La désagrégation complète des données aide à exposer les tendances cachées, elle peut permettre l'identification des populations vulnérables par exemple, ou elle peut aider à établir l'ampleur du problème et peut rendre les groupes vulnérables plus visible pour les décideurs.
Pourquoi la désagrégation des données est-elle importante ?
La désagrégation des données est importante pour révéler des modèles qui peuvent être masqués par des données agrégées plus volumineuses. L'examen spécifique des sous-populations peut aider à s'assurer que les ressources sont dépensées dans les domaines et les élèves où elles sont le plus nécessaires et peuvent avoir le plus grand impact.
Que signifie la désagrégation des données ?
Les données désagrégées sont les données qui ont été ventilées par sous-catégories détaillées, par exemple par groupe marginalisé, sexe, région ou niveau d'éducation. Les données désagrégées peuvent révéler des privations et des inégalités qui peuvent ne pas être pleinement reflétées dans les données agrégées.
Pourquoi la désagrégation des données est essentielle pendant une pandémie ?
La désagrégation des données est la séparation des informations compilées en unités plus petites pour élucider les tendances et les modèles sous-jacents. Des données désagrégées de haute qualité, accessibles, fiables, opportunes, ouvertes et fiables sont critiques pour générer des informations précieuses pour la prise de décision en temps réel.
Pourquoi est-il important de désagréger les pauvres ?
Les données désagrégées non seulement nous permettent de garder un œil sur ceux qui sont laissés pour compte, maisnous aide également à déterminer ce qui est le plus efficace pour les aider à rattraper leur retard.
