datos
Estadísticas de la provisión de servicios de salud
Censo
Encuestas, evaluaciones, investigaciones cualitativas
Vigilancia centinela
Información presupuestaria
30. Censos Censos
Registro civil Registro civil
Encuestas Archivos
poblacionales individuales
31. ENSMI
Niveles de datos ENCOVI
CENSO
Estadísticas
Nacional vitales
MEGAS
Evaluaciones
Auditorias
Datos
financieros
Reportes Organizacional
Grupos focales
Encuestas
Información
Individual rutinaria de
salud
Notas del editor
By the end of this session, the learner will:
Leer la diapositivaEl tema de politicas y programasbasados en evidenciadepende de 2 factors – la utlizacion y --la demanda de datos (informacion)
Hoy en diaexistemuchainformacion. La cantidad de datosrequeridopor los gobiernos y donantes ha crecidoexponecialmente. Muchosprogramasestanabrumados con la recoleccion de informacion.Frecuentementerecolectamos los datos, elaboramos los reportes, perorarasvecesutilizamos los datossistematicamenteparamonitorear un programa, tomardecisionesestrategicas o cambiar/informarpoliticas. Estainformacionesutilparaunaampliagama de actores claves, como los encargados de la formulacion de politicas, los gestores de programas, las ONG, los clientes/participantes de los programas y otrosCuandoestosactoresutilizan la informacionparatomardecisionesbasadas en evidencia, mejora la habilidad del sistema de salud de responder a lasnecesidades de las personas afectadaspor el VIH/SIDA.El mejoruso de estainformacionpromueve-la transparencia del proceso de toma de decisiones y -la responsabilidad de estostomadores de decisiones ante la sociedad civil.
Leer diapositiva
Las decisiones que tomamos son elecciones que resultan en acciones. Son informados por preguntas que tenemos y son basadas en daEJEMPLO:Cada manana decidimos que ropa nos vamos a usar cuando salimos a trabajar. Para tomar esta decision nos hacemos preguntas para informar esta decision.Que es la temperatura?Esta lloviendo?Que voy a hacer hoy?Para contestar estas preguntas, buscamos datos (el termómetro, escuchar la radio, consultar con su calendario)Estamos informando nuestro decisión con datos.
Ejemplo: Determinar si el programa esta logrando sus objetivos si no, implementar nuevas estrategias Identificar poblaciones que necesitan servicios
Marco conceptual sobre la utilizacion y demanda de DatosDisenadopor MEASURE EvaluationRepresenta un cicloConectando la demanda de informacion con la recoleccion y analisis de datosLa diseminacion de los resultados y la interpretacion de los resultadosReportesPublicacionescientificasPresentacionesLa utilizacion de los datos – contribuye al mejoramiento del sistema de salud y crea mas demanda.
El marco conceptual tiene 4 componentes basicos.Demanda – La importancia que los grupos claves le dan a la información (si es usada o no)El proceso sistematico de la utilizacion de datos para el manejo de programas comienza con la identificacion de una necesidad de datos es el primer paso.--Hay que identificar un problema o una pregunta que requiere la recoleccion de datosCon la pregunta inicial, hay que identificar y colaborar con los actores claves, desde la recoleccion de datos. Desde el nivel internacional, nacional, comunitario, programatico
Antes de comenzar la recoleccion de datos (para contestar las preguntas que tienen), hay que identificar las fuentes relevantes de datos que existen
Cuando hablamos de datos validos, completos y oportunos nos referimos a la calidad de datos. Datos validos – la informacion recolectada es correcta y certera sin errores. Que hemos medido lo que hemos querido medirDatos completos – Tenemos toda la informacion que pedimos a traves de la encuesta o en el formato. No hay informacion perdida.Datos oportunuos – datos recolectados y reportados cuando se los solicitan los tomadores de decisiones… para que la informacion refleje la situacion actual.
Cuando hemos recolectado y analizado los datos hay que compartir los resultados.Es importante interpretar los resultados de sus analisis
Ubicar
Cuando estamos interpretando los resultados, tratamos de explicar lo que estamos viendo. Una manera de hacerlo es explorar posibles causes de los resultados con expertos en el tema, el programa/servicio y/o la poblacion meta.
A demás, para poder explicar sus resultados es importante compararlos con los datos de otras investigaciones
Muchas veces nos quedamos con disponibilidad. Utilizacion de los datos implica una aplicación de los resultado, ACCION, la toma de decisionesNos lleva hacia sistemas mejores de saludCrea mas demanda para informacion/datos nuevos
“Uso” se refiere al proceso de la toma de decisionesUn(a) tomador(a) de decisiones usa datos si:Es consiente explícitamente de la decisión que tiene que tomar o la pregunta que tiene que contestarConsidera información relevante cuando está tomando la decisión
Que es el problema? Donde debemos enforcarnos? Hacia donde vamos con este proyecto o en este sector de salud?Gestores de programas tienen que monitorear y evaluar efectivamente los proyectos que supervisan. -Mejorar la implementacion y administracion del proyecto-Entender mejor el programa-Fortalecer el programa: identificar fortalezas, debilidades de la intervencionPresentando datos de alta calidad de su programa pueden ayudarles a conseguir fondos adicionales
Abogar dentro y fuera de su programa**asegurar apoyo interno para sus programas (supervisores, donantes actuales)**Fortalecer propuestas futurasFuera**Sensibilizar a formuladores de politicas y donantes**Abogar por recursos nuevos -- $$ nueva
Unaencuestainternacionalimplementadapor elInstituto de DesarrolloInternacionalencontro altos niveles de insatisfaccion de parte de los encargados de formularpoliticaspublicas, gestores de programas e investigadores.Y axis = %Specifically, we see that:42% of policy makers, 60% intermediaries, and54% of researchers stated that they were dissatisfied that policy is based on evidence.Porque?Porque los tomadores de decisiones no estanusandodatosparainformarprogramas?
Estemarco conceptual explicael contexto en quelasdecesionesestantomadasComo estecontextoinfluye la demanda, recoleccion, disponibilidad y utlizacion de datos.Existentresfactores claves de la utlizacionexitosa de datosAspectostecnicos de la recoleccion, analisis e interpretacion de los datos (existenfuentes de informacion? Que tan frecuentetienen los datos? Calidad de datos?)Actitudes y comportamiento de los individuosqueproducen y/o utilizan los datos (motvacion de las personas que van a recolectar y usar los datos; comoperciben los actores de esteprocesos)El system o marcoorganizacionalqueapoya la recoleccion, disponibilidad y uso de datos. (papeles y responsabilidades de los miembros de la organizcion; infraestructuratecnologica)Con estostrescomponentes, podemosidentificaroportunidades y limitacionespara la recoleccion, analisis, disponibilidad y usoefectivo e estrategico de datos. Hay queenforcar en estoscomponentesparamejorar la utilizacion de datos
In summary:NOTE to facilitator: Read slide.
Datos de la provicion de servicios--datos que reflejan los servicios recolectados en ambientes clinicos. Censo-un conteo de las personas en una areageograficaEncuestas, evaluaciones, investigaciones cualitativas --capta informacion sobre poblaciones y temas especificos; contestan preguntas especificasVigilancia centinela--monitorea la prevalencia de enfermedades especificas en poblaciones especificas. Presupuestos-Monitorear gastos el costo de elementos especificos de nuestros programas.
Nacional-ENSMI, censo;estadisticas vitales; MEGASOrganizacional-Evaluaciones, auditorias, datos financieros, reportes del programa Individual-Entrevistas con actores claves, encuestas, grupos focales, informacion rutinaria de salud