data literacy

Narrativa con números: cómo la alfabetización de datos crea valor

A medida que los datos se convierten en el activo más valioso, la alfabetización de datos es la clave para aprovechar su valor.

Gartner define la alfabetización de datos como la capacidad de leer, escribir y comunicar datos, al tiempo que también comprende el contexto, las fuentes, las construcciones, los métodos de análisis y las técnicas que se han aplicado. La parte más importante de esa definición es la última: la capacidad de describir casos de uso, la aplicación y el valor resultante de los datos. En el contexto de los empleados, la alfabetización de datos se describe como la capacidad de usar la tecnología para impulsar mejores resultados comerciales.  

La alfabetización de datos afecta mucho más que el mundo de los negocios. Tiene una consecuencia directa en nuestra vida cotidiana. Un ejemplo reciente fue durante la pandemia, ya que el COVID-19 mostró la disparidad y, por igual, la importancia de la alfabetización de datos. Todos tuvimos que leer, entender, analizar y filtrar entre las diversas interpretaciones de los números, además de descubrir qué representaban y cómo la propagación del COVID-19 nos afectaría como personas y como sociedad.

Según la encuesta anual de los CDO de Gartner de 2021, la mala alfabetización de datos se clasifica como el segundo obstáculo interno más grande para el éxito de la oficina del director de datos. Para 2023, la alfabetización de datos será esencial para impulsar el valor comercial, como lo demuestra su inclusión formal en más del 80 % de las estrategias de análisis y datos y los programas de gestión de cambios.

Principios clave para entender la alfabetización de datos

Considere estas cuatro áreas de enfoque a medida que mejora la alfabetización de datos en todos sus equipos:

  • Lectura: concéntrese en procesar y comprender los datos.
  • Observación: descubra cómo trabajar con datos e interpretarlos.
  • Análisis: descubra cómo investigar nuevas posibilidades usando los datos.
  • Visualización: cuente su historia y comparta los resultados usando datos.

Por qué todos en su organización necesitan estar alfabetizados en datos

La alfabetización de datos no es solo para analistas e ingenieros de datos; es para todos. Dentro de una organización alfabetizada en datos, todos podrán descubrir patrones en los datos. Todos podrán utilizar el pensamiento crítico y hacer las preguntas correctas para obtener el máximo valor de los datos.

Los empleados alfabetizados en datos pueden generar de manera más simple beneficios económicos significativos a partir de las fuentes de datos disponibles, con el fin de mejorar cosas como la experiencia del cliente e impulsar la eficiencia comercial. En el centro de la alfabetización de datos se encuentra la narrativa, ya que permite analizar y comunicar de manera eficaz los patrones de los datos, lo que a su vez ayuda a impulsar el cambio. Es el elemento influyente.

Cuando hay un alto nivel de alfabetización de datos en toda una organización, los departamentos pueden trabajar juntos para interpretar los datos de manera efectiva y crear valor para la empresa. Los equipos pueden explorar más formas de usar los datos para resolver los desafíos comerciales. Por ejemplo, si está analizando las ventas, debe observar varios factores para identificar qué funciona y qué no. Esto puede incluir reservas brutas, ingresos a nivel de producto, repercusión de diferentes campañas de marketing en las ventas y factores que influyen en la tasa de cancelación. La alfabetización de datos ayuda a desarrollar una perspectiva holística de sus datos, en lugar de solo considerar una porción estrecha y aislada.

Lamentablemente, la alfabetización de datos no está muy difundida en muchas organizaciones. De hecho, Accenture reveló hace poco que solo el 25 % de los empleados cree que está preparado para usar los datos de manera efectiva, y solo el 21 % confía en sus habilidades relacionadas con la alfabetización de datos.

Cómo reforzar la alfabetización de datos

Creo que las organizaciones realmente pueden beneficiarse si aumentan el nivel de alfabetización de datos para todos los empleados. El primer paso para lograr esto implica desarrollar una estrategia que incluya un currículo y un programa formal. Las organizaciones deben adoptar un enfoque holístico que incorpore la educación integral de todos los empleados, a fin de que tengan una comprensión profunda de los datos que corresponden a la empresa.

Cuando se trata de lograr la alfabetización de datos, el vocabulario es clave, por lo que se debe establecer un glosario empresarial. Al usar el glosario, las organizaciones pueden asegurarse de que todos comprenden de igual manera los términos, lo que facilita la narración de la historia.

Una sola herramienta o aplicación no puede reforzar la alfabetización de datos, pero la tecnología contribuye. Las partes interesadas relevantes deben tener acceso a los datos y a las herramientas que necesitan para interpretarlos. Y el flujo de información no debe presentar obstáculos. Gartner halló que los científicos y analistas de datos perderán entre el 60 % y el 70 % de su tiempo productivo para encontrar, preparar, integrar y compartir conjuntos de datos.

Y su recorrido no se detiene con la alfabetización de datos. Para beneficiarse realmente de los datos, las organizaciones deben desarrollar una nueva mentalidad y promover una cartera de soluciones de datos. Con el volumen de datos que ya se está generando, es indispensable que se asegure de que su organización maximiza las oportunidades.

Al intentar de manera proactiva aumentar la alfabetización de datos en toda su organización, es posible que descubra que puede aprovechar una gama completamente nueva de oportunidades de monetización. Recomiendo diseñar una estrategia de alfabetización de datos que tenga en cuenta las inversiones continuas en capacitación y tecnologías a las que se pueda acceder en toda su organización. Sus datos tienen muchas historias que contar. Creo que descubrirlos y compartirlos derivará en un mayor crecimiento y éxito.

 

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About the Authors

Nirmal Ranganathan

Principal Architect

Nirmal Ranganathan

Nirmal is a Principal Architect and Product Manager at Rackspace responsible for building Rackspace's Data Analytics and Artificial Intelligence/Machine Learning solutions as part of Rackspace's Data Solutions portfolio. Nirmal works closely with our Alliances, Partners and Customers to create the most effective and efficient analytics and machine learning solutions to enable our customers to focus on driving a data driven culture within their organizations and become leaders in their respective segments. Prior to this, Nirmal was a consultant in our Professional Services organization and provided recommendations and solutions for a wide variety of industry verticals around large scale databases and data processing, data analytics, data warehousing in the cloud and machine learning/artificial intelligence. Nirmal has a strong background in cloud and distributed systems, having contributed to various open-source projects from Cassandra to OpenStack

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