Data Literacy. Alfabetización digital. Alfabetización de datos.
¿Son palabras de moda o señal de una brecha real?
¿Qué grado de conocimiento y experiencia deben tener los profesionales para poder trabajar con datos y activos digitales de manera efectiva?
¿Cuáles son los requisitos básicos en el lugar de trabajo?
Las empresas gestionan una cantidad creciente de datos. Sin embargo, recopilar datos no es lo mismo que entenderlos. Dominar el procesador de textos o las hojas de cálculo ya no es suficiente. Si queremos sacar un provecho real de las herramientas analíticas y de un software de Business Intelligence, todos los usuarios deben aprender a hablar en datos.
¿Qué es Data Literacy?
Data literacy se traduce como alfabetización de datos. Alfabetización tiene varias interpretaciones. Según la RAE, viene de alfabetizar, y es la acción de enseñar a leer y escribir. Es una competencia y habilidad, pero también la enseñanza de dicha habilidad. Ampliándolo, podemos decir que es la habilidad de “leer y escribir una lengua específica, como también una forma de entender el uso de la lectura y la escritura en la vida diaria.
Otra definición mas completa incluye en estas competencias las de escritura, lectura y cálculo.
un medio de identificación, comprensión, interpretación, creación y comunicación en un mundo cada vez más digitalizado, basado en textos, rico en información y en rápida mutación
UNESCO
En el caso de la alfabetización de datos, hablamos de la habilidad de saber qué datos estamos rastreando, por qué los estamos rastreando, cómo leer esos datos y cómo usar esos datos para tomar decisiones.
Gartner define la alfabetización de datos como
la capacidad de leer, escribir y comunicar datos en contexto, incluida la comprensión de las fuentes y construcciones de datos, los métodos analíticos y las técnicas aplicadas, y la capacidad de describir la aplicación del caso de uso y el valor resultante.
Según un estudio realizado por Censuswide y promovido por Qlik, sólo el 25% de los profesionales españoles se considera capaz de interpretar, analizar y argumentar datos en su trabajo. El promedio europeo es del 17%.
Entre los 7.300 tomadores de decisiones empresariales encuestados, solo el 24% se consideran alfabetizados en datos.
Y si salimos del ámbito profesional, los porcentajes crecen.
El 52% de los europeos afirma que examina los datos con mayor detenimiento, conscientes de que tienen problemas reales a la hora de reconocer las manipulaciones, bulos y fake news, en los medios de comunicación, redes sociales y el ámbito profesional.
Los datos como forma de pensar o como nuevo lenguaje empresarial
La alfabetización de datos es una forma de pensar en términos de datos.
Es como aprender un idioma extranjero: realmente no has aprendido ese nuevo idioma hasta que comienzas a pensar en él y a hablarlo.
la capacidad de interpretar, analizar y argumentar datos
La capacidad de Data Literacy permitirá a personas que no tienen necesariamente un perfil de científico o analista de datos entender lo que implica la información que se les presenta.
Para desarrollar esta capacidad son necesarios ciertos conocimientos técnicos, así como habilidades digitales (digital skills).
Además, serán necesarias habilidades “soft” tales como por ejemplo el storytelling. Ben Wellington, autodenominado “storyteller data” lo explica aquí con varios ejemplos prácticos y una buena dosis de humor.
Pasaremos de pensar en términos genéricos, por ejemplo, si aumentaron las ventas o no. Podremos discernir los diferentes factores que intervienes al entender los datos que componen el fenómeno de variación en los números de venta. Pensaremos en segmentos, en variables que se introdujeron, como por ejemplo una campaña de marketing con un objetivo de conversión específico, que tuvo como resultado un aumento de ventas en el canal digital.
Data Literacy en Business Intelligence
El software BI organiza todas las fuentes de datos, ya sean del ERP, CRM o sitio web, pero también otros no estructurados, como datos de correo electrónico. Nos permiten ver cómo interactúan esas fuentes de datos y cómo evoluciona nuestro negocio. Podemos descubrir relaciones y tomar medidas.
Saber leer e interpretar los datos es una habilidad imprescindible que no se puede relegar en un experto en ciencias de datos. Todos los usuarios, ya sea a nivel operativo, táctico o estratégico, deben capacitarse. Deben saber qué datos están rastreando, dónde se almacenan estos datos y cómo encajan.
Por lo tanto, hasta que los usuarios hablen datos con fluidez, no sabrán cómo aprovechar realmente una herramienta de BI.
Cómo empezar a implementar Data Literacy
«A pesar de que el 92% de las personas que toman decisiones en la empresa creen que es importante que sus empleados sepan leer y escribir datos, solo el 17% informa que su negocio alienta significativamente a los empleados a tener más confianza con los datos».
Qlik ofrece cursos específicos para fomentar esta formación en las empresas y promover los datos como segunda lengua.
Gartner a su vez, comparte unas preguntas iniciales de diagnóstico, que todos debemos hacernos, para evaluar el grado de data literacy en nuestra organización.
Para 2020, el 50% de las organizaciones carecerán de suficientes habilidades de inteligencia artificial y alfabetización de datos para lograr el valor comercial.
- ¿Cuántas personas en tu negocio crees que pueden interpretar operaciones estadísticas sencillas como correlaciones o juzgar promedios?
- ¿Cuántos directivos pueden construir un caso de negocios basado en números concretos, precisos y relevantes?
- ¿Cuántos directivos pueden explicar el resultado de sus sistemas o procesos?
- ¿Cuántos científicos de datos pueden explicar el resultado de sus algoritmos de aprendizaje automático?
- ¿Cuántos de tus clientes pueden realmente apreciar e internalizar la esencia de los datos que compartes con ellos?
Fuente: https://www.gartner.com/smarterwithgartner/a-data-and-analytics-leaders-guide-to-data-literacy/
