Modelo de datos

Error message

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Datos de oferta
Tipo de institución misc/message-SIZE-info.png
Nombre de la empresa misc/message-SIZE-info.png
Nombre de la agencia misc/message-SIZE-info.png
Número de locaciones misc/message-SIZE-info.png
Nombre de la fuente misc/message-SIZE-info.png
Número de cuentas de ahorro misc/message-SIZE-info.png
Monto total de ahorros misc/message-SIZE-info.png
Número de cuentas de préstamos misc/message-SIZE-info.png
Monto total de préstamos misc/message-SIZE-info.png
Número de cuentas de depósitos misc/message-SIZE-info.png
Monto total de depósitos misc/message-SIZE-info.png
Descripción de la fuente misc/message-SIZE-info.png
Nivel geográfico 1 misc/message-SIZE-info.png
Nivel geográfico 2 misc/message-SIZE-info.png
Nivel geográfico 3 misc/message-SIZE-info.png
Datos de demanda
Población misc/message-SIZE-info.png
Población Rural misc/message-SIZE-info.png
Población Urbana misc/message-SIZE-info.png
Población Masculina misc/message-SIZE-info.png
Población Femenina misc/message-SIZE-info.png
Población Adulta misc/message-SIZE-info.png
Adultos masculinos con educación misc/message-SIZE-info.png
Adultos femeninos con educación misc/message-SIZE-info.png
Población adulta con educación misc/message-SIZE-info.png
Población joven con educación misc/message-SIZE-info.png
Población sin educación misc/message-SIZE-info.png
Población desempleada misc/message-SIZE-info.png
Número de hogares misc/message-SIZE-info.png
Nombre de la fuente misc/message-SIZE-info.png
Uso de los servicios de crédito misc/message-SIZE-info.png
Uso de seguros misc/message-SIZE-info.png
Uso de servicios de dinero móvil misc/message-SIZE-info.png
Nivel geográfico 1 misc/message-SIZE-info.png
Nivel geográfico 2 misc/message-SIZE-info.png
Nivel geográfico 3 misc/message-SIZE-info.png

Obteniendo Datos

Desafío:
  • Reportes de datos no universalmente aceptados
  • Datos fragmentados a través de múltiples fuentes en muchos diferentes formatos
  • La mayoría de fuentes no tiene disponibles datos digitales o en línea para su uso directo
 
Enfoque de FINclusion Lab
  • Identificando fuentes confiables, con aportes de expertos locales del país
  • Consolidando todos los juegos de datos, incluyendo la identificación de campos / elementos relevantes y la estandarización a lo largo de estos elementos

Limpieza de Datos

Desafío:

  • Datos ausentes o redundantes que pueden comprometer el análisis (desperdicio entrante / desperdicio saliente)
  • Formato de datos inconsistente a través de las fuentes de datos vuelve difícil la comparación de "manzanas con manzanas"

Enfoque de FINclusion Lab:

  • Modelo de datos estandarizado, validado y consistente mejora la precisión del análisis
  • Datos pre-procesados y leídos para análisis y generación

Habilitación Geo-espacial

Desafío:

  • Oportunidades para promover la tendencia de la inclusión financiera para ser "localizada", requiriendo herramientas de mapeo avanzados para definir / priorizar inversiones
  • Sin capacidades de mapeo, los grupos de interés carecen de una interface para la toma de decisiones

Enfoque de FINclusion Lab:

  • Visualizaciones geo-espaciales y tableros de mando permiten una rápida identificación de oportunidades

Visualización de Datos

Desafío:

  • Identificando interacciones o dependencias a través de múltiples variables
  • Hallazgos emergen rápidamente a partir de grandes base de datos

Enfoque de FINclusion Lab:

  • Presentaciones orientadas de datos y análisis para usuarios orientados y  grupos de interés
  • Habilidad de menús desplegables para análisis granular

Verificación de Datos

Desafío:

  • Estableciendo precisión de resultados (aún con un proceso estable de obtención de datos en lugar)
  • Manteniendo una continúa consistencia de resultados con otras fuentes confiables

Enfoque de FINclusion Lab:

  • Rigurosa, desarrollando una continua "sana revisión" de todos los datos y resultados analíticos
Peru
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India Andhra Pradesh
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India Jharkhand
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India Karnataka
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India Odisha
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India Uttarakhand
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