慈善领域正通过运用其已有的资源（包括数据）来应对全球援助的减少。
从印度到马拉维及其他地区，各类非营利组织正在加大数据应用力度。
以下三条经验，可为其他机构提供借鉴，帮助它们借助数据战略更好地产生影响。
在国际援助减少之后，慈善事业正在探索创新方式，以支持非营利组织和全球南方国家政府提供以成果数据为核心的服务解决方案。
实现数据驱动的创新，不仅需要收集正确的事实，更须推动日常工作流程的改变。全球慈善领域现正逐步认识到这一理念。
以下是三条关键经验，来自在全球南方成功应用数据、并在推动有意义的系统变革目标上取得实际进展的非营利组织。
经验一：相较于惩罚，数据使用者对激励的反应要好得多
如果政府工作人员担心数据显示其绩效不佳会招致不利后果，他们便不太可能去收集数据。慈善机构可以发挥催化作用，支持将数据运用与新的激励措施和支持相结合的项目。
Generation India 与国家和州政府机构以公私合作伙伴关系的形式开展合作，双方出资相同。此前，政府资助项目中的培训机构主要依据培训和认证获得补偿；这两个里程碑占每名学员政府付款的70%以上。虽然每名学员的政府付款其余部分确实包括一些成果指标，如就业安置和三个月的就业保持率，但证明这些成果指标的流程繁琐冗长，抑制了朝这一方向的努力。此外，由于培训机构已摸索出如何在占70%的投入相关付款中实现收支平衡，它们对额外的成果相关付款并不积极。综合结果是，就业安置率不足25%。
为扭转局面，Generation India与政府机构的合作伙伴关系将与项目完成挂钩的投入付款降至56%，并将成果补偿提高至44%。与此同时，该合作还引入了新的付款里程碑，分别基于项目完成后三个月内的就业安置，以及初次安置后三个月和六个月时的就业保持情况，两者均由第三方核实。
巴西协作领导联盟（Brazilian Collaborative Leadership）也采用了类似的做法，该联盟是由 Lemann Foundation 与联邦、州和市政府组成的合作伙伴关系，覆盖全国70%的一年级和二年级学生。为推进识字教育，Lemann Foundation为所有参与学校的教师提供培训，并为学生提供质量更好的教科书。该州承诺加入国家识字计划，其中包括教学材料以及对二年级学生的评估。该州还对成绩最佳的学校予以表彰，向其校长发放平均金额为10,000美元的现金奖励。获表彰学校可立即获得现金奖励的60%至75%，但只有在帮助社区内另一所学校提升识字成果后，才能获取其余25%至40%，从而形成额外一层支持。最后，州税收入的2%至5%根据各市政府相对于目标的绩效拨付给市政府，由其自行决定如何使用这些资金。
经验二：如果重要的数据流不存在，则将其创建出来
有时现有数据根本不足以指导行动。在这种情况下，慈善机构可以帮助非营利组织和政府开发新的数据流。
2017年，马拉维卫生部希望建立一个单一的权威数据来源，以改善农村地区的医疗保健成果，该数据源同时还可作为一线护理点的决策支持工具。于是，iCHIS（综合社区卫生信息系统）应运而生。社区卫生工作者由非营利组织 Last Mile Health 进行培训，内容包括如何使用新的数字数据系统，以及如何通过平板电脑记录日常走访信息并上传至iCHIS。迄今已有近3,200名社区卫生工作者在使用该系统，登记人数超过687,000人。iCHIS已开始改善医疗服务的提供方式。例如，社区卫生工作者现在会收到实时提醒，告知哪些儿童的疫苗接种已逾期，这正在提高农村社区的免疫接种覆盖率。
在巴西，二年级学生每年接受两次流利度测试，以帮助教师和学校更好地了解学生识字能力的发展轨迹。教师会让学生在课堂上朗读约一分钟的文本，并用手机进行录音。随后，成绩会与教师分享。事实证明，流利度测试是国家识字评估成绩的有力预测指标。目前，Bem Comum Association（Bem Comum协会）在Lemann Foundation及其他BLC资助方的支持下，每年实施的测试超过300万次。2024年，18个州的350万名儿童参加了识字评估，其中69%达到了适当的阅读水平，而2022年这一比例为49%。
经验三：通过将数据嵌入日常工作流程和决策中，使数据切实可行
数据驱动的洞察，就像车辆仪表盘上的信息一样，如果用户不经常使用它们来导航并保持正确方向，便难以发挥多大作用。
对于Last Mile Health和马拉维卫生部而言，第一步是确保这近3,200名社区卫生工作者能够正确收集数据。为此，他们提供了基础操作培训，例如如何开启平板电脑、检查Wi-Fi是否正常工作，以及确保数据被记录并上传。这使得卫生部及其合作伙伴能够利用iCHIS系统指导关键的日常决策。一个结果是：现在可以按家庭精准分配蚊帐，并将全国身份证与所发放蚊帐的扫描记录进行匹配，以核实人们是否已领取。
Generation India每周与培训机构就两类仪表盘进行互动：一类侧重教学，另一类侧重运营和就业。教学仪表盘会显示每个学员班组的每周技能掌握评估，将其表现与前几周进行比较，并识别需要干预的学员。运营与就业追踪表则展示关键指标的数据，如出勤率、退学人数、结业人数以及三个月和六个月时的就业安置情况。在这两个仪表盘的指引下，培训机构与Generation India不断进行调整，以提升成果。连同前文所述经修订的奖励算法，培训机构已看到就业率在数月内从25%提高到80%以上。
慈善机构深知，优质数据对于找出有效之策至关重要。但要实现真正的系统变革，仅有优质数据还不够。当慈善机构与政府及非营利组织携手合作，基于本文所述的三项原则形成数据驱动变革的良性循环时，变革便会发生。
