La alfabetización de datos es un componente de la destreza digital. Consiste en la capacidad de leer, escribir y comunicar datos en contexto. De acuerdo con la definición de Gartner, incluye la capacidad de describir la aplicación de los datos y el valor resultante. Es decir, se trata de la comprensión fundamental de los datos, cómo crearlos, interpretarlos y usarlos de manera efectiva.

Comúnmente se piensa que la alfabetización de datos se restringe a los especialistas. Sin embargo, cada vez es más necesario que los empleados de todos los departamentos universitarios la adquieran en algún grado.

Comprensión eficaz

Para que la alfabetización de datos sea exitosa, se requiere que las personas puedan comprender los matices de la información que arrojan. Si bien es necesaria una capacitación especializada para ciertos departamentos y roles, se debe establecer un programa básico con capacitación generalizada para todos los empleados universitarios que trabajan con datos. Esto favorece que la institución se convierta en una universidad dirigida por datos, con todas las ventajas inherentes de este enfoque.

Por supuesto, los jefes de cada área deben poner el ejemplo. Si muestran su compromiso con las decisiones basadas en datos, es más fácil que los empleados acepten el esfuerzo de emprender su alfabetización de datos.

Ahora bien, las universidades suelen estar mal preparadas para llevar a cabo una alfabetización de datos exitosa. Y no ocurre sólo entre los empleados: la deficiencia abarca también a los planes de estudio. Esto es relevante ahora que la inteligencia artificial (IA) es un componente cada vez más crítico en todos los negocios. Es necesario que los profesionales formados en las universidades tengan una adecuada alfabetización de datos para ser capaces de cuestionar y contrastar los resultados de los algoritmo en vez de asumir que siempre son acertados.

Planear la alfabetización de datos

Un buen plan se enfoca, justamente, en los datos, no en la tecnología. Tampoco pierde de vista que no sólo es un problema técnico, sino que requiere el desarrollo de ciertas habilidades “blandas”:

●Hacer las preguntas correctas.

●Comprender cuáles datos son relevantes y cómo probar su validez.

●Interpretarlos bien, para obtener resultados sean útiles.

●Aprender a ilustrarlos con gráficos fácilmente comprensibles para compartirlos con otros.

●Presentar los resultados como historias que ayuden a ver el panorama general y las vías de acción a partir de los resultados obtenidos.

No se debe perder de vista que la alfabetización de datos es la capacidad de leer, trabajar, analizar y argumentar con datos. Es decir, el foco debe estar en su comprensión y uso, no en las herramientas utilizadas para analizarlos.

Por otro lado, es importante resaltar que una buena alfabetización de datos en las universidades debe responder a las necesidades específicas de cada institución. La capacitación de los empleados debe adaptarse a las fuentes de datos y las áreas de oportunidad particulares de la universidad.