Por qué la alfabetización de datos hará o romperá el futuro de su compañía (y cómo mejorarlo)

Cheyenne Noelle 17 de julio de 2019 Cómo

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La industria de la tecnología se enfrenta a una alarmante escasez de talento experto en datos. A pesar de los informes que muestran hombres y mujeres ganando títulos de STEM ahora más que nuncala caza de expertos en áreas de aprendizaje de máquinas, ciencia de los datos y otros campos de "ciencias duras" continúa. Gartner revela que "El 50% de las organizaciones carecerán de suficientes conocimientos de inteligencia artificial y de datos para lograr un valor comercial en 2020". La escasez de personas no es el problema subyacente. El problema de fondo es la falta de conocimiento de los datos disponibles entre los talentos potenciales y actuales.

¿Qué es la alfabetización de datos?

El Instituto Tecnológico de Massachusetts (MIT) define la alfabetización de datos como "la habilidad de leer, trabajar, analizar y discutir con los datos". En resumen, es una habilidad que ha sido promovida por Gartner, FastCompany, y otras empresas líderes como el predictor más influyente del éxito de los negocios en la tecnología hoy en día.
Mientras que los datos pueden ser el campeón desvalido de cualquier estrategia de inteligencia comercial en este momento, la confianza en los datos es baja. Las organizaciones están perdiendo su ventaja competitiva porque una mayor alfabetización de datos aumenta el rendimiento de la empresa: el 85% de los trabajadores con alfabetización de datos dicen que se desempeñan "muy bien" en sus trabajos, en comparación con el 54% del resto de la fuerza laboral (Qlik).
Incluso para los nativos digitales como Millennials, Forbes indica que el conocimiento de los datos se ha sentado en sólo el 22%. Si crees que eso es inquietante, la Escuela Wharton de la Universidad de Pennsylvania descubrió en el mismo estudio que sólo El 24% de los altos responsables de la toma de decisiones aprobaron las pruebas estándar de alfabetización de datos.
Vaya.
Eso no quiere decir que los negocios no lo intenten. Es un problema de alta calidad, uno en el que estamos moviendo un lote más rápido de lo que la fuerza de trabajo que se aproxima y el resto del sistema empresarial actual puede mantener el ritmo. Y no es de extrañar que las industrias más lentas en innovar, como los viajes aéreos comerciales, el comercio minorista, la educación y el gobierno, sean las más afectadas. De hecho, Se está volviendo inteligente... revela que "sólo una quinta parte de los estudiantes de 16 a 24 años se sienten cómodos interpretando y aplicando los datos".

¿Qué impide que se extienda la alfabetización de datos?

Claro, la mayoría de las instalaciones de investigación como universidades, laboratorios y empresas de datos están haciendo progresos tecnológicos. La Sociedad de Diseño Gráfico Experimental revela algunas barreras comunes para la adopción de la alfabetización de datos dentro de ciertas organizaciones:

  1. El actual software de grandes datos ya es complejo gracias a las nuevas olas hechas en el aprendizaje profundo y otras ciencias de los datos
  2. Ciertas empresas no tienen la infraestructura computacional o de talento para almacenar, analizar y hacer uso completo de grandes datos, y
  3. El concepto de datos sigue siendo extraño e incluso árido para muchos públicos no técnicos, tanto dentro como fuera de la cultura empresarial

Las barreras no se detienen en la tecnología...La política e incluso los sistemas socioeconómicos también son factores. (Por ejemplo, Suecia tiene el porcentaje más alto de empresas en las que todo el mundo está facultado para utilizar los datos, con un 33%; el Japón sólo tiene un 13%). Las barreras a la alfabetización de datos incluyen el acceso a los recursos tecnológicos en todo el mundo, la rápida evolución de la tecnología antes de que los humanos puedan mantenerse al día, y la falta de expertos actuales disponibles en todo el mundo.

Si los datos son tan oscuros para la mayoría de las figuras de la C-suite y de la alta dirección como indican las investigaciones, las empresas que no innoven antes tendrán muchos problemas a principios de la década. Descuidar las tendencias de los consumidores y la demanda no sólo es costoso sino malo para industrias enteras. Airbnb es un ejemplo clásico de una empresa que aprovechó el diseño, las iniciativas de gestión del rendimiento como el BPM y los datos para comprender las necesidades de los usuarios para construir una mejor solución para sus clientes. Debido a la proactividad de Airbnb para aprovechar el poder de los datos en su modelo de negocio, toda la industria hotelera está ahora amenazada. 
Afortunadamente, hay iniciativas que puede tomar para mejorar la alfabetización de datos en su organización para que esto no le suceda a su negocio.
alfabetización de datos

(Obtenido de Unsplash)

Encourage a data-driven culture
Data literate professionals have always been hired by data-driven companies. The problem is addressing the organizational silos that occur as a result of keeping those experts confined to only IT or intelligence departments. Since departments and teams are becoming more interdependent on one another to generate more customer satisfaction (and thus, profit), companies need to include these experts where the decision-making is happening—for most larger enterprises, that’s in the boardroom.
What happens when that doesn’t occur? The scary reality is that the majority of enterprises today won’t exist in the near future due to a lack of prioritization about data.

Due to changes in the digital landscape of business, approximately half of the companies currently on the S&P 500 will be replaced over the next decade (Inc).
Microstrategy’s Content Director Tricia Morris attributes this to what she calls “digital Darwinism,” or business’ ability to adapt successfully in the age of the information revolution. Companies with a “future-back strategy” that understand the future is now may have a better chance at surviving, according to Innosight research.
Often, the main hurdle to changing a less-technical company privy to the power of data starts with mindset. Many enterprises have embraced C-suite titles like Chief Intelligence or Innovation Officers, but these titles tend to focus more on leveraging business intelligence strategy, not necessarily leveraging the power of data to boost revenue strategy. 
A lack of qualified leadership and ethical business decision-making on the executive board can undermine the authority and confidence of an entire enterprise (Uber is still recovering from this issue). To combat this, enterprises can focus on building stronger relationships among external and internal stakeholders, and as well as the nurture of a future Chief Data Officer (CDO) among its network, an organizational head that can help mitigate common pitfalls found as a result of data illiteracy.

But change cannot happen overnight. These processes require a change from within from the leadership board to inspire growth within a business. CDOs cannot give marching orders to their employees expecting to spur change. Instead, they must “use emotional and rational arguments” to win over stakeholders, counteracting the often unsexy perceived nature of data among non-technical team members. Failure to educate your current employees and consumer base could result in becoming one of ten known companies to go out of business because of lack of innovation, as found by Collective Campus.

It’s not just about losing a competitive edge on the organizational level. Not taking care of current employee talent leaves dangerous wiggle room for employees to fall behind. And this change as to come top-down, CMS Wire suggests.
“Stop believing in unicorns,” warns Tamara Dull, Director of Emerging Technologies for SAS Best Practices. “Big data deserves a seat at the table, but it doesn’t need its own table.”  Dull doesn’t believe in a one-stop-shop solution. Instead, she opts for companies to change their approach to developing a culture that encourages data literacy. Soft skills like leading by example, effective communication, and understanding KPIs in relation to business strategy can transform a company’s current elasticity to innovation.
So, we know that encouraging human-centric basics in business can ripen a data-resistant workforce to change. But what about closing the data literacy divide in technical skills? One strategy involves being proactive rather than reactive in regard to on-the-job training.

Invest in current talent
Instead of reinventing the wheel by searching for top talent elsewhere, Mike Gavin believes enterprises can take advantage today by investing in current employees.

Gavin leads Corporate Training at Metis, a data science and analytics training company. As a far “upskilling” non-technical talent, the lessons “enable broader staff to identify and scope problems within the business and to perform initial analysis without needing the help of a highly technical person, “ he says in an interview with Burtch Works. “It also improves communication and collaboration between teams.”
Metis isn’t the only company to hop on the coding Bootcamp or analytics academy train. Popular EdTech companies like Coursera, Udemy, and General Assembly specialize in offering certificates in data science, programming, or Business Analytics 101 for the not so data-savvy individual. Even cloud technology giants like Microsoft Azure, AWS, and Google Cloud now offer certifications in data science.

But don’t worry about these companies not delivering top-notch value. Students can expect to earn industry-recognized credentials that boost salary earnings on top of skills learned. Udacity takes this one step further by partnering exclusively with Google to offer nano degrees, or small degree-like programs designed to address the lack of technical talent available in current enterprise institutions. 
The result of these training initiatives? Recruiters are seeing improved data literacy among job candidates with new skills recycled back into the workforce, all at a fraction of the cost associated with employee churn. Retraining may cost a lot up front, but the savings payoff is estimated in the millions thanks to happier employees and increased job satisfaction from the new skills acquired. 
It sounds like a win-win to us.
Build a data literacy program
Finally, the last strategy to improving data literacy in businesses is by investing a little elbow grease into developing easily accessible data literature designed to educate multidisciplinary teams, both in and out of the C-suite. 
For companies in the SaaS space like Business Process Management software (BPMS), quantitative metrics relying on data are key performance indicators of efficiency in the customer’s eyes. Teams outside of the IT department need to be able to communicate the business value of such software, a task that requires time and attention across an entire organization.

Typically, translating technical jargon is done through hiring a knowledgeable technical writer or relying on the acumen of a highly-trained Product Manager. While these practices aren’t discouraged, implementing data literature on a regular basis is an effective alternative to just relying on a data-fluent liaison to play the role of the messenger. 
For implementing, Qlik recommends following a four-step process: communication, assess, train, and iterate. It’s not going to happen overnight, but making the effort at least gets the transformation started.
A look to the future
Data literacy is becoming one of the most sought-after skills an organization can have in lieu of technological advancement. While current reports show that the majority of senior-level executives, employees, students, and the wider workforce is not data confident, there are initiatives and resources available to encourage greater fluency in interpreting data across the enterprise system.

Bottom line: Don’t let your company fall behind because of not prioritizing this critical (and proven) predictor of business success. Invest in the resources you need to overcome the challenges against barriers today by adopting data-driven practices that drive forward your business intelligence strategy, like Business Process Management (BPM).

Sobre ProcessMaker:

ProcessMaker es una corporación internacional americana de SaaS con sede en Raleigh-Durham, Carolina del Norte. Proporcionamos soporte total al cliente, capacitación y servicios profesionales a empresas más grandes que requieren soluciones de flujo de trabajo altamente personalizadas con nuestro software de Gestión de Procesos de Negocios (BPM). Nuestro producto insignia Low-Code es la opción preferida por nuestros clientes debido a su profunda capacidad de personalización con pocos conocimientos de programación necesarios, lo que hace que Low-Code sea una solución fácil de usar entre los equipos no técnicos.

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