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Alfabetización de datos: lo que se debe hacer y lo que no

Alfabetización de datos: lo que se debe hacer y lo que no

La alfabetización de datos es la capacidad de leer, trabajar, analizar y discutir con los datos. En esta nota descubrirás cuáles son las buenas y malas prácticas que debes tener en cuenta para aplicar en tu empresa y mantenerte actualizado con las últimas novedades en lo que respecta al análisis de datos.

Buenas prácticas

  • Hacé las preguntas correctas con los datos: es una habilidad clave que todos deben tener en la organización para que la alfabetización de datos sea exitosa. Para eso se debe construir una base de conocimiento que incluya una sólida comprensión de la visión y la estrategia corporativa, el contexto y la familiarización con los datos a utilizar.
  • Desarrollá una mente “curiosa”: tomá la iniciativa para descubrir aquello que está impulsando ciertas tendencias. Profundizá más para comprender de forma completa la información, preguntate siempre “¿Por qué?”. Ir más allá del valor nominal de los datos como los KPI o métricas te asegurará hacer preguntas más sólidas sobre los datos.
  • Profundizá en los resultados: usá los números, las conexiones, las fuentes y garantizá que el análisis se realizó correctamente.
  • Fomentá el uso analítico para que todos los empleados aprendan más sobre la alfabetización de datos mediante el uso del vocabulario en las comunicaciones diarias.
  • Buscá ayuda de expertos: establecé una red de mentores alfabetizados en datos. Organizá reuniones y aprendé sobre sus roles, habilidades y cómo seguir sus pasos.  
  • Leé todo lo que puedas: tomate el tiempo para estudiar la alfabetización de datos y para mejorar tu pensamiento analítico. Asegurate de que lo que estás leyendo es reciente.

Malas prácticas

  • No esperes la inspiración: la clave del éxito para el análisis de los datos es la curiosidad.
  • No asumas nada. El análisis de los datos es una ciencia, pero eso no significa que los resultados siempre serán los adecuados la primera vez. Si no te preguntás por tu análisis, podrás perderte valiosos insights.
  • No dar el ejemplo. Las personas no aceptarán los datos si la misma organización en la que trabajan no lo hace. Se debe crear una cultura donde la alfabetización de datos cobre una verdadera importancia.
  • No vayas solo. Mejorar tus propias habilidades es importante, pero no subestimes los conocimientos de datos de personas dentro de tu propia organización.
  • No seas descuidado: es relevante transferir conceptos aprendidos en un trabajo tangible, pero sé pensativo. Comenzá practicando tus habilidades con datos que ya han sido analizados.
  • No tengas miedo de fallar: el miedo al fracaso puede paralizar tu curiosidad y confianza. No te detengas cuando se trata de probar nuevas habilidades en alfabetización de datos.
  • No te detengas: no pienses que encontraste todas las respuestas con tu primera serie de preguntas. La nueva economía analítica y el mundo de los datos prometen muchas respuestas y perspectivas, pero debemos asegurarnos de que, luego de encontrar algunas respuestas, repitamos, formulemos nuevas preguntas y continuemos el camino de pertenecer a organizaciones impulsadas por los datos.

Conclusión

Las organizaciones deben asegurarse de que sus miembros comprendan que no todos necesitan ser científicos de datos, pero sí que puedan dominar las características claves de la alfabetización de datos: la capacidad de leer, trabajar, analizar y argumentar con datos. Tener en cuenta las buenas prácticas y evitar las malas garantizará que vayas por el camino correcto en la alfabetización de datos.

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