Alfabetismo de datos: el nuevo lenguaje de los negocios
Los datos son uno de los activos más valioso para cualquier negocio, y el análisis de datos una herramienta fundamental. Tanto así, que el análisis de datos es el equivalente de un nuevo lenguaje en el mundo de los negocios.
Uno con la misma importancia que, por ejemplo, saber leer o escribir, de ese tamaño.
De hecho, en inglés, este fenómeno se conoce con el término Data Literacy, que podría traducirse como “Alfabetismo de Datos” y para hablar de esto y de su importancia, deberíamos empezar por establecer su definición.
¿Qué es el Alfabetismo de Datos y cómo se diferencia del Análisis de Datos?
Básicamente, el alfabetismo de datos es la habilidad para leer, trabajar, analizar y argumentar los datos.
Aún más básicamente, se trata de consumir y saber utilizar los datos de manera adecuada. En un mundo que se dirige por la información, debemos ser capaces de transformar datos en descubrimientos accionables rápidamente. Una necesidad que se extiende a todo el espectro de la sociedad: estudiantes, empleados, gerentes, ejecutivos… todos.
No significa que todos deban ser científicos de datos, pero sí que todos sean unos “alfabetas de datos” es decir, que sepan hacer un análisis de datos competente. Lamentablemente, los alfabetas de datos son la minoría.
De acuerdo a las encuestas de Alfabetismo de Datos de Qlik son competentes en datos:
Empresarios
Sólo 24% de los tomadores de decisiones en negocios.
Ejecutivos
El 32% de ejecutivos de alto nivel.
Estudiantes
Sólo el 21% de los jóvenes entre 16 y 24 años de edad.
Las razones para esta brecha entre la producción y el análisis de datos son varios, entre los que están:
Son pocas las personas que cursan una carrera universitaria dedicada a matemáticas, análisis cuantitativos o estadística.
La Transformación Digital ha ocasionado que digitalicemos más y más procesos.
En consecuencia, producimos más y más datos pero no hay gente con la capacidad técnica para procesarlos.
Hay una democratización de los datos, pero una vez más, que todos puedan acceder a ellos no significa que todos pueden hacer análisis de datos.
¿Las empresas están evolucionando al mismo nivel que la tecnología?
Las tecnologías emergentes como el IoT, inteligencia artificial, machine learning, análisis predictivo y más están inundando el paisaje empresarial en todo el mundo, y se han colocado como catalistas de crecimiento y recopilación eficiente de datos.
Sin embargo, para que los negocios puedan aprovechar correctamente estas posibilidades necesitan una fuerza laboral competente en datos. Sólo así podrán tener respuesta las preguntas que guiarán las estrategias de la organización.
Únicamente las compañías que conviertan sus datos recopilados en descubrimientos (insights) accionables podrán competir en la economía analítica.
El papel del liderazgo en el alfabetismo y análisis de datos
El liderazgo jugará un papel fundamental en la adopción del alfabetismo de datos en las organizaciones. Los líderes serán encargados de definir, entre otras cosas:
Visión de los datos: Hacia dónde debe moverse el análisis de los datos.
Gobernanza de los datos: Para que los analíticos autogestionados sirvan, la autogestión debe ser gobernada.
Inversión de datos: Entender y gestionar el fondeo e inversión en las iniciativas de análisis de datos.
Cultura: Liderar una evolución de la cultura hacia un rol en el que los datos sean acogidos extensamente en todos los aspectos del negocio.
En el último punto es muy importante entender los retos y necesidades para establecer una cultura basada en datos. Cultura en donde se necesitan tanto capacidades “duras” como habilidades técnicas y analíticas como “suaves” (cómo utilizar los datos).
¿Cuáles son las características de una cultura de datos?
La organización que tenga una cultura de datos debe contar con un equipo que entienda el lenguaje de los datos y pueda interpretarlo y comunicarlo. Debe contar con habilidades analíticas para interpretar los datos, hacer las preguntas correctas y encontrar las respuestas.
Metodología estadística es otra competencia necesaria en una cultura de datos; no todos deben ser científicos de datos, pero sí debería haber gente que tenga este perfil.
Otro punto clave para la Cultura de Datos es el equipo o herramienta encargados de la visualización. La visualización es una parte esencial en la cultura del alfabetismo de datos para ayudar a entenderlos. Una organización alfabeta en datos está en constante aprendizaje y entrenamiento.
Por último, una cultura de datos necesita tener mentores, de aquellos dispuestos a ayudar y capacitar para moldear las habilidades de un nuevo paradigma.
La verdadera cultura organizacional de datos, considera el alfabetismo de datos como un segundo lenguaje, hablado por todos.
Los beneficios del alfabetismo de datos en las empresas
Los estudios comisionados por Qlik muestran una serie de beneficios en las organizaciones con cultura de datos. De acuerdo con los resultados, las organizaciones en el tercio más alto experimentan hasta 5% más valor empresarial. Esto se traduce en hasta 534 millones de dólares extra en el valor de mercado de estas empresas.
Dichos beneficios son consecuencia de que, una fuerza laboral competente en análisis de datos puede:
Conseguir descubrimientos más rápidos
Tomar mejores decisiones
Mantener la competitividad
Impulsar el compromiso de los colaboradores
“En la economía digital, todo nuestro staff son usuarios de datos, y trabajamos en un amplio rango de capacidades de alfabetismo de datos.”
¿Cómo puedes liderar con los datos?
Qlik es una herramienta diseñada para aprovechar las oportunidades presentadas por los datos y analíticos en las empresas. Basada en la democratización de los datos, Qlik ayuda a que todas las personas en un ecosistema empresarial puedan tomar decisiones respaldadas por datos.
El enfoque de Qlik es ayudar a sus clientes a crear una estrategia de datos que entregue resultados de negocio. De esta manera, las organizaciones pueden trabajar con cualquier fuente de datos, en cualquier locación.
Posteriormente, gracias a Qlik, integrar esos datos a cualquier ambiente o dashboard de analítica que deseen. La tecnología de Qlik puede desplegarse en cualquier ambiente en la Nube para, apoyada por AI y capacidades cognitivas, convertir los datos en descubrimientos.
Todo entregando una solución ágil, en tiempo real y con el suficiente nivel de flexibilidad para adaptarse a los retos de la Era Digital.
La solución de Qlik (que Ollin Tech implementa) cuenta con tres opciones de entrega de datos:
Replicación de datos transaccionales en bases de datos relacionales, desde Oracle hasta servidores SQL o PostgreSQL.
Iniciativas de modernización de almacenamiento de datos, como Snowflake o Azure. Qlik automatiza la creación de modelos, el almacén para los datos y todo el proceso.
Hilado de flujos transaccionales relacionales, para conjuntarlos en un formato en común, listo para el análisis en plataformas de Big Data como Amazon EMR, Azure HDInsight o Google Dataproc.
Preparando el Análisis de Datos
Una vez que se han establecido las fuentes de datos, viene el segundo paso crítico en la implementación de Qlik: La categorización, indexación y preparación de los datos para su utilización, reutilización y análisis.
De esta manera, puede crearse un catálogo de datos que abarque a toda la organización y el paisaje de datos completo. Todo en un ecosistema seguro, disponible y de fácil acceso para todos los usuarios en la organización.
Un ecosistema que optimiza la capacidades de autogestión de las necesidades de datos de su organización. Todo con la certeza de la calidad y operabilidad de los datos, así como la manera en que están siendo utilizados.
Una solución diferente a las demás: nuestro motor asociativo
El motor asociativo de Qlik Sense está en el núcleo y corazón de todo lo que hacemos, y habilita una experiencia analítica única para nuestros clientes.
Es, también, el cimiento de un enfoque innovador en el uso de IA y machine learning para entregar un ecosistema de analítica que apoya a los usuarios a encontrar respuestas a preguntas que se mantenían escondidas con otras herramientas.
Y permite ayudar a nuestros clientes a combinar el poder de lo humano, los recursos en sus organizaciones, y las máquinas para aumentar la habilidad de sus usuarios para usar analíticos y convertir los datos en descubrimientos.
La habilidad para consumir, compartir y tomar acción en esos descubrimientos, es ultimadamente lo que lleva a la transformación.
Un marco que funciona
La tecnología por sí sola no puede resolver todos los retos de una organización.
Para asegurarnos que en conjunto con nuestros clientes, guiaremos a la organización a los resultados esperados, creamos un marco de trabajo enfocado al éxito del cliente, basado en la centricidad del cliente, la experiencia de usuario y el valor agregado real que le entregamos.
Este es un proceso que se asegura de que nuestros clientes entiendan los pasos para la implementación de la Solución y que entiendan cuáles son los próximos pasos en sus procesos, tecnología y gestión de talento para garantizar la continuación de los resultados.