{"id":12089,"date":"2020-03-30T11:25:24","date_gmt":"2020-03-30T09:25:24","guid":{"rendered":"https:\/\/auren.com\/ar\/blog\/hacia-una-cultura-del-dato\/"},"modified":"2020-03-30T11:25:24","modified_gmt":"2020-03-30T09:25:24","slug":"hacia-una-cultura-del-dato","status":"publish","type":"blog","link":"https:\/\/auren.com\/ar\/blog\/hacia-una-cultura-del-dato\/","title":{"rendered":"Hacia una Cultura del Dato"},"content":{"rendered":"<p><em>Hoy en d\u00eda, podr\u00eda decirse que cada persona genera una gran cantidad de datos a cada paso. Nunca antes, los servidores de las empresas hab\u00edan contenido tanta informaci\u00f3n disponible sobre nosotros. Esto es as\u00ed en todas las industrias a las que hemos tenido acceso como consultores.<\/em><\/p>\n<p>Como era de<br \/>\nesperarse, en el \u00e1mbito corporativo ya est\u00e1n en marcha diversas iniciativas<br \/>\npara sacar provecho de esta realidad. Por ejemplo, las empresas de consumo<br \/>\nmasivo inspeccionan el historial de comportamiento en las compras de sus<br \/>\nclientes, las de petr\u00f3leo y gas monitorean el proceso de excavaci\u00f3n para<br \/>\nreducir los gastos de sustracci\u00f3n de minerales y las aerol\u00edneas miden por qu\u00e9<br \/>\nlos vuelos no llegan a tiempo. Los datos les brindan a las compa\u00f1\u00edas las evidencias<br \/>\nnecesarias para identificar sus problemas internos, y con estos descubren c\u00f3mo<br \/>\nresolver mejor las necesidades de los clientes, optimizar sus operaciones, y<br \/>\ntomar mejores decisiones.<\/p>\n<p>Pero no solo las<br \/>\ngrandes corporaciones como Microsoft son capaces de generar grandes caudales de<br \/>\ninformaci\u00f3n. Los datos y las herramientas para gestionarlos est\u00e1n disponibles<br \/>\npara todos en la nube y a costos realmente accesibles. Hoy en d\u00eda, las empresas<br \/>\nde cualquier tama\u00f1o y con alg\u00fan grado de madurez en este tema, puede<br \/>\nbeneficiarse de ellos. La limitante que se presenta excede al hecho de contar o<br \/>\nno con datos o con herramientas de gesti\u00f3n. Se trata, en realidad, del factor<br \/>\nhumano. M\u00e1s espec\u00edficamente, de lo que se denomina como \u201cdata literacy\u201d<br \/>\n(alfabetizaci\u00f3n en datos), que hace referencia al nivel de habilidades que la<br \/>\ngente tiene para interpretar datos y usarlos para la resoluci\u00f3n de problemas. <\/p>\n<p>El estudio de<br \/>\neste factor social alrededor del mundo arroja datos interesantes e inesperados.<br \/>\nPor ejemplo, el hecho de que Estados Unidos obtuvo el puesto 21 de 23 pa\u00edses<br \/>\nparticipantes de la evaluaci\u00f3n que realiza el Centro Nacional de Estad\u00edsticas<br \/>\nde Educaci\u00f3n (NCES); o que en Espa\u00f1a, tan solo el 25% de los profesionales<br \/>\nencuestados por Censuswide y Qlik es capaz de interpretar, analizar y<br \/>\nargumentar datos en su trabajo. El resto entra en la categor\u00eda que podr\u00eda<br \/>\ndenominarse \u201canalfabetismo de datos\u201d. <\/p>\n<p>\u00bfPero qu\u00e9 tipo<br \/>\nde habilidades deber\u00eda desarrollar un profesional para no ser un \u201canalfabeto de<br \/>\ndatos\u201d en la actualidad? Hagamos un poco de historia. En los primeros momentos<br \/>\nde esta era de datos, las compa\u00f1\u00edas sol\u00edan buscar profesionales con habilidades<br \/>\nen SQL, extracci\u00f3n de datos, normalizaci\u00f3n de informaci\u00f3n y tecnolog\u00edas como<br \/>\nprocesamiento paralelo, an\u00e1lisis de big data y el lenguaje de programaci\u00f3n R.<br \/>\nHoy, luego de casi diez a\u00f1os de evoluci\u00f3n, todas estas cuestiones t\u00e9cnicas<br \/>\nest\u00e1n solucionadas con plataformas tecnol\u00f3gicas que hacen m\u00e1s f\u00e1cil la<br \/>\ninstalaci\u00f3n y aplicaci\u00f3n de an\u00e1lisis de datos. A medida que la Inteligencia Artificial<br \/>\nse convierte en un componente m\u00e1s cr\u00edtico de los negocios, los profesionales<br \/>\nmodernos tienen una creciente necesidad de comprender c\u00f3mo interpretar los<br \/>\nresultados de los algoritmos, con un menor enfoque en los aspectos t\u00e9cnicos de<br \/>\nsu generaci\u00f3n.<\/p>\n<p>Es por esto que<br \/>\nla alfabetizaci\u00f3n de datos no necesariamente debe ir por el carril de las<br \/>\ncompetencias t\u00e9cnicas. Las habilidades de datos que hace falta desarrollar se<br \/>\nrelacionan m\u00e1s con las destrezas que nos distinguen a los humanos de las<br \/>\nm\u00e1quinas: la capacidad de interpretaci\u00f3n de datos y de resoluci\u00f3n de problemas,<br \/>\ntales como:<\/p>\n<ul>\n<li><strong>Saber indagar:<\/strong> hacer las preguntas correctas, comprender qu\u00e9 datos son relevantes<br \/>\ny c\u00f3mo probar su validez.<\/li>\n<li><strong>Saber interpretar:<\/strong> datos y contexto, para que los resultados sean \u00fatiles y<br \/>\nsignificativos. <\/li>\n<li><strong>Saber presentar:<\/strong> tener siempre presente que el producto final de cualquier trabajo<br \/>\nde ciencia de datos debe concluir no s\u00f3lo con una visualizaci\u00f3n amigable, sino<br \/>\ntambi\u00e9n con un \u201cstorytelling\u201d que facilite su comprensi\u00f3n y aceptaci\u00f3n.<\/li>\n<\/ul>\n<p>En conclusi\u00f3n, nuestro<br \/>\ntrabajo de Consultor\u00eda HR se enfoca en maximizar la capacidad de las personas de<br \/>\nusar la tecnolog\u00eda disponible, en implementar una rutina de gesti\u00f3n de informaci\u00f3n<br \/>\ny, por \u00faltimo, pero no menos cr\u00edtico, en formar las nuevas competencias<br \/>\nrequeridas para ser capaces de sacar el m\u00e1ximo provecho a los datos que se<br \/>\ngeneran. El desarrollo de estas capacidades (data skills), son parte esencial<br \/>\ndel proceso de cambio requerido hacia una nueva <strong>cultura del dato<\/strong>.<\/p>\n<p>Lic. Eduardo Brie &#8211; Consultor HR Senior de Auren<\/p>\n<p><!-- AddThis Advanced Settings generic via filter on the_content --><!-- AddThis Share Buttons generic via filter on the_content --><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Hoy en d\u00eda, podr\u00eda decirse que cada persona genera una gran cantidad de datos a cada paso. 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