Informe de Emergencia #8 | Datos desagregados para no dejar a nadie atrás
Oct 13, 2026
Respuesta a la emergencia | Boletín
Datos desagregados para no dejar a nadie atrás
¿Por qué la calidad y el detalle de la información determinan mejores decisiones, especialmente en momentos de emergencia?
Cada cifra agregada esconde una pregunta sin responder: ¿a quién representa realmente? Cuando la información se presenta como un promedio nacional o un total general, es fácil perder de vista que hay una experiencia de vida tras el número. Dejando de lado las particularidades de las personas, especialmente, las mujeres, las personas con discapacidad, la niñez, las comunidades étnicas o los hogares rurales cuya realidad se distingue una de la otra. Los datos desagregados —es decir, la información desglosada por sexo, edad, etnia, discapacidad, ubicación geográfica y otras características— permiten ver esas diferencias y son la base para diseñar política pública, programas sociales y respuestas humanitarias que efectivamente lleguen a quienes más lo necesitan.
Este informe reúne aprendizajes del Manual de datos inclusivos (2026) y del Compendio Make Inclusive Data the Norm (MIDN) (2025) del Global Partnership for Sustainable Development Data (GPSDD), así como la experiencia de la Fundación WWB Colombia en la generación de conocimiento con enfoque de género e interseccional. Su propósito es resaltar la importancia de capturar buenos datos, destacando la cadena de valor completa de la información, para que organizaciones —sociales, empresariales o estatales— puedan generar aportes relevantes para cerrar brechas y no dejar a nadie atrás.
En este informe
Datos que reflejan la vida real de todas las personas, con su consentimiento y participación.
Existe una necesidad urgente de contar con datos que reflejen la vida real de todas las personas, con su consentimiento y participación, en especial de quienes están en condiciones de vulnerabilidad o son excluidas. Sin datos claros, no es posible diagnosticar efectivamente el problema, y en términos de políticas públicas y programas, se toman decisiones que no logran responder a la raíz de las necesidades. En ese sentido, hay tres ideas que se complementan:
Desglosar los conjuntos de información por género, edad, etnia, discapacidad, situación socioeconómica y otras características, para entender cómo vive cada grupo poblacional.
Analizar cómo se cruzan esas características (por ejemplo, ser mujer, indígena y rural al mismo tiempo) para comprender desigualdades que una sola variable no explica.
Información producida con y por comunidades, organizaciones sociales u otros actores, que contrastan y complementan el diseño o la recolección de los datos oficiales.
Los datos representativos no se limitan a la desagregación: aplican a toda la cadena de valor de los datos, desde la recolección hasta la difusión y el uso, y requieren procesos abiertos, transparentes y una gobernanza que involucre a las comunidades de las que provienen los datos.
La cadena de valor de los datos: un compromiso de principio a fin
Pensar en “capturar buenos datos” no es solo tarea del equipo que diseña la encuesta, como el equipo de analítica de datos de la organización. El compromiso debe sostenerse en cada eslabón del proceso: quién pregunta, qué variables se incluyen, cómo se procesa la información, quién la analiza y, finalmente, a quién le llega y en qué formato. Preguntarse en cada etapa “¿quién está siendo excluido?” es el primer paso para corregirlo.
| Etapa | Qué exige la inclusión de datos |
|---|---|
| 1. Planeación | Definir qué preguntas debe responder el dato y para quién. |
| 2. Recolección | Incluir variables de género, edad, etnia, discapacidad y territorio desde el diseño del instrumento. |
| 3. Procesamiento | Codificar y limpiar sin perder las categorías de desagregación. |
| 4. Análisis | Cruzar variables (enfoque interseccional) para ver quién queda atrás y por qué. |
| 5. Difusión y uso | Anonimizar los datos para proteger la identidad de las personas; posteriormente compartir los datos en formatos accesibles y devolverlos a las comunidades que los originaron. |
Cuando una organización trata la cadena de valor como un todo —y no solo la recolección— es capaz de convertir datos sueltos en evidencia útil para la toma de decisiones, y de devolver ese conocimiento a las comunidades que lo hicieron posible, para que ellas también puedan actuar y tomar decisiones con dicha información.
La emergencia dejó una lección clave sobre la falta de desagregación de datos.
El 10 de agosto de 2026, un sismo de magnitud 7,4 con epicentro en San José del Palmar, Chocó, sacudió el occidente de Colombia y afectó con severidad a los departamentos de Chocó, Valle del Cauca y Risaralda, entre otros. Las cifras oficiales, actualizadas en los días siguientes, dieron cuenta de cientos de personas fallecidas, miles de heridos y desaparecidos, y más de 280.000 personas afectadas en el país.
Más allá de la cifra total, durante más de una semana los reportes oficiales no incluyeron información desagregada por pertenencia étnica, género y territorio, y tampoco se contaba con datos de las zonas rurales dispersas del Chocó. Ante ese vacío, fueron las propias autoridades —indígenas, afrodescendientes y campesinas— quienes tuvieron que levantar su propio conteo de comunidades afectadas, superponiendo mapas de intensidad sísmica con sus registros territoriales para dimensionar el impacto en sus territorios. Esto les significó invertir tiempo y recursos valiosos en medio de la crisis.
Entre más exactos y desagregados son los datos, mejor es la información disponible para tomar decisiones. En una emergencia, esa exactitud no es un detalle técnico: es lo que permite aprovechar y dirigir efectivamente cada recurso de ayuda humanitaria. Identificar y mapear con lupa territorial permite priorizar la atención —población con discapacidad, mujeres jefas de hogar, adultos mayores, infancias, presencia de comunidades étnicas y particularidades de los hogares rurales—. Sin esa información, la respuesta corre el riesgo de ser genérica y de excluir a quienes tienen menos capacidad de hacerse visibles por sí mismos.
Recolectar estos datos no es un ejercicio neutral ni exento de riesgos. Las metodologías de recolección —censos comunitarios, cartografía social, encuestas casa a casa, registros de autoridades propias o formularios digitales— deben adaptarse al contexto y a las capacidades locales, priorizando siempre mecanismos liderados o validados por las propias comunidades, que conocen mejor su territorio y generan mayor confianza que un levantamiento externo. Al mismo tiempo, toda recolección de información en contextos de crisis debe regirse por políticas claras de protección de datos: consentimiento informado, uso limitado a los fines humanitarios declarados, anonimización cuando sea posible y resguardo frente a terceros, incluidos actores armados o entidades que puedan usar esos datos con fines distintos a la atención humanitaria.
Aquí opera también el principio de acción sin daño: preguntar no es un acto neutral. Cada solicitud de información —sobre pérdidas, composición familiar, condición de discapacidad o pertenencia étnica— puede reabrir heridas si se hace sin cuidado, se repite innecesariamente entre distintas entidades, o se realiza sin explicar para qué se usará. Evitar la revictimización implica preguntar solo lo estrictamente necesario, en el momento adecuado, con personal capacitado y sensible al contexto cultural, y articular los sistemas de información entre instituciones para que las comunidades no tengan que narrar una y otra vez su dolor ante cada nuevo actor humanitario que llega al territorio.
¿Qué tan desagregados son los datos de su organización?
Antes de pasar a las recomendaciones, este ejercicio corto ayuda a ubicar en qué punto está su organización hoy. Revise cada pregunta, y márquela si la respuesta es afirmativa.
Si su organización marcó tres o menos afirmaciones, la captura de datos desagregados responde probablemente a esfuerzos aislados más que a un proceso institucionalizado. Fortalecer esta cadena de valor no solo optimiza el uso de los recursos, sino que garantiza intervenciones más pertinentes, justas y verdaderamente efectivas.
Recomendaciones para las organizaciones
Basado en el Manual de Datos Inclusivos, el Compendio MIDN, el Data Values Starter Pack del GPSDD y la experiencia de la Fundación WWB Colombia, estos son los pasos prácticos que cualquier organización puede empezar a aplicar:
¿Qué pasa si no actuamos?
Adoptar prácticas para capturar datos inclusivos y representativos, más que un compromiso ético, evita consecuencias concretas, medibles y, muchas veces, irreversibles para las personas que ya estaban en mayor desventaja.
Sin saber quién necesita qué, la ayuda humanitaria, los subsidios o los programas sociales terminan distribuidos por criterios generales que no siempre llegan a quienes más lo requieren.
Los mismos grupos —comunidades étnicas, mujeres, personas con discapacidad, población rural— quedan otra vez por fuera de los registros oficiales, repitiendo patrones de exclusión.
Cuando una comunidad aporta información y nunca ve que se traduzca en atención real, deja de querer participar en futuros ejercicios de recolección de datos.
Sin desagregación, las políticas terminan diseñadas para un “usuario promedio” que, en la práctica, no representa a nadie en particular.
La inacción no es neutral. Cada decisión que se toma sin datos desagregados tiene el mismo efecto que actuar con datos incompletos a propósito: alguna persona estará quedando, nuevamente, fuera del mapa.
La visión de las organizaciones
Este informe se apoya en la mirada convergente de dos organizaciones que, desde ángulos distintos, llegan a la misma conclusión: los datos solo cumplen su propósito cuando reflejan a todas las personas.
El GPSDD es una red internacional que reúne gobiernos, agencias de Naciones Unidas, sector privado y organizaciones de la sociedad civil con un objetivo compartido: cerrar las brechas de calidad, acceso y uso de datos para el desarrollo sostenible. Desde esa plataforma, el GPSDD facilita el Inclusive Data Charter (IDC), lanzado en julio de 2018 por un grupo inicial de diez socios durante el Foro Político de Alto Nivel de Naciones Unidas. Su apuesta es que, hacia 2030, exista información suficientemente específica para asignar recursos de forma efectiva a quienes más lo necesitan, sostenida en cinco principios:
La Fundación WWB Colombia es una institución independiente y autónoma que lleva más de cuatro décadas trabajando para cerrar las brechas de desigualdad que afectan a las mujeres y para promover su participación activa en el desarrollo económico. Su trabajo se concentra en mujeres en situación de vulnerabilidad socioeconómica, con especial atención a las emprendedoras de territorios rurales y del Pacífico colombiano, y se organiza en tres frentes: (i) el desarrollo de capacidades personales y empresariales, (ii) la generación y difusión de conocimiento a través de la investigación, y (iii) la inversión en negocios sostenibles que contribuyan a cerrar esas brechas. Cuatro enfoques atraviesan todo lo que hace: género, emprendimiento, vulnerabilidad e inclusión financiera.
Desde esa trayectoria, la Fundación ha insistido en que cerrar brechas de desigualdad exige datos que muestren esas brechas con precisión. Esta perspectiva conecta directamente con el caso del sismo del Pacífico: las mismas variables que la Fundación promueve para entender la autonomía económica de las mujeres son las que, en el momento de una emergencia, permiten identificar con mayor precisión quién necesita qué tipo de ayuda, y evitan que la respuesta humanitaria invisibilice —una vez más— a quienes ya partían de una posición de mayor vulnerabilidad.
Ambas organizaciones coinciden en que el camino hacia adelante no depende de una sola entidad: requiere que gobiernos, empresas y sociedad civil asuman los datos desagregados como una responsabilidad compartida y sostenida en el tiempo, y no como una respuesta puntual frente a la coyuntura.
Conclusión: los datos desagregados no son un lujo técnico.
Son la diferencia entre una decisión que protege a todas las personas y una que, sin proponérselo, deja atrás a las más vulnerables. El sismo del 10 de agosto de 2026 en la región Pacífica de Colombia lo mostró con crudeza: cuando faltó el dato desagregado, comunidades enteras tuvieron que contar sus propios daños para ser vistas.
Para las organizaciones, el reto no es solo recolectar más información, sino repensar la cadena de valor de los datos como un compromiso compartido con la inclusión, desde la pregunta inicial hasta el uso final. Adoptar esta mirada es un paso concreto hacia el propósito común de no dejar a nadie atrás.
Ver referencias↓
- Fundación WWB Colombia (2026). Boletín informativo No. 3. Reconstruir con igualdad. Informe de emergencia #3.
- Global Partnership for Sustainable Development Data (2026). Manual de datos inclusivos.
- Global Partnership for Sustainable Development Data (2025). Data Values Starter Pack.
- Global Partnership for Sustainable Development Data (2025). Make Inclusive Data the Norm Compendium.
