El trabajo eficaz con datos inclusivos se basa en fundamentos sólidos, que incluyen principios, marcos, estrategias y estructuras. Este capítulo proporciona recursos generales para definir y defender los datos inclusivos, las normas y estándares que guían el trabajo, y ejemplos de herramientas prácticas para un enfoque sistémico integral, como modelos de gobernanza, estrategias y órganos consultivos.

Estos recursos abordan el porqué y el cómo empezar antes de profundizar en áreas técnicas específicas, como la desagregación. Abarcan temas como la cadena de valor de los datos, los enfoques basados en los derechos humanos, la administración y la voluntad política, todos los cuales sustentan los sistemas de datos inclusivos. Los usuarios pueden comenzar por este capítulo para familiarizarse con los conceptos generales y luego pasar a los capítulos siguientes para explorar las aplicaciones temáticas o técnicas de estos principios. 

La cadena de valor de los datos: pasar de la producción al impacto

Data Value Chain. Credit: ODW and Data2x

Autor: Open Data Watch

Tipo: marco conceptual 

Ubicación: sitio web de Open Data Watch

Resumen: Este recurso de una página presenta un modelo conciso y de alto nivel del proceso de datos en cuatro etapas generales: recopilación, publicación, aceptación e impacto. Divide cada una de estas etapas en 12 pasos, por ejemplo, identificar, analizar, difundir, influir. Es una herramienta útil para gestionar y explicar los procesos de datos. 

Temas clave:

  • Etapas de la cadena de valor de los datos

Etapas de la cadena de valor de los datos:

  • Transversal

Incluye estudios de casos o ejemplos: No

Información adicional: marco utilizado para estructurar los 12 pasos de la cadena de valor de los datos en las descripciones de los recursos de este Manual de datos inclusivos. 

Planes de acción de la Carta de Datos Inclusivos

Autores: Global Partnership 

Tipo: repositorio en línea/ejemplos/recurso de implementación

Ubicación: Sitio web de Global Partnership 

Resumen: Se trata de una recopilación de planes de acción nacionales y organizativos para aplicar la Carta de Datos Inclusivos (IDC) elaborada por los referentes de la IDC. Sirve como «biblioteca de ejemplos» que muestra cómo diferentes países y organizaciones se comprometen y ponen en práctica los principios de datos inclusivos, representando diversos contextos nacionales y organizativos. Los planes de acción establecen medidas concretas, plazos y actores responsables para traducir la IDC en estrategias nacionales o sectoriales. 

Entre los países se incluyen Argentina, Colombia, Kenia, Nigeria, Paraguay, Filipinas, Senegal, Sierra Leona, Reino Unido y Zanzíbar. También hay enlaces a planes de acción de 13 organizaciones de la sociedad civil y multilaterales, como UNICEF, el Banco Mundial y Save the Children. 

Temas clave:

  • Implementación de sistemas de datos inclusivos
  • Planificación estratégica para la desagregación de datos, los datos ciudadanos y la interseccionalidad
  • Funciones institucionales, coordinación y gobernanza
  • Supervisión, evaluación y seguimiento
  • Ejemplos de acciones prioritarias, como corregir las deficiencias en los datos o mejorar la capacidad

Etapas de la cadena de valor de los datos:

  • Transversal 

Incluye estudios de casos o ejemplos: sí, cada plan sirve como ejemplo

Información adicional: un buen punto de partida para planificar enfoques sistémicos destinados a mejorar los datos inclusivos. Con el tiempo se pueden añadir nuevos planes de acción.

Estructuras de gobernanza de datos inclusivos del Reino Unido: conjunto de herramientas

Organización: Autoridad Estadística del Reino Unido

Tipo: ejemplo/estructuras internas/proceso estratégico

Ubicación: página web de la Autoridad Estadística del Reino Unido

Resumen: estos recursos ilustran un ejemplo de cómo los sistemas nacionales de estadística organizan la gobernanza de datos inclusivos e incorporan los datos inclusivos en la estrategia, la supervisión y las estructuras institucionales. Proporciona información sobre los procesos y las estructuras, entre los que se incluyen:

Temas clave:

  • Diseño institucional y gobernanza para datos inclusivos.
  • Estrategia y recomendaciones para mejorar los datos inclusivos.
  • Rendición de cuentas, supervisión y revisión/seguimiento.
  • Consulta a las partes interesadas
  • Planificación de la implementación y seguimiento

Etapas de la cadena de valor de los datos: 

  • Transversal 

Incluye estudios de casos/ejemplos: sí, cada uno de estos recursos sirve de ejemplo y contiene más ejemplos de medidas que se pueden adoptar, como las consultas con las partes interesadas.

Información adicional: estos ejemplos son más estratégicos que técnicos, y están relacionados con la gobernanza de los datos. 

Las 5 P para crear y mantener la voluntad política en materia de datos inclusivos

Tipo: marco de promoción

Ubicación: Sitio web de Global Partnership 

Resumen: este recurso resume las lecciones aprendidas por los referentes de la Carta de Datos Inclusivos (IDC) en un marco conciso de cinco palancas: influencia de los pares, participación, pactos, persistencia y plataformas. Su objetivo es ayudar a los profesionales de los datos a crear y mantener el apoyo político para los sistemas de datos inclusivos. También analiza retos comunes, como la capacidad limitada, los silos institucionales y los ciclos políticos, y propone enfoques para mitigarlos. 

Temas clave:

  • Promoción de los sistemas de datos inclusivos
  • Voluntad política y mantenimiento del impulso en contextos políticos cambiantes
  • Coordinación y capacidad institucional
  • Participación y compromiso de las partes interesadas
  • Entornos y plataformas propicios para la visibilidad

Etapas de la cadena de valor de los datos: 

  • Transversal

Incluye estudios de casos/ejemplos: sí, hay breves ejemplos de referentes de la IDC que han utilizado las 5 P en la práctica, entre ellos Benín, Camerún y Colombia.

Información adicional: un recurso de alto nivel centrado en las condiciones propicias, que puede ser útil en las etapas de planificación de datos inclusivos.

Principios fundamentales de las estadísticas oficiales

Autor: División de Estadística de las Naciones Unidas (UNSD)

Tipo: marco fundamental/principios

Ubicación: sitio web de Estadísticas de las Naciones Unidas

Resumen: este marco consiste en un conjunto de principios adoptados por la Asamblea General de las Naciones Unidas para orientar a los sistemas nacionales de estadística en la producción de estadísticas de alta calidad, objetivas y fiables. Hace hincapié en la independencia profesional, la transparencia, la confidencialidad, la competencia y la obligación de servir a toda la población, lo cual es fundamental para que los datos sean inclusivos y creíbles.

Temas clave:

  • Imparcialidad y objetividad
  • Ética profesional e integridad estadística
  • Confidencialidad y privacidad
  • Transparencia y apertura de la metodología
  • Compromiso con una cobertura exhaustiva
  • Coordinación entre organismos

Etapas de la cadena de valor de los datos: transversal

Incluye estudios de casos/ejemplos: no

Notas: ampliamente aceptado por las oficinas nacionales de estadística y los sistemas estadísticos mundiales. Junto con este marco, puede leerse la IDC para reforzar la legitimidad del trabajo con datos inclusivos.

Un enfoque de los datos basado en los derechos humanos

Autor: Oficina del Alto Comisionado para los Derechos Humanos (ACNUDH)

Tipo: marco normativo/orientación

Ubicación: sitio web de la ACNUDH

Resumen: este recurso vincula las normas de derechos humanos y el principio de los ODS de «No dejar a nadie atrás» (LNOB) con las prácticas en materia de datos, estableciendo las definiciones, la justificación, las mejores prácticas y las orientaciones sobre la participación, el desglose de datos, la autoidentificación, la transparencia, la privacidad y la rendición de cuentas. 

Temas clave:

  • Participación de los grupos pertinentes en la planificación, recopilación, difusión y análisis de datos
  • Desagregación de datos para permitir un análisis detallado e identificar las desigualdades
  • Autoidentificación, es decir, promover que las poblaciones se definan a sí mismas y la elección individual de revelar información
  • Transparencia para garantizar una información clara, abierta y accesible sobre las operaciones con datos
  • Protección de datos, privacidad y confidencialidad

Etapas de la cadena de valor de los datos: 

  • Transversal

Incluye estudios de casos/ejemplos: sí, se mencionan algunos ejemplos ilustrativos, por ejemplo, los esfuerzos de desagregación en México.

Información adicional: complementa la IDC, proporcionando salvaguardias normativas detalladas. Es especialmente útil a la hora de planificar estrategias e instrumentos de desagregación, garantizando que los grupos marginados no se vean perjudicados. 

Wiki de buenas prácticas y recursos sobre el seguimiento de los Objetivos de Desarrollo Sostenible

Organización: División de Estadística de las Naciones Unidas (UNSD)

Tipo: repositorio en línea/portal de buenas prácticas

Ubicación: sitio web de Estadísticas de las Naciones Unidas

Descripción general: se trata de un repositorio dinámico y colaborativo de buenas prácticas, herramientas, estrategias nacionales y recursos sobre el seguimiento de los ODS, con una importante subsección dedicada a la desagregación de datos y los datos inclusivos. Agrega contribuciones de las oficinas nacionales de estadística, los organismos de las Naciones Unidas, las comisiones regionales y los grupos de expertos, en lugar de proporcionar una orientación estructurada. La sección  sobre desagregación de datos y datos inclusivos ofrece enlaces a estrategias nacionales de desagregación, herramientas globales, ejemplos y retos comunes. 

Temas clave:

Etapas de la cadena de valor de los datos: 

  • Transversal

Incluye estudios de casos/ejemplos: sí, muchas páginas enlazadas son estrategias nacionales o planes de desagregación 

Información adicional: los recursos aportados por los usuarios varían en calidad y relevancia; están organizados por grupos de contribuyentes, no por temas.

Gestión participativa e inclusiva de datos: una revisión del panorama

Autor: Instituto Ada Lovelace

Tipo: orientación/análisis del panorama

Ubicación: sitio web de Ada Lovelace

Resumen: este informe analiza el campo en evolución de la gestión de datos desde una perspectiva de participación e inclusión. Sostiene que los datos nunca son neutrales y que la gobernanza de los datos debe reflejar los derechos y la capacidad de acción de los interesados. Explora diferentes modelos, las tensiones entre los mecanismos existentes y las prácticas participativas, y los retos que plantea garantizar una inclusión significativa en los sistemas de datos. Está dirigido a los formuladores de políticas, los organismos de gobernanza, la sociedad civil y los actores técnicos que diseñan sistemas de datos y desean alinear la gestión con los objetivos de igualdad y participación, fundamentos básicos de los datos inclusivos.

Temas clave: 

  • Definiciones y conceptos fundamentales de la gestión de datos, la participación y la inclusión.
  • Mecanismos legales, contractuales y normativos de la gestión
  • Modelos de gobernanza, por ejemplo, fideicomisos de datos, cooperativas, datos comunes e intermediarios
  • Dinámicas de poder y retos estructurales que afectan a las prácticas participativas
  • Condiciones habilitadoras, por ejemplo, normas, estructuras institucionales, capacidad, entorno normativo
  • Lagunas, barreras y orientaciones futuras en las prácticas de gestión participativa e inclusiva.

Etapas de la cadena de valor de los datos:

  • Identificar
  • Conectar
  • Incentivar
  • Influir
  • Utilizar
  • Cambiar
  • Reutilizar

Incluye estudios de casos/ejemplos: sí, hay ejemplos de fideicomisos de datos, cooperativas y gobernanza participativa, entre otros.

Información adicional: se trata de una revisión conceptual más que de una guía práctica. Es útil para informar sobre enfoques de gobernanza, éticos y sistémicos de los datos inclusivos.