La alfabetización en datos es la capacidad de leer, comprender, crear y comunicarse con los datos. Implica tener un conocimiento básico de estadística y poder utilizar los datos para tomar decisiones informadas. Es importante porque permite a los empleados de las organizaciones extraer información valiosa de los datos, que se puede utilizar para mejorar las operaciones, hacer mejores predicciones e impulsar la innovación. Las personas con altos niveles de conocimientos sobre datos son capaces de comunicar eficazmente sus hallazgos a los demás y de presentar argumentos basados en datos para respaldar sus decisiones. Esto la hace muy valiosa para las organizaciones. Pero ¿Podemos evaluar la alfabetización de los datos en una organización o empresa?
Sí, es posible evaluar la alfabetización de los datos en las organizaciones y una forma de hacerlo es realizar una encuesta para medir el nivel de comprensión y familiaridad que los empleados tienen con los datos y las estadísticas. Esto ayuda a identificar brechas en el conocimiento y las habilidades y proporcionar una base para desarrollar un plan de capacitación para mejorar la alfabetización de datos. Las encuestas, las tareas prácticas y las entrevistas pueden ser formas eficaces de evaluar la alfabetización de los datos. El uso de una variedad de métodos puede proporcionar una comprensión más completa de las habilidades de alfabetización de datos de una persona u organización.
Otro enfoque es evaluar la capacidad de los empleados para trabajar con datos dándoles una tarea práctica, como analizar un conjunto de datos y presentar sus hallazgos. Esto puede proporcionar una evaluación más práctica de las habilidades de alfabetización de datos.
Es relevante recordar , que dentro de una organización las personas tienen diferentes funciones y roles , por lo que pueden requerir diferentes habilidades de alfabetización de datos. Es decir diferentes trabajos e industrias pueden requerir diferentes niveles de dominio y habilidades específicas. Por ejemplo, un científico de datos necesitará competencias avanzadas en estadística y programación, mientras que un marketing manager puede necesitar una comprensión más básica del análisis y la visualización de datos.
Es importante que las personas evalúen sus propias necesidades de alfabetización en datos en función de su función y sector, y que se centren en desarrollar las habilidades específicas que sean más relevantes para su trabajo. Esto ayudará a garantizar que tienen el nivel adecuado de conocimientos sobre datos para realizar su trabajo de forma eficaz y tomar decisiones basadas en datos. Además, las organizaciones también pueden desempeñar un papel a la hora de ayudar a los empleados a desarrollar las habilidades de alfabetización de datos adecuadas proporcionando oportunidades de formación y desarrollo adaptadas a las necesidades específicas de diferentes funciones.
Pero independiente del rol, casi todos los empleados deben comunicar y presentar hallazgos con datos. En esta parte de presentación de hallazgos es donde la visualización de datos desempeña un papel crucial en la alfabetización de datos porque permite a las personas comprender rápida y fácilmente los datos complejos. Al representar los datos en un formato visual, como un gráfico , se pueden identificar más fácilmente patrones, tendencias y relaciones, sacar conclusiones y tomar decisiones basadas en los datos. También puede ser una forma eficaz de crear cultura de datos ya que nos permite comunicar a los demás. nuestros hallazgos con los datos hablando el «lenguaje visual de los datos». Si aprendemos a crear visualizaciones claras y atractivas, las personas pueden explicar y compartir más fácilmente sus conocimientos con los demás, lo que puede ayudar a impulsar la acción y la toma de decisiones.
Por eso sigo investigando en mi tesis doctoral el rol de la visualización y presentación datos como impulsor de data literacy en las empresas. Pero para ello lo primero debemos empezar por evaluar el nivel de data literacy . Las empresas no serán data driven si sus empleados no son data driven. El reto está servido.