Data literacy, del desafío profesional al legado de la humanidad

Photo by Mika Baumeister
Photo by Mika Baumeister on unsplash

Introducción conceptual de un indicador de cambio en las organizaciones, qué es la Data Literacy y por qué es importante comprender de qué se trata para sumarse al cambio de época.

La Alfabetización de Datos es la capacidad de leer, analizar y utilizar este material como
argumento de base para el debate y la toma de decisiones en las empresas y organizaciones de la sociedad.

Si llevamos este concepto a un ámbito macro social, Data Literacy hace referencia “al grado de conocimiento del sector de la economía de datos que hay en contextos ajenos a la estructura  formal que constituye sus empresas. Contextos que en mayor o menor medida participan del mismo en tanto que a su vez son generadores de datos”, según definiciones de la Escuela de Organización Industrial, escuela de negocios española.

Es un gran reto a nivel mundial para la inteligencia colectiva que toca de cerca lo organizacional, partiendo de la premisa de “lo que se puede medir, se puede mejorar”, una ola de instituciones han comenzado a sumarse a la transformación digital sistematizando sus procesos, optimizando sus repositorios de datos y fragmentando su uso; en cada contexto social: medicina, agricultura, ciencia y en cada rubro de negocios.

“Nunca antes tantas empresas se habían sometido a esta transformación digital basada en el conocimiento: aprovechar los datos como un activo para ofrecer mayor información a las decisiones empresariales”, es la frase  puntapié inicial del tema en el dossier “11 Tendencias en BI para 2018”, dossier de Qlik”.

Photo by Rawpixel on unsplash
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Economía de Datos y Conocimiento colectivo

Ciudadanos de todo el mundo están sumergidos desde hace años en capacitación continua de  sistemas y herramientas IT que continúan influyendo en la forma en que trabajamos y utilizamos  los datos, esto ha seguido acentuándose y, actualmente, somos una fuente de alfabetización como parte de comunidades de usuarios y prosumidores.

“La multitud de actividades que los ciudadanos generamos en cualquier espacio público, y especialmente en internet y la web 2.0, representan una de las principales fuentes de las que se nutre este sector. La “conversación” online (webs, blogs, foros, redes sociales, entre otros) genera cada día una ingente cantidad de datos de los que una serie de empresas se dedican a extraer valor”, párrafo extraído de la nota “La relevancia del Data Literacy” publicado el blog de EOI.

En España desde EOI, un grupo multidisciplinario trabaja en el “Proyecto Nueva Economía 20+20” por el cual se analizan 20 sectores que comprendan experiencias empresariales novedosas en relación a los valores de la nueva economía basada en los datos. El objetivo de esta iniciativa es analizar y comprender las claves del éxito de estas experiencias para fomentar nuevas formas de gestión emergentes.

Cambio de paradigma, salida de zona de confort 

Otra fuente de generación de conocimiento del sector, son las empresas que extraen grandes volúmenes de datos en el ejercicio de su actividad y de sus servicios, aprovechando el recurso como un motor de crecimiento.

“Son aquellas empresas que no se dedican a extraer valor directamente del uso de los datos pero que los manejan a gran escala, como por ejemplo: un banco o una compañía de seguros. Hablamos de empresas que pueden ver aumentadas sus capacidades en función del manejo inteligente de información extraída de sus grandes bases de datos”, precisan en la nota del blog de EOI.

¿Cómo impacta toda esta transformación y adaptación permanente a la cultura del dato en las empresas?

Jaime García Cantero, es analista independiente, mentor en Founder Institute y consejero en diversas startups españolas, considera que los retos a los que se enfrentan las empresas hoy son muchos pero el más importante es adaptarse a la lógica analítica de razonamiento del dato en todas las áreas de la empresa.

“Quizá el reto más paradigmático, porque se refiere a cómo pensamos las personas, es el que supone pasar de un modelo de causalidad (las personas buscamos causas y efectos) a uno de correlación (que es con el que trabajan los algoritmos). Esto tiene consecuencias importantísimas en la manera de tomar decisiones, aprender o razonar, y precisa de un cambio cultural importante, dejar de centrarse en buscar respuestas para pasar a plantear las preguntas adecuadas”.

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