Glosario

Términos clave del curso

Definiciones de los conceptos principales usados en el curso, organizadas por unidad temática. Los términos marcados con ★ son especialmente importantes para las actividades evaluativas.

Unidad 1 — PPBE y Cultura de Datos

Cadena de valor de la información: El proceso secuencial que transforma datos brutos en decisiones y resultados: Datos → Información → Conocimiento → Decisión → Acción → Resultado → Evaluación → (retroalimentación).
Cultura de datos ★: Entorno institucional donde las decisiones se toman, evalúan y comunican usando información sistemática y confiable. No se trata solo de tener datos, sino de usarlos habitualmente como base del juicio institucional.
Datos abiertos: Datos que cualquier persona puede acceder, usar y redistribuir libremente, sin restricciones de copyright o patentes. En Colombia, la política de datos abiertos se rige por el CONPES 3920 de 2018.
Gobierno abierto: Doctrina política que sostiene que las actividades del gobierno deben ser abiertas a todos los niveles de escrutinio ciudadano. Sus pilares son transparencia, participación y colaboración.
Política pública basada en evidencia (PPBE) ★: Enfoque de diseño, implementación y evaluación de políticas que utiliza de manera sistemática la mejor evidencia disponible para informar la toma de decisiones. Según Chaverri & Arguedas (2020), busca “reducir la incertidumbre en la toma de decisiones públicas mediante el uso riguroso de información empírica y conocimiento científico.”
Toma de decisiones basada en datos (data-driven decision making): Práctica de basar decisiones en el análisis de datos verificados, en lugar de en intuición o experiencia anecdótica exclusivamente.

Unidad 2 — Estadística Básica y Métodos

Correlación ★: Medida estadística que expresa el grado en que dos variables se mueven juntas. Un valor cercano a +1 indica correlación positiva fuerte; cercano a -1, correlación negativa fuerte; cercano a 0, ausencia de correlación lineal. Importante: correlación no implica causalidad.
Correlación ≠ causalidad ★: Principio fundamental de la estadística. Que dos variables estén correlacionadas no significa que una cause la otra. Pueden ser causadas por una tercera variable (variable de confusión), o la relación puede ser espuria.
Dato: Observación cruda o registro de un fenómeno, sin contexto ni interpretación. Un número, una fecha, una categoría. Ejemplo: “11.5%” es un dato; “la tasa de desempleo en el municipio X en 2024 fue del 11.5%” es información.
Desviación estándar ★: Medida de dispersión que indica cuánto se alejan, en promedio, los valores individuales de la media. Una desviación estándar alta indica alta variabilidad; baja, que los datos están concentrados alrededor de la media.
Estadística descriptiva: Rama de la estadística que resume y describe las características de un conjunto de datos mediante medidas de tendencia central (media, mediana, moda), dispersión (rango, varianza, desviación estándar) y representaciones gráficas.
Flujo vs. stock: Un stock es una cantidad medida en un punto del tiempo (ej. población total). Un flujo es una cantidad medida a lo largo de un período de tiempo (ej. nacimientos en un año). Muchos indicadores de políticas públicas son flujos.
Histograma: Gráfico de barras que muestra la distribución de frecuencias de una variable cuantitativa continua. El eje horizontal representa rangos de valores; el eje vertical, la frecuencia o proporción de observaciones en cada rango.
Indicador: Medida cuantitativa o cualitativa que sintetiza información sobre una dimensión específica de la realidad. Un buen indicador es válido (mide lo que dice medir), confiable (consistente en el tiempo), comparable y actualizable.
Media (promedio): Suma de todos los valores dividida entre el número de observaciones. Sensible a valores atípicos. Símbolo: x̄ (para muestras) o μ (para poblaciones).
Mediana: Valor que divide una distribución en dos mitades iguales cuando los datos están ordenados. Más robusta que la media ante valores atípicos. Recomendada para variables con distribuciones asimétricas (ej. ingresos, precios de vivienda).
Moda: Valor o categoría que aparece con mayor frecuencia en un conjunto de datos. Más usada en variables categóricas.
Muestra: Subconjunto seleccionado de una población para ser estudiado. Si la muestra es representativa, sus estadísticos permiten hacer inferencias sobre la población.
Población (estadística): Conjunto completo de todos los elementos sobre los que se quiere hacer inferencias. No confundir con “población” en el sentido demográfico (aunque en ese contexto sí coinciden).
Tasa de crecimiento: Variación porcentual de una variable entre dos períodos: (Valor final − Valor inicial) / Valor inicial × 100. Permite comparar cambios en magnitudes de diferente escala.
Valor atípico (outlier): Observación que se aleja notablemente del patrón general de los datos. Puede ser un error de medición o una observación genuinamente inusual que merece atención especial.
Variable: Característica o atributo de los elementos de una población que puede tomar diferentes valores. Las variables se clasifican en cualitativas (categorías, ej. departamento) y cuantitativas (números, ej. ingresos).

Unidad 3 — Fuentes de Información

Cobertura geográfica: Ámbito territorial para el cual existe un dato: nacional, departamental, municipal, vereda. Muchas fuentes nacionales no tienen desagregación municipal para municipios pequeños.
Datos administrativos: Datos recolectados como subproducto de procesos administrativos u operativos (registros escolares, fichas del SISBEN, contratos del SECOP). No fueron diseñados originalmente para investigación pero contienen información valiosa y de alta cobertura.
Ecosistema de datos: El conjunto de fuentes, plataformas, actores y procesos que producen, almacenan, distribuyen y usan datos en un sistema determinado (ej. el ecosistema de datos para la gestión pública territorial en Colombia).
Frecuencia de actualización: Con qué periodicidad se actualiza un dato: anual, semestral, mensual, en tiempo real. Determina si el dato es útil para monitoreo o solo para diagnóstico.
Metadatos: Datos sobre los datos. Describen el contenido, la metodología de recolección, la fuente, la fecha de actualización y las limitaciones de un conjunto de datos. Esenciales para evaluar la calidad y pertinencia de una fuente.
Microdatos: Datos a nivel de la unidad de observación individual (persona, hogar, establecimiento). El nivel más desagregado. Ejemplo: los microdatos del Censo o de la Encuesta de Hogares del DANE.
Observatorio territorial: Espacio técnico institucional que monitorea sistemáticamente indicadores de calidad de vida, gestión pública o desarrollo en un territorio. Ejemplos: Medellín Cómo Vamos, observatorios departamentales de planeación.
TerriData: Plataforma del Departamento Nacional de Planeación (DNP) que consolida más de 300 indicadores municipales de múltiples fuentes (DANE, MinEducación, MinSalud, ICFES, etc.) en un solo lugar. Referencia obligatoria para diagnósticos municipales.

Unidad 4 — Excel y Power BI

Dashboard (tablero de control): Herramienta visual que centraliza indicadores clave en una sola pantalla, permitiendo monitorear el estado de un sistema o proceso de forma rápida. Un buen dashboard responde preguntas específicas y facilita la toma de decisiones.
KPI (Key Performance Indicator — Indicador Clave de Desempeño): Métrica que evalúa el éxito de una actividad, proceso u organización en relación con sus objetivos. Un KPI debe ser específico, medible, alcanzable, relevante y con límite de tiempo (SMART).
Modelo de datos: En Power BI, el conjunto de tablas y las relaciones entre ellas que alimentan las visualizaciones. Un buen modelo de datos es la base de un dashboard funcional y eficiente.
Segmentador (slicer): Filtro interactivo visual en Excel o Power BI que permite al usuario seleccionar categorías (ej. año, municipio, sector) para que los gráficos y tablas del dashboard se actualicen automáticamente.
Tabla dinámica (pivot table): Herramienta de Excel que permite resumir, agrupar y cruzar variables de un conjunto de datos de forma interactiva, sin escribir fórmulas. Fundamental para el análisis exploratorio.

Términos generales

Benchmarking: Práctica de comparar el desempeño de una entidad, municipio o programa con otros de referencia (promedios nacionales, municipios similares, estándares internacionales). Permite contextualizar los resultados propios.
Brecha de información: Ausencia de datos relevantes para tomar una decisión de política pública. Identificar brechas es tan importante como usar los datos disponibles.
Evidencia: Información sistemática y verificada que sustenta una afirmación o decisión. En el contexto de las PPBE, incluye estadísticas, evaluaciones de impacto, investigaciones cualitativas y revisiones de literatura.
Gobernanza de datos: Conjunto de políticas, procesos y responsabilidades institucionales para garantizar que los datos sean precisos, seguros, accesibles y usados de manera ética y efectiva.
Interoperabilidad: Capacidad de distintos sistemas de información para intercambiar y usar datos de manera eficiente, sin transformaciones manuales. Una limitación importante del ecosistema de datos colombiano.
Narración con datos (data storytelling): Técnica que combina datos, visualizaciones y narrativa para comunicar hallazgos de forma clara y persuasiva a audiencias no técnicas. Habilidad clave para traducir análisis en recomendaciones de política.