खंडित दुनिया में दावोस के सहयोग से आगे: डेटा में हम भरोसा करते हैं

Devex | एड्रियन लोवेट | जनवरी 13, 2023

छवि: Pexels/Lukas

इस साल दावोस की थीम एक खंडित दुनिया में सहयोग, विशेष रूप से उपयुक्त लगता है। वास्तव में, ये मुद्दे WEF के अपने सबसे बड़े भविष्यवाणियों में भारी रूप से शामिल हैं वैश्विक जोखिम अगले दशक में।

• पिछली दावोस बैठक के बाद से कई तरह की चेतावनी दी गई है। विश्व बैंक है कहा कि 2030 तक अत्यधिक गरीबी को समाप्त करने का लक्ष्य, संयुक्त राष्ट्र सतत विकास लक्ष्यों का पहला वादा, अब प्राप्त नहीं किया जा सकता है, और इस सप्ताह एक संभावित चेतावनी दी वैश्विक मंदी आगे।

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• अच्छे, विश्वसनीय, निर्णय-तैयार डेटा की 5 विशिष्ट विशेषताएं:
  • सटीक और समय पर डेटा कर सकते हैं चुनौतियों के सही पैमाने को समझने में हमारी मदद करें हम सामना करते हैं। डेटा हमें वैश्विक, क्षेत्रीय और राष्ट्रीय हाइलाइट करने में मदद कर सकता है गरीबी के रुझान, कहाँ ट्रैक करें विकास वित्त जा रहा है, समझें कि फंडिंग का उतार-चढ़ाव मानवीय संकटों को कैसे प्रभावित करता है यूक्रेन to सोमालिया, या जांच करें कि वास्तव में कितना खर्च किया गया है जलवायु वित्त या धन स्थानीय मानवीय संगठन.
  • हमें आगे और पीछे देखने में मदद करता है:  बहुत बार, अंतराल, विसंगतियों और डेटा में देरी का मतलब है कि हम रियरव्यू मिरर में एक आंशिक या अस्पष्ट तस्वीर देख रहे हैं। दाता सामान्य मानकों का उपयोग करते हुए उच्च-गुणवत्ता, समय पर डेटा प्रकाशित करके इस समस्या को हल करने में मदद कर सकते हैं अंतर्राष्ट्रीय सहायता पारदर्शिता पहल, संसाधनों का उपयोग कैसे और कैसे प्रभावी ढंग से किया जाता है, इसके लिए जवाबदेही को मजबूत करना।
  • यह हमें यह समझने में सक्षम बनाता है कि लोगों का जीवन अति सूक्ष्म और जटिल है:  साथ ही साथ व्यापक रुझान, डेटा हमें लोगों के जीवित अनुभवों की अधिक सूक्ष्म तस्वीर बनाने में मदद कर सकता है। आखिरकार, गरीबी केवल इस बारे में नहीं है कि किसी व्यक्ति की आय एक विशेष मौद्रिक सीमा से ऊपर है या नहीं; यह है एक बहुआयामी घटना कई कारकों द्वारा निर्धारित होती है जैसे स्वास्थ्य देखभाल, शिक्षा, या नौकरियों तक पहुंच। 
    

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• उपयोग किए जाने की दिशा में तैयार:  अधिक डेटा को खुला और सुलभ बनाने में बहुत प्रगति हुई है, लेकिन इसकी क्षमता का एहसास तभी हो सकता है जब इसका वास्तव में उपयोग किया जाए। डेटा सिस्टम खंडित हो सकते हैं या डेटा का उत्पादन कर सकते हैं जिसका विश्लेषण करना मुश्किल है। डेटा तथाकथित में अप्रयुक्त बैठ सकता है डेटा कब्रिस्तान, अंततः खोया और भुला दिया जा रहा है।
• यह वैध है: स्थानीय रूप से स्वामित्व और जिम्मेदारी से एकत्रित, प्रबंधित और उपयोग किया जाता है

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