¿Cómo se puede utilizar el análisis de datos para resolver problemas en los países en desarrollo, como enfermedades, disponibilidad de agua limpia y saneamiento?

Me gustaría saber esta respuesta por mí mismo, ya que mis antecedentes / intereses consisten en análisis comerciales cuantitativos e impacto social en los países en desarrollo. Mientras tanto, compartiré lo que sé, pero me encantaría saber de otros analistas sobre formas adicionales en que podemos contribuir a las soluciones sociales. He segmentado mis pensamientos en el impacto social directo del análisis de datos y las formas en que el análisis puede contribuir a una empresa social. Las fuentes son fuentes citadas a lo largo de mi respuesta:

1. Identificar y resolver problemas sociales que pueden ser abordados DIRECTAMENTE por el análisis de datos
Si observa lo suficientemente de cerca, existen algunos problemas sociales que existen, donde la solución en sí es el análisis de datos. Aquí un puñado de ejemplos, que pueden inspirar un pensamiento adicional.

Big data para combatir el tráfico de personas : esta semana, Google se unió a Microsoft y otros para combatir el tráfico de personas con “Big data”. Estas compañías utilizarán algoritmos informáticos avanzados para identificar patrones criminales en línea, para detectar mejor a los culpables que se aprovechan de jóvenes desprevenidos en las redes sociales u otros portales web.
Google recurre a Big Data para desenmascarar a los traficantes de personas
Página en Microsoft

Análisis de pequeñas empresas para desarrollar comunidades pobres : los propietarios de pequeñas empresas en lugares como México no tienen las habilidades, los datos o los sistemas de información para realizar el análisis necesario para optimizar su negocio. Algunas compañías crean un impacto social al empoderar a los microempresarios con el análisis de datos que necesitan para administrar una tienda competitiva, salir de la pobreza y servir a sus compañeros miembros de la comunidad de manera más eficiente.
Productos | Frogtek

Extender los productos financieros a las poblaciones desatendidas : Décadas después de que Muhammad Yunus introdujera el famoso concepto de microcrédito, el modelo se ha desarrollado sustancialmente, pero todavía tiene un largo camino por recorrer. Las organizaciones como Vittanna y Kiva necesitan un análisis financiero para gestionar el riesgo de crédito, presupuestar adecuadamente y extender préstamos a personas en la base de la pirámide, para sacar a las personas de la pobreza de una manera sostenible. El microcrédito puede ayudar a las personas motivadas de las comunidades en desarrollo a crear empresas, recibir educación, realizar inversiones (comprar una unidad solar para el hogar), etc.
Vittana – Graduando una generación más allá de la pobreza
Kiva – Préstamos que cambian vidas

Contribuciones de capital de emprendimientos sociales: el análisis de datos es una parte esencial del proceso de diligencia debida para que las empresas de capital de riesgo inviertan en emprendedores sociales. Usar sus habilidades para facilitar las inversiones es una forma interesante y significativa de ayudar a las empresas sociales a escalar.
Celebrando 10 años en Acumen Fund: lo que hemos logrado y lo que hemos aprendido
Centro James Lee Sorenson
Impacto Unitus

2. Consulte a emprendedores sociales y empresas, utilizando su análisis de datos para apoyar a su organización
Como profesionales de análisis, comprendemos el valor que los datos pueden aportar para ayudar a una organización a funcionar de manera más inteligente y eficiente, incluso si el análisis de datos en sí no está salvando al mundo. Puede afectar a una empresa social con análisis de datos que de la misma manera que puede afectar a un negocio con fines de lucro. Esto se puede hacer como consultor individual / independiente, una empresa de consultoría, en un programa de incubadora / aceleradora, como empleado de una empresa social.

Mejorar la organización a nivel operativo.
Quizás pueda usar los datos para encontrar cómo un centro de crisis gestiona su centro de llamadas de manera más eficiente, medir la efectividad de un dispositivo de saneamiento de agua o usar regresiones estadísticas para analizar los efectos de las causas de enfermedades o la efectividad de las soluciones.
Página sobre Bridgespan
Dalberg | Servicios y experiencia

Mejorar la organización desde un nivel estratégico.
El análisis de datos puede contribuir a las estrategias de fijación de precios, evaluando las necesidades del cliente / validación del producto, aproximaciones del tamaño del mercado, investigación de la competencia, etc. Casi todas las organizaciones se beneficiarían de un análisis de datos adicional para ayudar a tomar decisiones comerciales a corto y largo plazo.
FSG – Servicios – Estrategia
Ashoka – Innovadores para el público

Otras formas: además de los pensamientos anteriores, el análisis de datos puede contribuir al impacto social a través de la academia o el sector público. La investigación académica y el análisis estadístico para las organizaciones gubernamentales también son formas en que los datos pueden cruzarse con los problemas sociales, aunque puede que no haya un impacto directo.

El análisis de datos es la ciencia del análisis de datos que convierte la información en bruto en conocimiento útil. Estos modelos de datos ayudan a las personas a tomar decisiones informadas. El curso tiene como objetivo presentar al solicitante una amplia variedad de conceptos y técnicas que abrirían varias alternativas y formatos de presentación que pueden representar datos para producir decisiones útiles. Estos son los tipos:

  • Descriptivo
  • inferencial
  • Profético
  • Preceptivo

Para más detalles, consulte Análisis de datos

Aquí hay cinco áreas clave:

  1. Agricultura
  2. Identificar problemas y tendencias de atención médica.
  3. Mejores prácticas organizacionales y responsabilidad
  4. Conocimiento en tiempo real en la organización (en el punto de cambio)
  5. Analítica predictiva

Podría ser parte de una historia más amplia de transparencia que ayuda a proporcionar más credibilidad organizacional para la financiación. También podría crear mejores circuitos de retroalimentación y comunicación (es decir, aplicaciones móviles en agricultura)