Digitale per la gestione dell’impatto: cosa abbiamo imparato dalla comunità di pratiche
Nello scorso semestre abbiamo chiamato a raccolta gli operatori e le operatrici interessate ad approfondire come i sistemi digitali possano migliorare la gestione del monitoraggio e della valutazione nelle organizzazioni che si occupano di cooperazione e più in generale di interventi nel sociale.
Su iniziativa di WeWorld e con il contributo di Riprogettiamo il Futuro di Fondazione Cariplo, insieme a Mapping Change e ChangeLab abbiamo interpellato gli operatori delle organizzazioni del Terzo Settore e messo in piedi una folta Comunità di Pratiche che si è già riunita quattro volte per esaminare le fasi principali di gestione del ciclo del dato (pianificazione, raccolta, elaborazione e capitalizzazione), condividere criticità e soluzioni e trovare insieme la strada migliore per lavorare meno e meglio, a vantaggio dell’impatto nelle comunità con cui lavoriamo.
Da questa interazione, che ha coinvolto un centinaio di colleghi e colleghe, è emerso un quadro in divenire, che testimonia un grande lavoro interno alle organizzazioni per trovare soluzioni adatte ed efficaci per valutare l’impatto delle loro attività. Pianificare, raccogliere, elaborare e capitalizzare i dati sull’efficacia degli interventi rappresenta ancora una sfida importante, in particolare nelle organizzazioni medio-piccole, perché richiede investimenti in digitalizzazione e una gestione sempre più professionale dell’intero ciclo del dato. Un percorso complesso che non può essere affrontato semplicemente adottando un nuovo software o uno strumento digitale, dal confronto tra pari emerge la necessità di “mettere ordine in casa” prima di avventurarsi nella transizione digitale a partire dalla pianificazione strategica e dalla riorganizzazione dei processi interni.
Ecco di seguito le principali considerazioni emerse nei webinar della Comunità di Pratiche:
Pianificazione e Strategia
- La pianificazione strategica è essenziale per una buona gestione dei dati.
- È necessario riorganizzare i processi interni prima di adottare strumenti digitali complessi, che rischiano di essere costosi e inadeguati alle capacità dell’organizzazione.
- La raccolta dei dati spesso risponde alle esigenze dei donatori più che a quelle dei progetti, creando incoerenze e riducendo l’utilità dei dati.
Digitalizzazione e Strumenti
- La scelta degli strumenti digitali deve essere fatta con attenzione per evitare di sovraccaricare le organizzazioni medio-piccole, che spesso non hanno le competenze tecniche necessarie.
- Gli strumenti digitali adottati non sempre dialogano tra loro, causando ridondanza e difficoltà nell'aggregazione dei dati raccolti.
Raccolta Dati e Coinvolgimento dei Partner
- La raccolta di dati è spesso eccessiva, disomogenea e non gestibile, con metodologie condivise che mancano e scarsa partecipazione da parte dei partner locali.
- I partner e le comunità locali sono coinvolti marginalmente, con una gestione dei dati troppo centralizzata. Questo riduce il loro contributo e l'efficacia del monitoraggio.
Capacità e Competenze
- La mancanza di risorse e competenze adeguate per l’elaborazione dei dati compromette la qualità e l’efficacia del processo.
- Nelle organizzazioni del Terzo Settore, l’alto turnover del personale e la mancanza di competenze digitali di base richiedono continui investimenti in formazione e sviluppo di competenze.
- Le competenze ibride (monitoraggio, valutazione, digitalizzazione) sono carenti ma strategicamente necessarie per il futuro del Terzo Settore.
Elaborazione e Qualità dei Dati
- L’elaborazione dei dati deve migliorare il sistema complessivo di monitoraggio e valutazione e non solo confermare ipotesi preesistenti.
- Sovraccaricare il sistema con dati non essenziali porta a inefficienze, mentre i dati devono essere raccolti in modo da consentire confronti tra progetti, fonti e momenti temporali diversi.
Capitalizzazione e Trasparenza
- La fase di capitalizzazione è spesso trascurata e mal pianificata, con risorse limitate dedicate alla visualizzazione e gestione degli open data.
- La mancanza di condivisione e trasparenza dei dati raccolti limita la possibilità di coinvolgere partner e comunità nei processi decisionali e di valorizzazione dei risultati.
- Collegare i dati finanziari a quelli di monitoraggio e valutazione è essenziale per comprendere i costi reali dei risultati raggiunti.
