29 de enero 2022 - 00:00

Qué es la Data Literacy y para qué sirve saber leer datos

En un mundo actual atravesado por los datos, las organizaciones deben adoptar una postura adecuada y transversal para capitalizar el enorme potencial que la data tiene.

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En los últimos cinco años comenzó a resonar 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

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.

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?

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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. Lo contrario sería una organización que dispone de muchos datos y tecnología para capturarlos pero el conocimiento queda en silos determinados de la empresa, tales como el sector IT.

No se trata solo de saber leer datos, sino de hacerse buenas preguntas. Y una vez hechas, diseñar y construir los mecanismos de obtención de esos datos.

Existe el imaginario de creer que quienes han estudiado carrera informática o ingeniería, cuentan con las habilidades para interpretar y analizar datos. Puede que sí tengan la habilidad de manipularlos, transformarlos, moldearlos para crear sistemas de información y visualización. Pero -en mi experiencia- hacerse buenas preguntas, establecer el plan de acción para conseguir los datos y realizar conclusiones, son aptitudes que se encuentran más frecuentemente en profesionales de otros tipos de formaciones. Las ciencias que estudian fenómenos naturales (como la física o biología) o las sociales (como la economía o medicina) cuentan con una mayor capacidad en el diseño de estos procesos

El arte de saber medir

No por trillada, la frase “medir para luego mejorar” (o no puede mejorarse lo que no se mide), deja de ser cierta. En escenarios Big Data, donde existen muchísimas observaciones, desde casi cualquier punto de vista y de diversos niveles de certeza y confianza, la medición es un proceso clave. Primero querer medir, luego saber cómo medir.

Co Founder de 7Puentes.

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