A consecuencia de un mundo empresarial cada vez más impulsado por los datos en los últimos años se viene hablando de la data literacy o alfabetización de datos. Se trata de una metodología de trabajo que busca desarrollar la capacidad de todas las personas de la organización en interpretar, analizar y utilizar los datos para tomar decisiones informadas aplicando habilidades de pensamiento crítico. No sólo busca extender el conocimiento, si no cuestionarse el significado de los datos, evaluar su relevancia, fiabilidad y validez antes de utilizarlos para tomar decisiones.
Que una organización se defina data-driven está estrechamente relacionado con el nivel de data literacy implementado en toda su estructura. Si las decisiones empresariales deben estar basadas en los datos, se hace imprescindible desarrollar los niveles de comprensión y análisis de la información, esto es, de data literacy. En los informes de Gartner se puede observar como uno de los principales bloqueos identificados en la obtención de resultados de los datos es una pobre alfabetización de datos.
Compañero en este camino surge la necesidad de desarrollar un lenguaje común entre todos los individuos. Según el informe Getting Started With Data Literacy publicado por Gartner en 2018, este lenguaje común favorece:
- Los líderes de negocio internalizan la importancia de crear una cultura de compartir datos y recursos
- Comprender el valor fundamental de mantener la calidad de los datos
- Crear soluciones basadas en datos gracias a una alta colaboración y creatividad
- Todos los empleados hablan el mismo lenguaje lo que permite abrir debates en búsqueda de nuevas métricas y análisis
Cómo medir la data literacy
Según Gartner, para medir el nivel de data literacy en una organización podemos responder a las siguientes preguntas:
- ¿Cuántas personas de la organización pueden interpretar gráficos o KPI?
- ¿Cuántos miembros de dirección serían capaces de construir un caso de negocio basado en cifras concretas, precisas y relevantes?
- ¿Cuántos miembros de dirección pueden explicar los resultados de los procesos de sus áreas?
- ¿Cuántos data scientists pueden explicar los resultados de los algoritmos de ML que ejecutan?
- ¿Cuántos clientes pueden realmente apreciar e internacionalizar la esencia de los datos que se comparten con ellos?
Si las simplificamos y traducimos a las necesidades del día a día a nivel de individuo, podríamos encontrar:
- Cuando te enfrentas a los datos ¿cuál es tu sensación? ¿aburrimiento, miedo o interés?
- ¿Utilizas los datos para realizar o mejorar tu trabajo?
- ¿Crees que la comprensión de los datos es tan importante como leer o escribir?
- ¿Tomas decisiones basadas en tu instinto?
- ¿Son accesibles foros donde se fomente la discusión de soluciones en torno a los datos?
- ¿Has consultado o eres consciente de los datos de tu área?
Las respuestas a estas preguntas nos ofrecen un marcador para identificar el nivel de data literacy de la organización. Según ese nivel, podremos diseñar palancas para mejorar o incrementar la sensibilidad de los datos en todas los estratos.
Desarrollar habilidades de data literacy
Un buen nivel de data literacy en una organización se traduce una buena evangelización de los datos por todas las capas (desde dirección hasta los empleados del último nivel). Desarrollar las habilidades de comprensión, interpretación y análisis crítico de los datos en cada una de las personas allana el camino mejorando y facilitando la toma de decisiones en la dirección correcta (o al menos, basada en datos empíricos y no por intuición). Algunas ideas para mejorar la alfabetización de los datos:
- Educar a todos los individuos a comprender y diseñar sus propias visualizaciones de datos, cuadros de mando, etc. Con la irrupción desde hace unos años de herramientas self-service de visualización de datos que no precisan de conocimientos técnicos se ha democratizado el acceso (Power BI, Qlik Sense, MicroStrategy Visual Insight)
- Organizar talleres impartidos por los expertos en data (IT o dominios) al resto de áreas.
- Mejorar y desarrollar documentación que orbita a entender los datos que utiliza o expone cada área de la compañía
- Mantener, distribuir y apostar por un gobierno de datos que favorezca el descubrimiento de metadatos para todos los individuos (linaje de datos, explotación, definiciones, seguridad, etc). Esta herramienta debe estar accesible para toda la compañía, de forma que cualquiera sea capaz de resolver cualquier duda sobre los datos que necesita.
- Incentivar y facilitar las conversaciones o debates en torno a los datos para encaminar la toma de decisiones basadas en éstos y no en la intuición. Para ello es imprescindible
El equipo de Qlik ha desarrollado la plataforma Data Literacy Project para ayudar a organizaciones e individuos a entender y desarrollar las habilidades necesarias para extender la cultura del dato. Incluso ofrecen un plan de formación y certificación. A modo de pequeño juego, podemos hacer un pequeño examen o encuesta para comprobar nuestro nivel de data literacy.
