NUEVA DELHI – “Lo que se mide, se hace”. Es una máxima conocida y algo gastada, que se atribuye a diferentes autores. como el gurú de la gestión Peter Drucker o el físico Lord Kelvin. Independientemente de quién la enunció primero, apunta a algo crucial: si no hay datos que ilustren un problema o desequilibrio, es difícil que se lo considere, por no hablar de convertirse en prioridad, por aquellos que están en posición de abordarlo. Y es difícil que las soluciones, si se intentan, estén bien dirigidas o sean eficaces. Ciertamente ese es el caso de la igualdad de género.
Se podría suponer que, con la actual sobrecarga de información que vive el mundo, las autoridades cuentan con abundantes datos con los cuales diagnosticar problemas, idear soluciones innovadoras, monitorear su implementación y ajustar las políticas para maximizar sus efectos. Sin embargo, incluso en una era de big data, a menudo las autoridades carecen de información precisa, coherente, oportuna y representativa. Como resultado, trabajan con una imagen incompleta de las condiciones socioeconómicas.
Por ejemplo, los datos muestran que la participación de las mujeres en la fuerza laboral de la India ha estado bajando desde 2005. Según el McKinsey Global Institute, si se revirtiera esta tendencia y se lograra la igualdad de género, el PIB indio aumentaría en $770 mil millones para 2025. Pero, para que las soluciones sean eficaces, deben estar alimentadas por datos completos que reflejen la compleja relación entre la participación laboral femenina y distintas fuerzas sociales, políticas y económicas, y que vinculen la igualdad de género con resultados de desarrollo más amplios.
NUEVA DELHI – “Lo que se mide, se hace”. Es una máxima conocida y algo gastada, que se atribuye a diferentes autores. como el gurú de la gestión Peter Drucker o el físico Lord Kelvin. Independientemente de quién la enunció primero, apunta a algo crucial: si no hay datos que ilustren un problema o desequilibrio, es difícil que se lo considere, por no hablar de convertirse en prioridad, por aquellos que están en posición de abordarlo. Y es difícil que las soluciones, si se intentan, estén bien dirigidas o sean eficaces. Ciertamente ese es el caso de la igualdad de género.
Se podría suponer que, con la actual sobrecarga de información que vive el mundo, las autoridades cuentan con abundantes datos con los cuales diagnosticar problemas, idear soluciones innovadoras, monitorear su implementación y ajustar las políticas para maximizar sus efectos. Sin embargo, incluso en una era de big data, a menudo las autoridades carecen de información precisa, coherente, oportuna y representativa. Como resultado, trabajan con una imagen incompleta de las condiciones socioeconómicas.
Por ejemplo, los datos muestran que la participación de las mujeres en la fuerza laboral de la India ha estado bajando desde 2005. Según el McKinsey Global Institute, si se revirtiera esta tendencia y se lograra la igualdad de género, el PIB indio aumentaría en $770 mil millones para 2025. Pero, para que las soluciones sean eficaces, deben estar alimentadas por datos completos que reflejen la compleja relación entre la participación laboral femenina y distintas fuerzas sociales, políticas y económicas, y que vinculen la igualdad de género con resultados de desarrollo más amplios.