En los últimos cinco años comenzó a resonar, cada vez con más fuerza, un concepto en las organizaciones: Data Literacy (Alfabetización de los Datos, en castellano). Se trata de la capacidad de leer, trabajar, analizar, representar visualmente y discutir con datos.
Pareciera que poder interpretar, situar en contexto y derivar información significativa del gran volumen de datos que procesan las empresas, especialmente aquellas que atraviesan la denominada “transformación digital”, fuera una de las capacidades fundamentales para hacer frente a la complejidad digital reinante.
Actualmente se producen unos 2,5 quintillones de datos por día, una cifra que se va incrementando a partir del uso de Internet de las Cosas; y no solo eso, en los últimos dos años se generó el 90% de los datos mundiales. Por si esto fuera poco, más de la mitad de las búsquedas web se realizan desde un teléfono móvil, más de 3.700 millones de humanos usan Internet y, en promedio, Google procesa más de 40.000 búsquedas por segundo lo que equivale a 3,5 billones de búsquedas por día.
La capacidad de las empresas para adaptarse con éxito a esta revolución de la información (conocida como “darwinismo digital”), debe llevarlas a priorizar el análisis e interpretación de datos en sus estrategias (presentes y futuras), así como también a reclutar y formar personal calificado para tal fin.
Cultura de los Datos o enfoque Data Driven en las empresas
A medida que las empresas buscan tomar mejores decisiones de negocio, basadas en evidencias y datos, requieren cada vez más de perfiles profesionales de Data Scientists o Científicos de Datos e Inteligencia Artificial. Incluso surge la nueva figura de Director de Datos (CDO), cuyo propósito es garantizar que la organización extraiga el máximo valor de sus datos. En este nuevo proceso de alfabetización, se requiere invertir en atraer nuevos talentos: el equipo de trabajo precisa de ciertos conocimientos muy específicos (matemática, informática, ingeniería, estadística, etc.), modos de trabajo interdisciplinario y habilidades analíticas avanzadas para la resolución de problemas.
No obstante, una reciente encuesta de Gartner mostró que en 2020 la mayoría de las organizaciones carecían de suficientes habilidades de alfabetización en datos e inteligencia artificial para lograr valor comercial. Los resultados de esta encuesta demostraron que el 75% de los empleados se sentía “incómodo” cuando trabajaba con datos.
El principal motivo de esta respuesta se debía a que el volumen, variedad y velocidad de generación de los datos con que trabajan las empresas diariamente es cada vez mayor. En este sentido, iniciativas como The Data Literacy Project, conforman una comunidad académica global que busca acortar esta “brecha de habilidades” y fomentar una cultura de los datos.
Si bien muchas empresas digitales ya cuentan con departamentos de Business Intelligence o están rodeadas de expertos en Big Data y Machine Learning, la pregunta sería: ¿debe quedar este conocimiento en compartimentos estancos de la empresa o debería ser una competencia transversal a todos los empleados de la organización?
Allí radicaría la diferencia entre una empresa que es Data Driven y una que no lo es: cuando la mayoría de los recursos humanos poseen una alfabetización y cultura de los datos que les permiten sostener conversaciones razonadas y basadas en evidencias cuantificables, se trata de un enfoque Data Driven (no así cuando se dispone de muchos datos y tecnología para capturarlos pero el conocimiento queda en silos determinados de la empresa, tales como el sector IT).
Habilidades de Alfabetización de los Datos
En síntesis, las principales habilidades o aptitudes claves en Data Literacy para la organización son:
- Realizar análisis utilizando datos para comunicar ideas de nuevos servicios, productos o estrategias.
- Comprender e interpretar diversos tipos de visualizaciones de datos (gráficos, tablas, etc.) incluidos los cuadros de mando integral.
- Argumentar y discutir decisiones basadas en datos, en lugar de basarse en la intuición.
- Pensar críticamente sobre los insights producidos por el análisis de datos y situar la nueva información en el contexto apropiado.
- Comprender las herramientas y métodos de análisis de datos (cuándo y dónde usarlos).
- Reconocer cuándo los datos se utilizan de manera engañosa.
- Comunicar información sobre datos a destinatarios que usualmente carecen de conocimientos sobre ellos, una habilidad de “traducción” que se conoce como Data Storytelling (habilidad que claramente cobró mayor relevancia con la divulgación de datos estadísticos sobre la pandemia Covid-19).
Desarrollar programas de alfabetización y literatura de datos transversalmente en la empresa, que resulte de fácil acceso diseñada para capacitar a equipos multidisciplinarios.
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