Descripción general del proyecto

El objetivo

Proporcionar conciencia situacional en tiempo real sobre el impacto de la crisis mundial de financiación de 2025 en la fuerza de trabajo humanitaria. Este proyecto va más allá de la evidencia anecdótica y utiliza datos para rastrear cómo los recortes de financiación y las directivas de «USAID stop work» se traducen en congelaciones reales de la contratación y en una contracción del mercado.

La solución

Un panel de Metabase autoalojado que automatiza la recopilación y la visualización de los datos del mercado laboral. Al mantener un stack de datos soberano, el proyecto garantiza que los datos históricos se conserven pese a los cambios en plataformas externas, lo que permite un análisis longitudinal de la «Gran Recesión de la Ayuda».

Objetivos clave

• Cuantificar la brecha de financiación: Correlacionar el descenso de las ofertas de empleo en ReliefWeb con los principales hitos de financiación de 2025 (por ejemplo, la congelación de pagos de USAID de febrero de 2025).
• Transparencia operativa: Proporcionar un repositorio de código abierto con todas las consultas SQL utilizadas para procesar los datos, invitando a la revisión por pares de la comunidad humanitaria de gestión de la información (IM).
• Rendición de cuentas pública: Desplegar una instancia pública de Metabase que permita a las partes interesadas ver el coste humano de los recortes presupuestarios en tiempo real.

Conclusiones clave e interpretación

1. El patrón de «reducción de escala» Los datos indican una disminución proporcional en todos los tipos de puestos. Funciones clave como la gestión de proyectos y las operaciones mantienen su peso relativo pese a las cifras absolutas más bajas. Esto sugiere que las organizaciones están aplicando recortes amplios y no estratégicos en lugar de giros estructurales —aplicando su experiencia en «estrategias de salida» a sus propias operaciones.
2. El giro hacia las consultorías Aunque las ofertas de empleo permanente llevan en un descenso sostenido desde febrero de 2025, las consultorías de corta duración se mantienen estables. Esto apunta a un cambio de mercado: las organizaciones mitigan el riesgo dando preferencia a contratos flexibles y de baja sobrecarga frente a los compromisos de personal a largo plazo.

Implementación técnica

El stack

• Fuente de datos: Ingesta automatizada desde la API de ReliefWeb (endpoint /jobs).
• Orquestación: n8n (autoalojado) gestiona el proceso diario de ETL (extracción, transformación y carga).
• Análisis: Metabase (autoalojado) para la visualización y los paneles públicos.
• Base de datos: PostgreSQL para el almacenamiento de alto rendimiento y las consultas SQL complejas.

Aspecto técnico destacado: resolución de la distorsión de datos

Reto: Las consultas de calendario estándar de «la semana pasada» o «esta semana» distorsionan las tendencias a principios de semana. Por ejemplo, ejecutar un informe un martes muestra un falso «desplome» de las cifras porque la semana natural acaba de empezar.

Solución: Se implementó una lógica de total móvil de 7 días en SQL. Esta ignora las semanas naturales fijas para ofrecer una línea de tendencia suavizada y precisa de la velocidad del mercado basada en las últimas 168 horas, garantizando la exactitud independientemente de cuándo consulte el usuario el panel.

Cronograma y entregables

Hitos principales

• Fase 1: Integración de la API y diseño del esquema (correspondencia de las career_categories de ReliefWeb con la base de datos).
• Fase 2: Desarrollo de la lógica SQL (creación de las consultas del total móvil de 7 días y de la proporción consultorías frente a personal).
• Fase 3: Paneles en Metabase (creación del relato visual de la crisis de financiación de 2025).
• Fase 4: Lanzamiento de código abierto (publicación de la documentación y los scripts SQL en GitHub).

Entregables finales

• Panel de Metabase en funcionamiento: Enlace público a las tendencias de contratación en tiempo real.
• Plano SQL: Un repositorio de GitHub que contiene la lógica del proyecto.
• Guía técnica: Documentación sobre cómo montar este stack humanitario de gestión de la información (IM) autoalojado mediante Docker.