Data literacy: el nuevo lenguaje de los datos

Desde el comienzo de la pandemia, hemos estado bombardeados con datos y gráficas, pero irónicamente el suministro constante de estadísticas e información, nos ha abrumado completamente y ha superado la capacidad de la mayoría de la personas comprender y tomar decisiones informadas con datos. ¿ Y eso porqué sucede ? Principalmente porque tanto en las empresas como en la sociedad hay un bajo nivel de alfabetización en datos, que nos lleva a no comprender y no tener pensamiento crítico con los datos que leemos , o dicho de otro modo hacernos preguntas sobre los mismos.

Este hecho lo he podido contrastar más de 10 años de experiencia como docente a nivel universitario y a nivel empresarial, hay un gap entre la generación y captura del dato y la comprensión razonada del mismo. Ya en 2014 publiqué en mi blog un post  hablando sobre la necesidad de pensamiento crítico y analizar y evaluar de forma efectiva las evidencias, argumentos. Pero esta falta de alfabetización de datos a nivel personal y empresarial es la razón básica que me ha llevado razón a empezar mi doctorado universitario en el grupo de investigación DS4DS ( Data  Science  for  the Digital Society)  de la Universidad Ramón LLull para darle forma desde una perspectiva académica a la Data Literacy.

Pero empecemos intentando definir la data literacy o alfabetización de datos. De la misma manera que la alfabetización es la capacidad de leer, escribir y comprender el lenguaje, análogamente la alfabetización en datos está relacionada con leer correctamente y comprender los datos, pero ¿ Qué es comprender? Para comprender, una persona necesita decodificar lo que lee, hacer conexiones entre lo que lee y lo que ya sabe, y realizar una reflexión razonada de lo que acaba de leer. De forma similar podríamos decir aplicar este concepto a la alfabetización de datos, un persona necesita decodificar los datos que visualiza, hacer conexiones entre lo que  visualiza y lo que ya sabe, y realizar una reflexión razonada de lo que acaba de visualizar en los datos.

Por ejemplo desde el comienzo de la pandemia hemos visto mucha gráficas y tablas de números de afectados en los números absolutos, que nos pueden parecer alarmantes, pero los número en si no nos dirán nada si no los ponemos en contexto, utilizamos valores relativos o porcentajes, o sino somos capaces de entender y distinguir entre media, median, moda … disponer de esa «data literacy» nos permitiría comprender de una forma más amplia y precisa lo que está pasando y/o generarnos nuevas preguntas que nos ayuden a extraer conocimiento válido de los mismos.

Llevado al mundo empresarial , la data literacy implica que los empleados deben perder el miedo a los datos , tener una base mínima de conocimiento y cultura de datos, para tener una conversación robusta y basada en datos, para extraer conocimiento de los mismos y tomar decisiones relevantes. Dicho de otro modo , los empleados de las empresas deben estar alfabetizados en datos, deben “hablar” y entender ese nuevo lenguaje de los datos . Las empresas podrían fomentar crear un nuevo lenguaje común dentro de las compañía que les permita , leer , extraer y compartir “insights” de los datos entre departamentos y tener conversaciones razonadas basadas en datos. No se trata de tecnología , big data o data warehouse, ni tampoco de tecnología de cuadros de reporting , KPI o cuadros de mando, sino más bien se trata de crear un lenguaje común de los datos, de un glosario de términos comunes, de una guía de estilo para graficar y comunicar los datos , o dicho de otro modo  para entenderse, crear nuevas preguntas, evolucionar e innovar. Sócrates dijo en una de sus míticas frases: “Preguntarse es el inicio de la sabiduría”, saber preguntar y dialogar con datos es realmente poner el dato al servicio del negocio.

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