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Alfabetización en datos, nueva habilidad necesaria en las empresas, dice Gartner

El liderazgo en datos está ganando en importancia, y los CIO que no puedan adaptarse tendrán que retirarse, dice Gartner, que señaló la confianza, la complejidad, la diversidad y la alfabetización en datos como los cuatro pilares del valor de la analítica.

Los datos y la analítica se están volviendo el centro de los modelos de negocio digital. Por eso, hoy existe una...

oportunidad sin precedentes para ampliar los datos fundamentados y acelerar los descubrimientos analíticos, dijo Donald Feinberg, vicepresidente y analista distinguido de Gartner, durante la inauguración del Gartner Data & Analytics Summit en la Ciudad de México.

El interés de las organizaciones por aprovechar los datos existe desde hace tiempo. Durante 13 ocasiones, ha sido la principal prioridad en la Encuesta de CIOs de Gartner. Pero la realidad, aseguró Feinberg, es que los CIO han estado centrados en la seguridad y la infraestructura, no en los datos. Y por ello, el rol del CIO está llegando a su fin para dar paso al director de datos o CDO (Chief Data Officer).

Cindi Howson, Donald Feinberg,
Peter Krensky de Gartner.

“El CIO es técnico. ¿Qué técnico estará en los siguientes cinco años?”, preguntó Feinberg. “La seguridad y las redes se han vuelto parte de toda la organización, ya no solo de TI. La infraestructura va a la nube y no necesita técnicos. Las aplicaciones están siendo pagadas y pedidas por líneas de negocio, que ahora tienen sus propios científicos de datos. Por eso, el CDO se tiene que volver el nuevo CIO. Es un mundo impulsado por datos. Los datos están en el centro de todo lo que requieren las empresas en su transformación digital, y es lo único que hoy tiene que ser gestionado centralmente para beneficio de todos en la organización. El CIO se va a transformar en CDO o va a quedar fuera”, comentó el presidente de la conferencia.

Cuatro pilares para escalar el valor de la analítica

Para escalar el valor de los datos y la analítica en el negocio, los analistas de Gartner señalaron que los líderes deben dominar cuatro dimensiones clave, que se vuelven los pilares de este avance: creación de confianza, integración de la diversidad, manejo de la complejidad y alfabetización de datos (data literacy).

Construir la confianza

En un mundo en el que aumenta el fraude, la incertidumbre y las noticias falsas, la confianza es un bien crucial en los negocios digitales. Las empresas deben esforzarse por asegurar que todas las partes involucradas confíen en sus datos, a la vez que deben permitir un nivel de observación y examen de sus datos que no existe en la mayoría de las organizaciones. Para esto, es fundamental la creación y el manejo de metadatos.

“Hay estrategias nuevas en lo que respecta a la confianza en los datos”, explicó Peter Krensky, analista investigador senior de Gartner. “Estas estrategias se basan en dos técnicas: crowdsourcing y automatización. Con el sistema de crowdsourcing, los usuarios etiquetan lo que hacen y proporcionan, durante el proceso, un registro del linaje de datos (data lineage). Así se crea un método más dinámico para confiar en los datos. La automatización se refiere al surgimiento de los catálogos de datos como una competencia crítica de la gestión de datos. Al adoptar estas dos técnicas, la confianza en los datos aumentará significativamente gracias a la capacidad de verificar su origen”.

Integrar la diversidad

La diversidad incluye algoritmos, personas y datos. Como nuestras opiniones y prejuicios se codifican en los algoritmos, “las organizaciones deben crear métodos de verificación mejores para las suposiciones y datos usados en los algoritmos que permitan garantizar que sean justos e incluyan los valores atípicos”, afirmó Cindi Howson, vicepresidente de investigaciones de Gartner. “Eso se torna particularmente difícil cuando el sector tecnológico carece de diversidad y suele enfocarse solamente en las diferencias visibles, tales como el género. Además, es necesario que dejemos de integrar solo los datos a los que se accede fácilmente e integremos los datos pertinentes”. Esto también se logra apalancando fuentes de datos variadas, indicó Howson.

Manejar la complejidad

La complejidad plantea un desafío porque es difícil comprender cabalmente la dinámica de los negocios y tener el tiempo necesario para responder de manera adecuada.

“Hoy, los líderes en datos y analíticas tienen la oportunidad de construir plataformas de datos y análisis precisas y exactas. Estas plataformas proveerán más contexto, gracias a la recopilación de datos integrales; mayor comprensión, gracias a un sistema de medición y clasificación sólido; y más tiempo para responder, gracias a los sistemas de baja latencia”, explicó Krensky. “Mayor contexto, comprensión y baja latencia transforman una complejidad abrumadora en una ventaja competitiva. Comprender el patrón que subyace en la complejidad acelera el tiempo de respuesta. Dominar esta complejidad es la clave del éxito de las iniciativas analíticas”.

El ejecutivo recomendó abordar la complejidad con equipos de trabajo pequeños, que tengan la cultura de agilidad y el enfoque de datos adecuado. Sin embargo, en muchas empresas funcionará adoptar un enfoque bimodal, aunque se debe tener muy claro que habrá sistemas de los cuales habrá que ir prescindiendo para no quedarse estancados.

Alfabetización en datos

A medida que las empresas se fortalecen con equipos más diversos, que cuentan con datos más complejos, la necesidad de poder "hablar en el idioma de los datos" de la misma manera es mayor que nunca antes.

“Si no hay un lenguaje en común que sirva para interpretar los diversos datos de la organización, habrá problemas fundamentales en la comunicación cuando se empleen soluciones basadas en datos y analíticas”, afirmó Howson.

De acuerdo con Gartner, en su tercera encuesta anual a los directores de datos, los consultados afirmaron que el obstáculo más grande para lograr el progreso mediante datos y analíticas es el escaso conocimiento sobre los datos. Los líderes en este campo deben aprender a tratar la información como una segunda lengua, una nueva habilidad, lo cual vuelve a la “alfabetización en datos” un elemento fundamental para la trasformación digital.

Gartner espera que, para 2020, 80% de las organizaciones ponga en marcha el desarrollo deliberado de competencias en el campo de los datos, tras admitir que hay una gran deficiencia. “Desarrollar este tipo de conocimientos puede ser perturbador”, manifestó Howson. “Evaluar el conocimiento sobre datos de las personas que crean y consumen información es un paso fundamental para garantizar que la organización esté equipada con las habilidades adecuadas para satisfacer las necesidades presentes y futuras de la sociedad digital”.

Además, como sería una locura permitir el acceso a datos a cualquiera, la consultora recomienda certificar las habilidades en datos con un reconocimiento semejante a las licencias de conducir, que refleje las habilidades del científico de datos. “No todos requieren el mismo nivel de fluidez, de modo que se puede certificar las competencias o habilidades con certificaciones para abrir el acceso de datos”, apuntó Howson.

Un catalizador tecnológico de este movimiento de “alfabetización en datos”, aseguró la ejecutiva, será la analítica aumentada, es decir, la combinación de herramientas analíticas con inteligencia de negocios, inteligencia artificial y aprendizaje automático.

Próximos pasos

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Este artículo se actualizó por última vez en septiembre 2018

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