Data [204]
  • Updated November 16, 2020 | Dataset date: Jan 1, 1960-Dec 31, 2019
    World Bank Indicators of Interest to the COVID-19 Outbreak. This link is to a collection in the World Bank data catalog that contains datasets that may be useful for analysis, response or modelling.
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    This dataset updates: As needed
  • Updated November 11, 2020 | Dataset date: Nov 21, 2020-May 23, 2026
    Contains data crowdsourced from Venezuelans through the Premise Data mobile application. The booklet included HERE provides more details on how crowdsourcing works. The data collects water access indicators at a weekly granularity.
    This data is by request only
  • This data is about the percentage of household population by improved drinking water (a protected well, borehole or spring, tap water or rainwater), at least 10 meters from the nearest septic tank for 1993-2017. The data is downloadable in MS. Excel (XLS) format: https://www.bps.go.id/statictable/2009/04/06/1549/persentase-rumah-tangga-menurut-provinsi-dan-sumber-air-minum-layak-1993-2019.html
    This data is by request only
  • Updated November 2, 2020 | Dataset date: Jul 13, 2020-Aug 15, 2020
    L'Evaluation Multisectorielle Des Besoins (MSNA) 2020 au Burkina Faso couvert la plupart des secteurs humanitaires sur diverses dimensions : Eau, Hygiène et Assainissement (EHA / WASH), sécurité alimentaire, santé / nutrition, abris et biens non-alimentaires (ABNA / Shelter - NFI), protection et redevabilité envers les communautés affectées (AAP). Des entretiens en personne ont été menés auprès de ménages dans les zones où l'accès était possible tant d'un point de vue logistique que sécuritaire. Les zones où l'accès n'était pas possible ont été couvertes par téléphone autant que possible. L’évaluation se concentre sur deux ensembles : - Les cinq régions affectées par la crise, situées au nord-est du pays, et affectées par des facteurs tels que l’insécurité. - Les 8 autres régions, où la crise a parfois commencé à se répandre, et dans lesquelles la population est également confrontée à un manque structurel d’accès aux services et des problématiques de plus long terme. En outre, deux groupes de populations ont été définis pour les différents échantillons : la population non déplacée et la population déplacée. L’échantillonnage a été produit de manière à ce que, dans les régions ou provinces accueillant plus que 300 ménages Personnes Déplacées Internes (PDI), les données soient généralisables par groupe de population. Différentes stratégies d’échantillonnage et de collecte de données ont été mises en place en fonction des données démographiques et de recensement des PDI disponibles et de l’accessibilité des zones : (1) Échantillonnage par grappes à deux degrés : enquêtes ménages en personne. Un intervalle de confiance de 95% et une marge d’erreur de 10% appliqués. Les données sont représentatives par strates (province, région) (2) Échantillonnage non probabiliste par quotas : enquêtes ménages en personne (pour les localités accessibles mais dont les données sur le recensement par site des PDI ne sont pas disponibles). Les données sont indicatives, et ne peuvent donner lieu à une généralisation des résultats. Les données peuvent néanmoins être utilisées pour des fins d’analyses, dans la mesure où leurs limitations statistiques sont connues et prise en compte par les utilisateurs. Ces différentes stratégies impliquent que les résultats ont une représentativité statistique différente en fonction des régions, provinces et groupes de population représentés: - Données statistiquement représentatives: données issues de l'échantillonnage en grappe, soit dans les régions du Sahel, Centre-Nord, Nord, Est et Boucle du Mouhoun, pour la population hôte; - Données indicatives : données pour les autres régions et pour toutes les provinces, ainsi que pour les déplacés. Si ces données sont combinées avec des données représentatives, l'ensemble des données sont alors indicatives. Les poids pour les deux stratégies d'échantillonnage sont disponibles pour chaque ménage dans les colonnes "weights_sampling_admin1" et "weights_sampling_admin2", respectivement. L’évaluation se concentre sur deux ensembles : - Les cinq régions affectées par la crise, situées au nord-est du pays, et affectées par des facteurs tels que l’insécurité. - Les 8 autres régions, où la crise a parfois commencé à se répandre, et dans lesquelles la population est également confrontée à un manque structurel d’accès aux services et des problématiques de plus long terme. En outre, deux groupes de populations ont été définis pour les différents échantillons : la population non déplacée et la population déplacée. L’échantillonnage a été produit de manière à ce que, dans les régions ou provinces accueillant plus que 300 ménages Personnes Déplacées Internes (PDI), les données soient généralisables par groupe de population. Différentes stratégies d’échantillonnage et de collecte de données ont été mises en place en fonction des données démographiques et de recensement des PDI disponibles et de l’accessibilité des zones : (1) Échantillonnage par grappes à deux degrés : enquêtes ménages en personne. Un intervalle de confiance de 95% et une marge d’erreur de 10% appliqués. Les données sont représentatives par strates (province, région) (2) Échantillonnage non probabiliste par quotas : enquêtes ménages en personne (pour les localités accessibles mais dont les données sur le recensement par site des PDI ne sont pas disponibles). Les données sont indicatives, et ne peuvent donner lieu à une généralisation des résultats. Les données peuvent néanmoins être utilisées pour des fins d’analyses, dans la mesure où leurs limitations statistiques sont connues et prise en compte par les utilisateurs. Ces différentes stratégies impliquent que les résultats ont une représentativité statistique différente en fonction des régions, provinces et groupes de population représentés: - Données statistiquement représentatives: données issues de l'échantillonage en grappe, soit dans les régions du Sahel, Centre-Nord, Nord, Est et Boucle du Mouhoun, pour la population hôte; - Données indicatives: données pour les autres régions et pour toutes les provinces, ainsi que pour les déplacés. Si ces données sont combinées avec des données représentatives, l'ensemble des données sont alors indicatives. Les poids pour les deux stratégies d'échantillonage sont disponibles pour chaque ménage dans les colonnes "weights_sampling_admin1" et "weights_sampling_admin2", respectivement. L’évaluation se concentre sur deux ensembles : - Les cinq régions affectées par la crise, situées au nord-est du pays, et affectées par des facteurs tels que l’insécurité. - Les 8 autres régions, où la crise a parfois commencé à se répandre, et dans lesquelles la population est également confrontée à un manque structurel d’accès aux services et des problématiques de plus long terme. En outre, deux groupes de populations ont été définis pour les différents échantillons : la population non déplacée et la population déplacée. L’échantillonnage a été produit de manière à ce que, dans les régions ou provinces accueillant plus que 300 ménages Personnes Déplacées Internes (PDI), les données soient généralisables par groupe de population. Différentes stratégies d’échantillonnage et de collecte de données ont été mises en place en fonction des données démographiques et de recensement des PDI disponibles et de l’accessibilité des zones : (1) Échantillonnage par grappes à deux degrés : enquêtes ménages en personne. Un intervalle de confiance de 95% et une marge d’erreur de 10% appliqués. Les données sont représentatives par strates (province, région) (2) Échantillonnage non probabiliste par quotas : enquêtes ménages en personne (pour les localités accessibles mais dont les données sur le recensement par site des PDI ne sont pas disponibles). Les données sont indicatives, et ne peuvent donner lieu à une généralisation des résultats. Les données peuvent néanmoins être utilisées pour des fins d’analyses, dans la mesure où leurs limitations statistiques sont connues et prise en compte par les utilisateurs. Ces différentes stratégies impliquent que les résultats ont une représentativité statistique différente en fonction des régions, provinces et groupes de population représentés: - Données statistiquement représentatives: données issues de l'échantillonage en grappe, soit dans les régions du Sahel, Centre-Nord, Nord, Est et Boucle du Mouhoun, pour la population hôte; - Données indicatives: données pour les autres régions et pour toutes les provinces, ainsi que pour les déplacés. Si ces données sont combinées avec des données représentatives, l'ensemble des données sont alors indicatives. Les poids pour les deux stratégies d'échantillonnage sont disponibles pour chaque ménage dans les colonnes "weights_sampling_admin1" et "weights_sampling_admin2", respectivement. Plus d’informations sont disponibles dans l’onglet Lisez-Moi.
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    This dataset updates: Never
  • Updated October 31, 2020 | Dataset date: Mar 1, 2018
    Water and Sanitation Mapping, Malawi conducted with Crowddroning by GLOBHE. More maps and data available on demand upon request from locations globally. Full GeoTIF file available for download on request. Contact globhe@globhe.com for download link. To request drone data on demand at global scale make your request at: https://globhe.com/drone-data-request MORE CROWDDRONING BY GLOBHE Webb: https://globhe.com/ Facebook: https://www.facebook.com/Crowddroning Twitter: https://twitter.com/globhedrones Instagram: https://www.instagram.com/globhedrones/ LinkedIn: https://www.linkedin.com/company/globhedrones/
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    This dataset updates: As needed
  • Updated October 26, 2020 | Dataset date: Dec 31, 2018
    Indicadores por hogar provenientes del Censo Nacional de Población y Vivienda de Colombia (CNPV) 2018
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    This dataset updates: Never
  • Updated October 23, 2020 | Dataset date: May 15, 2020
    Indicadores WASH para áreas metropolitanas de Colombia según la GEIH 2020
    This dataset updates: Every six months
  • Updated October 23, 2020 | Dataset date: Dec 31, 2019
    Indicadores WASH para áreas metropolitanas de Colombia según la GEIH 2019
    This dataset updates: Never
  • Updated October 23, 2020 | Dataset date: Dec 31, 2018
    Matriz de indicadores WASH municipales según severidad de la privación, para población nacional y extranjera en Colombia. Fuente: CNPV 2018, DANE
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  • Updated October 23, 2020 | Dataset date: Aug 14, 2020
    Acceso a Agua y Saneamiento en zonas rurales de Colombia según el SIASAR
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    This dataset updates: Every three months
  • IRC’s GIS unit created this database to allow for a more sustained approach to producing relevant mapping products and geospatial analysis for regions undergoing emergencies, and will fill gaps in information sharing and management between OFDA, IRC, and other implementing partners during emergency response. IRC’s GIS services provide OFDA/Ethiopia with the information and analysis required to monitor the evolution of project / program results and to track project and program impacts across implementing agencies and geographic locations. This dataset contains boundaries of Ethiopian administrative Woredas which are roughly consistent with the actual administrative boundaries for the year 2017.The Woreda boundary contains attribute data (implementing Partners, Situation and Sector Fields) for IRC Ethiopia OFDA & ECHO Funded Ongoing Emergency Responses as of 31 July 2020.
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  • IRC GIS unit created this database to allow for a more sustained approach to producing relevant mapping products and geospatial analysis undergoing emergencies. IRC Ethiopia ECHO Funded Ongoing ERM VII interventions 31July 2020 Update by Sector & Implementing partners.
    This dataset updates: Every month
  • IRC’s GIS unit created this database to allow for a more sustained approach to producing relevant mapping products and geospatial analysis for regions undergoing emergencies, and will fill gaps in information sharing and management between OFDA, IRC, and other implementing partners during emergency response. IRC’s GIS services provide OFDA/Ethiopia with the information and analysis required to monitor the evolution of project / program results and to track project and program impacts across implementing agencies and geographic locations. This dataset contains boundaries of Ethiopian administrative Woredas which are roughly consistent with the actual administrative boundaries for the year 2017.The Woreda boundary contains attribute data (implementing Partners, Situation and Sector Fields) for IRC Ethiopia OFDA Funded Emergency Responses as of 31July 2020.
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  • Updated September 1, 2020 | Dataset date: Aug 10, 2020
    Base de establecimientos comerciales de farmacias, tiendas, supermercados y ferreterias, que venden material, productos y suministros para prevenir el COVID 19, de fuente de Cámara de Comercio de la Guajira, google maps y páginas amarillas.
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    This dataset updates: As needed
  • IRC’s GIS unit created this database to allow for a more sustained approach to producing relevant mapping products and geospatial analysis for regions undergoing emergencies, and will fill gaps in information sharing and management between OFDA, IRC, and other implementing partners during emergency response. IRC’s GIS services provide OFDA/Ethiopia with the information and analysis required to monitor the evolution of project / program results and to track project and program impacts across implementing agencies and geographic locations. This dataset contains boundaries of Ethiopian administrative Woredas which are roughly consistent with the actual administrative boundaries for the year 2017.The Woreda boundary contains attribute data (implementing Partners, Situation and Sector Fields) for IRC Ethiopia OFDA Funded Emergency Responses as of 31 Jul 2020.
    This dataset updates: Every month
  • IRC’s GIS unit created this database to allow for a more sustained approach to producing relevant mapping products and geospatial analysis for regions undergoing emergencies, and will fill gaps in information sharing and management between OFDA, IRC, and other implementing partners during emergency response. IRC’s GIS services provide OFDA/Ethiopia with the information and analysis required to monitor the evolution of project / program results and to track project and program impacts across implementing agencies and geographic locations. This dataset contains boundaries of Ethiopian administrative Woredas which are roughly consistent with the actual administrative boundaries for the year 2019.The Woreda boundary contains attribute data (implementing Partners, Situation and Sector Fields) for IRC Ethiopia ECHO Funded Emergency Responses as of 31 July 2020.
    This dataset updates: Every month
  • Updated August 13, 2020 | Dataset date: Jun 30, 2020
    This dataset contains the data used by the Humanitarian Country Team in Somalia to monitor the evolution of the drought and flood situation in Somalia. The data covers the following topics: Internal displacement by cause (drought related, conflict/insecurity, other cause) River levels in the Shabelle and Juba rivers Water prices by Region Cumulative annual rainfall Disease burden (acute watery diarrhea (AWD)/cholera, bloody diarrhea and measles) Monthly response monitoring by region for the following indicators: CCCM: Number of people benefiting from site improvement projects EDUCATION: Number of children with access to safe drinking water FOOD SECURITY: Number of people reached through activities geared towards improving access to food and safety nets HEALTH: Number of medical consultations NUTRITION: Number of acute malnutrition admissions PROTECTION: Number of girls and boys, women and men participating in community-based psycho-social activities SHELTER: Number of people in need of emergency assistance receiving appropriate NFIs through in-kind distribution, vouchers or cash WASH: Number of people reached with access to sustainable safe water services The sources for the data are as follows: IDP data (PRMN/UNHCR); Rainfall and Rivers (SWALIM); Diseases (Health Cluster/WHO); Monthly Response (Humanitarian Clusters), Water Prices (FAO)
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    This dataset updates: As needed
  • IRC Ethiopia Proposed Kebeles-Charity Water Project Interventions under Aleta Wondo; Aleta Chucko and Teticha woredas; Sidama Region as of June 2020
    This dataset updates: Every year
  • IRC’s GIS unit created this database to allow for a more sustained approach to producing relevant mapping products and geospatial analysis for regions undergoing emergencies, and will fill gaps in information sharing and management between OFDA, IRC, and other implementing partners during emergency response. IRC’s GIS services provide OFDA/Ethiopia with the information and analysis required to monitor the evolution of project / program results and to track project and program impacts across implementing agencies and geographic locations. This dataset contains boundaries of Ethiopian administrative Woredas which are roughly consistent with the actual administrative boundaries for the year 2019.The Woreda boundary contains attribute data (implementing Partners, Situation and Sector Fields) for IRC Ethiopia ECHO Funded Emergency Responses as of 30 June 2020.
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    This dataset updates: Every month
  • IRC’s GIS unit created this database to allow for a more sustained approach to producing relevant mapping products and geospatial analysis for regions undergoing emergencies, and will fill gaps in information sharing and management between OFDA, IRC, and other implementing partners during emergency response. IRC’s GIS services provide OFDA/Ethiopia with the information and analysis required to monitor the evolution of project / program results and to track project and program impacts across implementing agencies and geographic locations. This dataset contains boundaries of Ethiopian administrative Woredas which are roughly consistent with the actual administrative boundaries for the year 2017. The Woreda boundary contains attribute data (implementing Partners, Situation and Sector Fields) for IRC Ethiopia OFDA Funded RRM Emergency Responses as of 30 June 2020.
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    This dataset updates: Every month
  • The dataset contains number of displaced persons by gender and age dis-aggregated. Dataset contains data on Covid-19, WASH, Shelter and other needs.
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    This dataset updates: Every six months
  • Updated May 27, 2020 | Dataset date: May 27, 2020
    Indicadores del Índice de Calidad del Agua de Colombia. Alcanilidad Total Aluminio Arsénico Cadmio Calcio Cianuro libre y diasociable Cloro residual libre Cloruros Cobre Coliformes totales Color aparente Conductividad COT Cromo total Dureza total E.coli Fluoruros Fosfatos Hierro total Magnesio Manganeso Mercurio Mesófilos Niquel Nitratos Nitritos Olor Organofosforados y carbamatos ph Plomo Sabor Sulfatos Turbiedad Zinc
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    This dataset updates: Every year
  • Indicadores de privaciones y deficiencias en el acceso a servicios públicos por parte de población refugiada, migrante y retornados procedentes de Venezuela y comunidades anfitrionas en Colombia. Variables desagregadas por sexo, rango etario (mayor y menor de edad) y zona urbano/rural: Hacinamiento Sin acueducto Sin alcantarillado Sin combustible adecuado para cocinar Sin espacio exclusivo para la cocina Sin internet Sin recogida de basuras Sin refrigerador Sin sanitario Sin suministro continuo de agua
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    This dataset updates: Every six months
  • Updated May 17, 2020 | Dataset date: Apr 9, 2019-Nov 29, 2019
    In early 2019, UNICEF and the Cox's Bazar WASH sector identified a need to comprehensively map key WASH infrastructure using physical unique identifier (UUID) tags, in order to produce a database containing information about each piece of infrastructure across the camps. The objectives of this effort were to facilitate accurate, consistent spatial identification of unique infrastructure by all interested actors, to provide a baseline ‘snapshot’ of WASH infrastructure functionality at the time of coding, and to establish a common dataset to be used by all partners. The core infrastructure being covered by this exercise includes tubewells, latrines, and bathing facilities.
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  • Updated April 14, 2020 | Dataset date: Jan 1, 2016-Dec 31, 2016
    Proportion of schools without improved sanitation facilities
    This dataset updates: Every year