¿Qué es la data literacy y por qué es importante para tu empresa?

Desde hace algún tiempo hay un concepto del que se está empezando a hablar mucho y que comenté en un anterior post, la data literacy  o la alfabetización en datos. Pero ¿ qué es realmente esta data literacy? Según Gartner , «es la capacidad de leer, escribir y comunicar datos en contexto, con una comprensión de las fuentes, los métodos y técnicas analíticas aplicadas, y la capacidad de describir la aplicación del caso y el valor comercial resultante». Dicho de otro modo más simple la capacidad de leer, trabajar, analizar , representar visualmente  y  discutir con datos.

¿Por qué se está volviendo este concepto importante?

A medida que las empresas quieren tomar mejores decisiones de negocio estas se intentan fundamentar en datos y evidencias. Cada vez  es más necesario que los empleados dispongan de  habilidades de pensamiento crítico y de resolución de  problemas  de forma analítica. Pero según el estudio de Gartner en 2020 la mayoría de las organizaciones carecían de suficientes habilidades de alfabetización en datos e inteligencia artificial para lograr valor comercial.  Los resultados de esta encuesta demostraban que el 75% de los empleados se sentía incómodo cuando trabajaba con datos. Y esto es debido a que el volumen y la variedad de los datos con que trabajan las empresas diariamente cada vez es mayor.

Muchas empresas ya disponen de algún departamento de  Business Intelligence  o de inteligencia de negocio, con expertos en Big Data y análisis de datos.Pero ¿ Debe quedar este conocimiento solo en silos determinados de la empresa o debería ser una competencia transversal para la totalidad de los empleados ?

En mi opinión una empresa es realmente data driven , no porque disponga  de muchos datos y tecnología para capturarlos , sino cuando sus empleados disponen de una alfabetización y cultura de datos que les permiten conversaciones razonadas y basadas en evidencias cuantificables. Suponiendo que queremos instaurar una alfabetización en datos , ¿ cuáles serían las competencias y habilidades necesarias para tener esta alfabetización? Si nos basamos en la definición de Gartner las personas con un buen nivel de alfabetización en datos deberían poder:

• Realizar análisis utilizando datos utilizar datos para comunicar ideas para nuevos servicios, productos o estrategias
• Comprender diversos tipos de visualizaciones de datos incluidos los cuadros de mando
• Argumentar y discutir decisiones basadas en datos en lugar de basarse en la intuición
  
  Gulsen Guler  de la Universidad de Bruselas VRJI , en su tesis «Data literacy from theory to reality: How does it look? » nos muestra un análisis de las competencias clave que principalmente están clasificadas en 5 grandes categorías : recolección , evaluación , gestión, aplicación de los datos y finalmente un marco teórico y conceptual de los mismos.

Ben Jones de datliteracy.com , analiza y evalúa las competencias en alfabetización en datos de las compañías en 7 grandes ejes:  personas, proceso, cultura, propósito, ética, datos y tecnología  por lo cual podemos entender que no solo se trata de tecnología datos y personas sino que hay que desarrollar paralelamente el resto de los ejes si queremos disponer  una visión holística de qué nivel de alfabetización en datos hay en nuestra compañía.

Queda claro que la formación data literacy será clave  si queremos organizaciones más eficaces y  empleados  con una cultura de datos. Una forma fácil de introducir esa alfabetización de datos es trabajar las competencias de visualización y comunicación de los datos, ya que todos los empleados deben en mayor o menor medida comunicar con datos y crear gráficos. Disponer de una buena base en narrativa de datos o data storytelling es la forma de darse cuenta de todo el proceso anterior que se debe realizar con los datos ( captura,  limpieza, análisis ) para realmente llegar a comunicar un buen «insight» de los datos. La alfabetización en datos o data literacy ha venido para quedarse y la visualización  y comunicación de los datos pueden ser el “caballo de Troya” ideal para empezar a implementarla de una forma sutil.

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