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Literacidad de datos: competencia olvidada

Literacidad de datos: competencia olvidada
abril 01
2020

En un contexto económico cada vez más complejo y competido, y con la inminente transformación digital, las organizaciones y las personas debemos desarrollar agilidad analítica.

Según el Data Literacy Project (thedataliteracyproject.org/) sólo un tercio de nosotros puede comprender, analizar y argumentar con datos. Si damos la cifra por cierta y la llevamos a un contexto empresarial, podríamos afirmar con cierto rigor estadístico que 2 de cada 3 personas que están tomando decisiones lo hacen con base en creencias, suposiciones y prejuicios. Con fundamento en heurística, diría Daniel Kahneman, pionero del behavioral economics en su trabajo Judgment under uncertainty de 1974.

El MIT define la literacidad de datos como la habilidad de leer, trabajar, analizar y argumentar con datos. Podemos dar por sentado que un científico de datos o un analista de sistemas o un perfil con una cierta calificación técnica cuenta con esa habilidad. Pero la adecuada toma de decisiones en una organización se requiere desde la primera línea, pasando por los puestos gerenciales y hasta las líneas operativas.

En un contexto económico cada vez más complejo y competido, y con la inminente transformación digital, las organizaciones y las personas debemos desarrollar agilidad analítica.


Un elemento de dicha agilidad consiste en tener herramientas poderosas que procesen enormes cantidades de datos, algoritmos eficientes que mejoren los tiempos de respuesta a las preguntas de negocio. Otro elemento resulta crítico y, desde mi punto de vista, olvidado: la literacidad de datos. Y hablo de permearla en toda la organización, no sólo en unas cuantas personas. Hablo de una completa alfabetización de datos.

Pocas organizaciones logran esta democratización de datos y análisis, por llamarle con el término con el que se ha hecho popular la mencionada alfabetización, y el impacto es medible: según una encuesta realizada por el Data Literacy Project las empresas con mayor nivel de alfabetización obtienen utilidades de 3 a 5% más altas y responden significativamente más rápido a los cambios en el entorno que sus competidores.

Según Paul Barth, director de Entreprise Data Management de Qlik, lograr la alfabetización de la fuerza laboral depende de tres factores fáciles de adoptar:
Desarrollo de habilidades. Existen planes de estudio gratuitos en línea para desarrollar la alfabetización en cualquier nivel de la organización (aquí algunos interesantes thedataliteracyproject.org/learn)
Activos de datos. Los datos deben ser fáciles de encontrar, comprender y preparar para el análisis. En la actualidad, se pueden configurar de forma rápida y asequible repositorios de datos, ya sea on premise o en la nube y crear comunidades analíticas colaborativas.
Herramientas analíticas. Las herramientas no sólo deben ser visuales e interactivas, sino que deben guiar de mejor manera el análisis, interactuar con el lenguaje natural en lugar de con el código y apoyar la colaboración entre los miembros del equipo de trabajo.

Mientras escribo estas líneas me surgen dos preguntas: ¿qué tanto las universidades están desarrollando estas competencias en los estudiantes?, y la otra, ¿se han preocupado las organizaciones por desarrollarlas en su fuerza laboral? Las respuestas me la reservo para una entrega posterior. Felices datos.

Mtro. en Finanzas Christian Bernabé Vázquez Sánchez
Director de Analítica Estratégica y Gestión de Datos en SSI-Soluciones Software Inteligente
christianvs@gmail.com / christian.vazquez@soluciones-si.com

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