Para poder hacer su trabajo de manera efectiva, los trabajadores necesitan preguntarse cuál problema podrían solucionar si tuvieran los datos necesarios, qué deben hacer para recolectarlos, cómo hay que analizarlos y que sean capaces de explicar claramente sus descubrimientos.
A medida que el papel de los datos en los negocios no para de crecer, la fuerza laboral enfrenta un desafío para mantenerse al día. El estudio de la Ocde “Prosperando en un mundo digital”, publicado en 2019, reveló que “el 42% de los chilenos en edad de trabajar carece de la preparación básica para la economía digital”. En la investigación se consideraron capacidades como literacidad, matemáticas o la resolución de problemas, entre otras. En el extranjero, la encuesta Harvey Nash/KPMG CIO Survey ha dejado en evidencia en más de una oportunidad que “el big data y el análisis encabezan la lista de habilidades críticas que escasean”, lo que frena el desarrollo tecnológico de las empresas.
En una columna publicada en Knowledge@Wharton, Hjalmar Gislason, fundador y CEO de GRID —una startup islandesa que permite a sus usuarios crear “narrativas visuales e interactivas” a partir de sus hojas de cálculo—, hace una llamado a cerrar esta brecha.
A partir de su experiencia en el sector tecnológico de Estados Unidos y Europa, afirma que “he llegado a ver que, en estos días, cada trabajador es un ‘trabajador de datos’, no solo en oficinas, sino también en campos petroleros, hospitales, escuelas y más. Para poder hacer su trabajo de manera efectiva, necesitan recolectar, aprovechar, aprender y compartir datos todo el tiempo”.
Entonces, ¿cuáles son las competencias de datos fundamentales? Gislason las agrupa en cuatro categorías centrales, los que considerara como los nuevos fundamentos de la alfabetización de datos.
1. Pregunta o problema
Para Gislason, todo parte por adoptar el enfoque correcto al momento de trabajar con datos. Los trabajadores deben preguntarse: “¿Cuáles son las preguntas más importantes que podría responder si tuviera los datos?”.
A continuación, es necesario determinar si aquellas preguntas se pueden responder con los números disponibles o si es necesario recopilar más información. ¿Ejemplos? Entre los que destaca el emprendedor islandés están el ahorro de costos o una toma de decisiones más eficiente.
“Si no sabes si los datos podrían responder una determinada pregunta, ¡consulta! Aquellos con más experiencia en datos en tu organización podrán asesorar. Pero son los trabajadores de primera línea en cada departamento los que conocen la información que necesitan y, por lo tanto, las preguntas más importantes”, afirma Gislason.
2. Recopilar
Los trabajadores deben saber cómo recopilar datos y dónde encontrarlos, ya sea mediante el diseño de una encuesta o su exportación desde los sistemas en que se originan. Además, deben conocer cómo reunir la información en una hoja de cálculo.
“Cuanto mayor sea la competencia de todos sus empleados con esto, más rápido podrán recopilar y sintetizar datos que ayudarán a tomar decisiones cruciales y continuar con la tarea en cuestión sin tener que depender de otros”, propone el autor de la columna.
3. Comprensión y análisis
Para Gislason, comprender los macrodatos, o big data, no es diferente de comprender los “pequeños datos”. Admite que esta premisa puede ser “intimidante”. Es por eso que hace notar que los únicos consumidores verdaderos de los “grandes datos” son las máquinas. Otro temor es que los trabajadores no crean que puedan extraer toda la información a partir de los números levantados.
Ante esto, asegura que “cuando se trata de humanos, todos estamos viendo datos pequeños. Por lo tanto, todos los trabajadores deben tener las habilidades para analizar y comprender los datos que recopilan. Esto incluye conceptos básicos de visualización, la capacidad de convertir datos en cuadros y gráficos que tengan sentido”.
4. Comunicar
Es necesario que los trabajadores sean capaces de compartir y difundir los descubrimientos realizados a partir de los datos que analizaron.
Esto implica perfeccionar cómo se visualiza la información y así generar elementos sean claros e interesantes. Por ejemplo, significa saber qué tipos de gráficos usar para varios datos y por qué.
Además, Gislason añade que “la comunicación de la información también requiere habilidades de narración: la capacidad de explicar en los términos más simples y claros cuáles son las lecciones”.
Para concluir, el empresario resalta los beneficios de una fuerza laboral que adquiere estas habilidades, y además cuenta con la autonomía para aprovecharlos. “Cuando tienes una fuerza laboral llena de personas con este nivel básico de experiencia, y la libertad de explorar los datos recopilados por diferentes departamentos, creas un entorno en el que el descubrimiento y la mejora se convierten en una parte estándar de cada día”.