·发表于 Towards Data Science ·8 分钟阅读·2023 年 12 月 27 日
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作者使用 DALL-E 生成的图像
在社会企业中，数据不仅仅是电子表格上的数字。每个数据点都代表了一个生命、一个故事或一个积极改变的机会。数据驱动型社会企业最重要的例子之一是动物福利组织。每个收容所都尝试收集动物、志愿者以及日常运营的数据。
小型社会企业中固有的数据挑战使得明智地利用这些数据成为收容所的一项困难任务。这些挑战包括数据整合、标准化和民主化消费方面的问题。这些挑战的原因通常是——缺乏专门的数据资源和缺乏数据驱动的文化。
然而，在动物福利领域，有一些组织正在有意识地推动进展。其中一个正在重新定义美国动物收容所数据管理的组织是 Shelter Animals Count（SAC）。对于在小型组织中从事数据工作的人来说，你会发现 SAC 面临的挑战与你们自己的挑战相似。在这篇文章中，我将重点介绍 SAC 如何通过行动推动数据的应用。
从根本上讲，SAC 的数据团队认识到拥有简化的数据收集流程的重要性，建立使技术尽可能简单且对非技术性收容所员工自动化的技术，以及提供使用分析的自助服务能力以在美国动物福利系统内民主化数据文化。这些也是其他小型组织（无论是盈利还是非盈利）有效的策略。
这篇文章的完成离不开 SAC 团队的善意，他们同意回答我的问题，特别是 Samantha Hill（SAC 数据与技术总监）。Samantha 领导了 SAC 在国家层面收集、标准化和提供收容所数据的愿景。
她的话是，
Shelter Animals Count 执行专门的数据策展任务，使汇总的动物收容所数据对全国公众开放。
在美国，有许多动物福利组织，这些组织往往彼此独立运作。这些收容所通常使用不同的系统来跟踪动物，针对不常见的收容所指标有不同的定义，并采取不同的方法来保护和康复进入福利系统的动物。
Shelter Animals Count 正在领导数据整合和为收容所及其他关键决策者提供高质量自助分析能力的工作。他们建立了一个专注于动物福利数据收集的美国全国综合数据库。他们的使命是通过提供可靠和可获取的信息，来推动以数据为驱动的方法来拯救动物生命。
对于那些有实际数据工作经验的读者，我明确“数据标准化的好处”并不重要。然而，在动物收容所的背景下，这一点变得重要。
首先，需要理解社会企业背景下的关键参与者。
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固定收容所员工 — 最接近数据收集程序；将主要受益于一个高效的数据收集系统，能够基于这些数据做出决策并进行可视化。
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培训人员和志愿者 — 会从工作人员提供的洞察和关于数据收集与使用的标准化操作程序中受益。
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顾问委员会 — 通过查看可视化数据，能够快速评估组织影响的深度，将从中受益。
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公众和媒体 — 将从准确的统计数据中受益，以帮助提高社区的意识
鉴于存在如此多样化的利益相关者和动机，拥有一个单一真实来源系统将有助于确保组织内的一致性。这是 SAC 通过其维护良好的全国动物收容所数据数据库的愿景所要解决的。
对于一个动物收容所来说，质量是准确性、易访问性、清洁度、文档和定义清晰度的综合体现。
从更基本的角度来看，拥有优质数据意味着拥有足够的数据来理解这些问题
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是否有一些收容所需要更多来自政府或大型组织的支持，以拯救更多生命？
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是否有动物难以找到永久的家，并不断被送回收容所系统？
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是否有足够的社区驱动服务来改善那些未在收容所结构保护下的动物的生活？
更准确的数据有助于主流媒体绘制更好的画面。这将反过来促进更好的社区参与和公众意识的深入提升。
优质的数据，经过全国范围的标准化，有助于国家筹款者识别动物福利领域的关键增长区域和关注点。这反过来有助于确保根据需求为收容所提供资金和支持，从而为有效的利他主义铺平道路。
在此我要指出，虽然 SAC 非常重视数据的收集，但他们并不提倡利用数据来指责收容所。从他们的愿景中可以明显看出，他们希望与收容所合作，而不是对抗他们。
现在我们已经清楚了解了 SAC 流程的动机和好处，是时候深入了解 SAC 如何处理数据了。本节对他们的高层次流程进行了说明，并提供了一些关于他们生产的数据制品的详细信息，以满足社区的数据需求。
SAC 数据架构的高层次表示。作者在 SAC 的指导下创建
数据由各种动物收容所生成。这些数据通常与收容所的日常运营和所服务的动物相关。每个收容所以自己的方式记录这些数据。有些收容所使用动物收容所软件，而其他收容所可能通过电子表格甚至纸笔方法收集数据。
即使在使用动物收容软件的收容所中，标准化也是具有挑战性的，因为仅在美国，就有超过 20 家不同的收容所软件公司提供各种功能和客户定制。正如你所想象的，这无疑是 SAC 每天需要应对的许多复杂性之一。
在收容所层面，SAC 尝试推广动物级别数据 (ALD) 的收集。这基本上是收集与每只动物相关的所有信息，并赋予一个唯一的animal_id。
收集动物级别数据的推动是 SAC 使用简化过程以在最细粒度级别收集数据的一个例子。更细粒度的数据有助于提高数据质量，并减少数据偏差的可能性。
目前，有两种方法将数据从个别动物收容所导入到 SAC 的数据库中。第一种是推送系统，收容所可以在登录后将数据上传到 SAC 门户。这种上传可以通过 CSV 上传或手动输入。
第二种是拉取系统，SAC 正在创建 API 以与收容所软件集成，并自动从同意的收容所中拉取数据。SAC 将其称为“设置即忘记”系统。可以说，这将在动物福利领域带来绝对的改变。
拉取系统或 API 实施为其他需要处理晦涩系统的小型组织提供了关键经验。关键在于尽可能简化数据上传过程，以便非技术用户使用。更重要的是，拉取系统是自动化的，这大大减少了人工错误的余地。
一旦数据被加载到 SAC 门户上，它将由一个托管数据库处理，数据被放置到相关的表格中。
目前，SAC 维护两个数据库，公众可以根据请求访问。
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接收与结果数据库 (IOD) 在跟踪动物在收容所系统中的历程中发挥着关键作用。
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社区服务数据库 (CSD) 支持收容所管理和优化其面向社区的服务，提供超越收容所墙外的动物福利更广泛的视角。
从物理账本和电子表格转向基于云的数据管理系统，可以确保历史数据始终可用，使收容所能够理解趋势并进行复杂的统计分析，以预测未来动物的需求。
数据以三种不同的方式被使用。收容所报告在门户网站上创建，为收容所提供有关运营的见解，数据仪表板帮助查看全国动物福利的整体可视化，SAC 还利用收集的数据进行预测，以便更好地准备收容所。目前，Tableau 是首选的商业智能工具。
使用低门槛的商业智能工具来可视化数据是未来在各个收容所建立自助服务能力的基础。自助服务能力将帮助收容所掌握自己的数据，并创建可以作为运营基础的指标。
一个仪表板的例子。来源
尽管 SAC 已经有了合理的流程，但动物福利系统仍然存在一些关键挑战。举例如下
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各个收容所常常难以识别关键数据点。例如，一些收容所可能记录详细的医疗历史，而其他收容所可能只记录诸如物种和接收日期等基本信息。
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各个收容所的数据收集方法存在差异，每个收容所使用不同的软件，这使得标准化变得复杂。
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确保在各种收容所访问中保持一致的独特动物 ID 是一个重大挑战。一只被领养后再归还的动物，可能会被记录为两个不同的条目，如果没有统一的 ID 系统，将扭曲收容所的接收和结果数据。
SAC 的长期愿景是与全国更多的收容所合作，通过专门的数据整合计划解决上述挑战，并使更多优质数据可供收容所使用，从而拯救更多动物生命。
如果你是一个动物收容所的成员，或者了解一个可以从 SAC 愿景中受益的收容所，请联系核心团队。
如果你想了解更多关于动物收容所分析的信息，可以查看我关于这一主题的其他文章。
towardsdatascience.com ## 清理动物收容所数据的旅程
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