Tendencias de datos que debes saber. Contra la posverdad, la alfabetización

Friday, September 14, 2018

Tendencias de datos que debes saber. Contra la posverdad, la alfabetización

Extracto del ebook "Alfabetización de datos: las tendencias que vienen" publicado por el Chief Data Officer Club Spain. El primer foro exclusivo de aprendizaje y networking de los Chief Data Officers en España. Los expertos opinan.

Big Data is watching you.
Figura 1: Big Data is watching you.


Parece contradictorio que, en un mundo con cada vez más información y digitalización, las organizaciones se consideren peores que nunca en la toma de decisiones basadas en datos. Para Dan Sommer, líder de Market Intelligence de Qlik, esta afirmación no sólo es cierta, sino que es resultado de un escenario tan cambiante que está conduciendo a una ignorancia en el manejo e interpretación de datos.
“Tenemos acceso a más datos que nunca, pero están más fragmentados, con naturalezas y formatos muy diferentes”. 
Según este experto, a la fragmentación se le suma una “explosión” en el desarrollo de tecnologías analíticas. IoT, Machine Learning… nacen bajo nuevos ecosistemas de proveedores, herramientas y plataformas. Ya no hay un único estándar, ahora diversos modelos conviven, compiten, se complementan, aportan y evolucionan.

En esta misma línea opina Gustavo Loewe, Country Manager de Mongo DB
“El 80% de los datos que se generan son desestructurados. Han aumentado los riesgos, el tiempo y los costes de la gestión de datos. Las bases no siempre están optimizadas para las apps de hoy”
De acuerdo con la visión de Dan Sommer,
“No podemos adaptarnos a la misma velocidad con que lo hace la tecnología, lo que genera un ‘data gap’ o brecha de datos”. Esta brecha contamina la información y convierte la toma de decisiones en un proceso complejo y agotador hasta dar con información válida y de interés.

Redes como Facebook o Twitter funcionan como filtros, pero con una visión limitada. Proporcionan generalmente opiniones afines, creando una burbuja de la realidad que impide ver más allá. Sommer recordó los escándalos del Brexit, Cambridge Analytica o el auge de las noticias falsas. “Es posible manipular incluso la voz para que una máquina diga por ti algo que nunca has dicho. Es una mezcla de noticias falsas y machine learning”. Vivimos en la era de la posverdad. La realidad se modela hasta lograr más relevancia que la verdad en sí misma.

  • 45% de los profesionales tienen dificultades para diferenciar un dato real de otro que no lo es.
  • 65% de las organizaciones tomaría decisiones guiadas por la intuición antes que los datos cuando éstos contradicen sus opiniones previas.
  • 23% de las compañías comprueban de forma habitual los resultados que consiguen con sus decisiones de negocio.

(Fuente: “Data Equality Survey 2017”, estudio realizado por Qlik y Censuswide entre 5.291 profesionales en Reino Unido, Francia, Alemania, España y Suecia en 2017)

La alfabetización de datos como respuesta

Sommer expone que sólo conseguiremos superar la era de la posverdad gracias a la alfabetización de datos. Al igual que las capacidades de leer o escribir fueron revolucionarias hace años y hoy son básicas, llegará el momento en que la alfabetización en datos será imprescindible para abarcar la información que nos rodea, no sólo en las organizaciones sino en la vida diaria.

“La alfabetización de datos es la capacidad de interpretar datos, trabajar con ellos, analizarlos y argumentarlos. Ser críticos y cuestionarlos, pero también la habilidad de crear historias con datos y ser persuasivos cuando los exponemos”

  • 85% de los alfabetizados en datos asegura que se desenvuelve muy bien en el trabajo, en comparación con apenas el 54% entre los usuarios que no se consideran alfabetizados en datos.
  • 87% de los profesionales españoles querrían invertir más tiempo en mejorar sus habilidades en datos si tuvieran la oportunidad.

(Fuente: “Data Equality Survey 2017”)

La alfabetización de datos en publicidad. ¿Qué es mejor, 1/4 ó 1/3 de hamburguesa?Como muestra del impacto de la alfabetización de datos en el día a día, Sommer expuso el ejemplo de una franquicia de comida rápida, que lanzó una hamburguesa de 1/3 de libra presumiendo ser más grande que la de su competencia. Sin embargo, tuvo que retirar la campaña porque la hamburguesa de 1/4 de libra era percibida como más grande que la de 1/3. “Esto es un problema de alfabetización de datos”, subrayó. 

Próximas tendencias en analítica de datos

Basándose en la definición de alfabetización de datos como la “capacidad de interpretar, trabajar, analizar y argumentar con datos”, Dan Sommer desgrana las tendencias que se imponen a partir de este año:
  1. Interpretar todos tus datos: La combinación de nubes privadas y públicas (híbridas) haciendo uso de las últimas tecnologías que nos proporcionen la capacidad de usar todos los datos. Esto nos conduce a descubrir realmente el Big Data y aportar más valor a la organización.
  2. Trabajar y analizar datos haciendo combinaciones. Tecnologías que se interrelacionan y crean nuevos modelos, propiciando la toma de decisiones basadas en datos mediante herramientas self-service. El Blockchain también evolucionará e irá más allá de las criptomonedas para constituir la base del nuevo Internet of Trust.
  3. Argumentar con datos y obtener valor. La analítica conversacional está logrando grandes avances que abren nuevas posibilidades analíticas. Por otro lado, se imponen nuevos modelos de informes que contextualizan toda la información disponible para una visión más completa. También emerge la llamada analítica inmersiva, que tanto evolucionó en 2016 gracias a Pokémon Go, y que en 2018 sigue progresando con servicios como Amazon Go, llevando la analítica a entornos reales que permiten a las compañías capturar y medir en tiempo real muchas más variables. 

Un modelo para construir empresas “conducidas por datos”

La alfabetización de datos es uno de los pilares en los que se sustentan las empresas “Data driven”. Es decir, aquellas que convierten el dato en verdadero conocimiento, para ser más competitivas y eficientes en la toma de decisiones a todos los niveles.

Sommer propone el modelo “DALAI lama”, que se explica por sus siglas. Un enfoque necesario para construir estos pilares que conducen a las empresas tradicionales a convertirse en empresas “conducidas por datos”.


Modelo DALAI
Figura 2: Modelo DALAI.

“Todos somos inteligentes, pero no hay nadie más inteligente que todos nosotros juntos”


Componentes de un plan de Alfabetización de datos en la empresa.
Figura 3: Componentes de un plan de Alfabetización de datos en la empresa.

El Club de Chief Data Officers Spain es el grupo exclusivo de CDOs mas importantes de España y celebra una nuevo evento de formación y networking  en el que tratará de la evolución del CDO en la industria y las diferentes responsabilidades y funciones de la posición en cada sector el próximo lunes 24 de septiembre. 


Si quieres conocer más sobre el Club, escribe a: clubcdospain@outlook.es 

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