Cómo lanzar un programa exitoso de conocimiento de datos

La alfabetización de datos se ha convertido en un nuevo conjunto de habilidades clave para las organizaciones digitales modernas. Tiene sentido que en un mundo con más datos, las empresas que tienen personal con más conocimientos de datos lleven la delantera.

La alfabetización de datos, que es la capacidad de trabajar, analizar y comunicar con los datos, ayuda a las personas a entender, interpretar y actuar sobre los datos dentro de un contexto empresarial a fin de optimizar los resultados comerciales.

Una fuerza laboral con conocimientos de datos está mejor preparada para obtener insights a partir de estos, lo que les permite a los expertos del área resolver los problemas que se les presentan por sí mismos, y evitar los cuellos de botella que se producen cuando los usuarios empresariales sin formación técnica se ven obligados a depender de expertos en TI y datos.

En esta guía, descubrirás los beneficios comerciales de desarrollar un programa de alfabetización de datos, los elementos clave de una iniciativa exitosa e historias de éxito reales que te inspirarán con estrategias innovadoras de desarrollo profesional.

El caso de negocio para invertir en alfabetización de datos

La alfabetización de datos no solo mejora las habilidades de los empleados, sino que también se correlaciona de forma positiva con el desempeño corporativo. Según The Data Literacy Project, mejorar la alfabetización de datos conduce a un aumento del valor empresarial de entre $320 y $534 millones en comparación con las organizaciones con menor alfabetización de datos.

Los beneficios de una fuerza laboral con conocimientos de datos van más allá de los beneficios netos para la empresa. Estos incluyen lo siguiente:

• Mayor productividad: mejorar la capacidad de todos los empleados para resolver problemas con datos puede agilizar los procesos, acelerar la toma de decisiones y mitigar riesgos.
• Empoderamiento y satisfacción de los empleados: los empleados con conocimientos de datos están más comprometidos con el éxito de la empresa e informan niveles más altos de satisfacción laboral.
• Mejor colaboración: la alfabetización de datos fomenta una cultura de toma de decisiones basada en datos entre los equipos y un entendimiento compartido de los objetivos empresariales.
• Innovación y crecimiento: los trabajadores empoderados con insights sobre datos tienen más posibilidades de identificar oportunidades ocultas, explorar nuevas ideas y compartir insights.

Lanzamiento de un programa exitoso de alfabetización de datos

Capacitar a los empleados en materia de datos requiere más que sesiones de capacitación y educativas ad hoc. Una iniciativa exitosa requiere un programa orientado con metas y resultados definidos.

Hemos agrupado los componentes clave de un programa de alfabetización de datos que conduce al éxito a largo plazo para los empleados y la organización.

1. Haz un análisis de brechas de habilidades

Para determinar la capacitación, los recursos y las habilidades que necesitas para implementar un programa de alfabetización de datos, deberás evaluar la brecha entre las habilidades que tienen tus empleados y las que necesitan para tener éxito en un entorno con conocimientos de datos.

El análisis de brechas de habilidades te ayudará a determinar lo siguiente:

• Qué habilidades necesita tu organización para alcanzar sus metas.
• Los tipos de capacitación que debes brindar.
• A quiénes se les debe exigir que aprendan cada habilidad.

La alfabetización de datos se compone de muchos aspectos diferentes y abarca desde la interpretación básica de los datos y el análisis estadístico hasta la comprensión de la terminología y la explicación de los resultados.

Por ejemplo, es posible que debas garantizar que todos aquellos que participen en tu programa de alfabetización de datos tengan un entendimiento básico sobre interpretación de datos y análisis estadístico, pero solo debes brindar capacitación en aprendizaje automático y ciencia de datos a los analistas que trabajan en previsión.

Conocer tus metas y objetivos te ayudará a establecer qué necesitas incluir en tu programa de alfabetización de datos. Luego de ejecutar tu análisis de brechas de habilidades, revísalo junto con tus objetivos, metas y KPI, y aprovecha esta oportunidad para modificarlos y actualizarlos según sea necesario.

2. Crea un equipo de trabajo para la alfabetización de datos

Tu equipo de trabajo debería incluir una buena combinación de líderes y embajadores internos que puedan hacer que tu programa siga avanzando.

Al armar el equipo, pregúntate quiénes serían las mejores personas de la organización para responder preguntas específicas relacionadas con este programa.

Te mostramos cómo elegir un equipo que aliente y dinamice a tu organización en este proyecto:

Selecciona un equipo diverso de expertos y stakeholders, incluidos los embajadores del equipo.

Recuerda que una combinación de un enfoque descendente y ascendente, lo que incluye empleados como un analista que pueda abogar por otros, ayudará a garantizar que tu programa tenga éxito.

Define el rol y las responsabilidades dentro del grupo de trabajo.

Incluye roles que supervisen la implementación, incluido el software de analítica, los cursos y los materiales de aprendizaje, y los mentores.

Determina de dónde provendrán los fondos para las iniciativas.

Si bien algunos recursos requerirán gastos (como software), otros podrían ser gratuitos, como cursos y comunidades de proveedores.

Identifica los niveles de alfabetización que necesita cada individuo, equipo o departamento.

Es importante recordar las necesidades de aquellos que usarán la información en sus roles. Habrá personas en tu equipo, especialmente en liderazgo, que usarán la información que reciban para tomar decisiones.

Si bien no necesitarán aprender sobre ciencia de datos o aprendizaje automático, necesitarán entender términos y conceptos específicos para usar la información para tomar decisiones. Por lo tanto, asegúrate de que tu grupo de trabajo de alfabetización de datos incluya a alguien que pueda enfocarse en capacitar y proporcionar recursos para comunicar datos a otros equipos.

3. Diseña un programa integral de alfabetización de datos

Una de las principales razones por las que fracasan los programas de alfabetización de datos es porque se implementan con el mismo enfoque para todos. A medida que vayas creando el plan de estudios de alfabetización de datos, esfuérzate por crear uno que sea por niveles en función de las necesidades individuales y grupales.

Es importante recordar las diferencias en la experiencia y el conocimiento de tus equipos. Además, si proporcionas capacitación en analítica para tus trabajadores de datos, también debes pensar en capacitarlos para comunicar y presentar ideas y conceptos.

Esta es una lista de otros aspectos educativos que deberías tener en cuenta mientras desarrollas tu plan de estudios:

• Interpretar los resultados y términos analíticos.
• Explicar conceptos a audiencias con y sin formación técnica.
• Visualizar insights para informes y presentaciones.
• Determinar cuándo aplicar aprendizaje automático y ciencia de datos a la toma de decisiones y cuándo no.

4. Elige tus métodos de capacitación

De la misma manera que para seleccionar un plan de estudios, el método y las herramientas de capacitación tampoco se pueden elegir teniendo en cuenta un enfoque único. Para que tu programa de alfabetización de datos tenga las mejores posibilidades de éxito, es vital que selecciones métodos, formatos y herramientas de capacitación adecuados para tus equipos.

La meta es empoderar y entusiasmar a las personas para que adopten el programa y aprendan. Para hacerlo, necesitan formatos que coincidan con sus estilos de aprendizaje.

Entre las opciones de formatos de aprendizaje preferidas se incluyen las siguientes:

• A tu propio ritmo
• Planificado o con un tiempo establecido
• Cursos individualizados
• Cursos grupales o en comunidad
• Lecciones y recursos de lectura
• Aprendizaje práctico con productos

Al considerar los estilos de aprendizaje, deberías también hacer lo siguiente:

• Comparar enfoques de aprendizaje presencial, en línea y combinado.
• Evaluar diferentes plataformas y herramientas de capacitación en alfabetización de datos.
• Personalizar materiales de capacitación para diferentes roles y departamentos.
• Establecer un cronograma e hitos para el programa.
• Comunicar las metas y expectativas del programa a los empleados.
• Garantizar soporte y recursos continuos para los empleados durante el programa.

No importa cuál sea el formato del aprendizaje ni la forma en que este se organice, debes tener en cuenta la carga de trabajo actual de tu organización. Es posible que tu organización ya esté al límite, y agregar un nuevo programa de aprendizaje a su carga de trabajo puede causar fricción y cansancio.

5. Integra herramientas de analítica fáciles de usar

Una vez que los profesionales de tu organización estén capacitados en cómo trabajar con datos, pueden pasar al verdadero superpoder: aplicar insights de datos a la toma de decisiones diarias con analítica.

Una de las formas más efectivas de facilitar los insights a los usuarios sin formación técnica es con una herramienta de analítica sin código fácil de usar. Busca herramientas automatizadas de autoservicio que les permitan a los trabajadores del conocimiento crear sus propios flujos de trabajo y comprender los patrones e insights de los datos.

También suma contar con soluciones que brindan servicios de generación de informes automatizados, como paneles de control, gráficos y tablas, y la capacidad de programar y enviar informes automáticamente.

6. Mide el impacto de tu programa de alfabetización de datos

Ya sea que cumplas o superes los objetivos comerciales alineados con tu programa de alfabetización de datos, aún querrás contar con otras formas de medir el impacto de tu programa y evaluar su eficacia.

Establecer KPI que te ayuden a evaluar el aporte general de tu programa a la organización es una buena idea. Algunos KPI incluyen los siguientes:

• El porcentaje de empleados que mejoraron sus habilidades.
• El tiempo de finalización del proyecto.
• El porcentaje de fuentes de datos disponibles (antes y después).
• El porcentaje de decisiones tomadas gracias al uso de la analítica avanzada (antes y después).
• El aumento de eficiencia, el ahorro de costos y los ingresos generados (antes y después).

Si no estás haciendo un seguimiento de estas métricas ahora, puede ser difícil establecer una línea base con la que puedas compararlos más adelante. En ese caso, las estimaciones son aceptables, pero trata de establecer una línea base tan pronto como puedas.

La clave aquí es demostrar el valor de tus esfuerzos, además del progreso, ¡y con suerte el éxito!

Historias de éxito de la alfabetización de datos

Ahora que has aprendido las mejores prácticas para desarrollar un programa de alfabetización de datos y los métodos para evaluar el éxito, veamos cómo se ve el éxito con ejemplos del mundo real.

Westrock

Westrock es un líder mundial en empaques sostenibles, con más de 500 instalaciones de producción que operan en 40 países en todo el mundo.

Westrock puso a prueba el uso de Alteryx, una herramienta de analítica automatizada, en el departamento de finanzas antes de escalar las iniciativas de alfabetización de datos en toda la organización.

Los líderes de analítica e innovación en Westrock utilizaron una combinación de los métodos y estilos de capacitación mencionados anteriormente en esta guía para capacitar a los empleados, incluidos los siguientes:

• Presentaciones de análisis de datos para generar entusiasmo sobre las capacidades y características de la analítica automatizada
• Sesiones de capacitación y certificación sobre Core dentro de las funciones empresariales
• Seminarios con gerentes de Satisfacción del Cliente de Alteryx
• Desafíos de analítica ludificados entre colegas

Escucha este podcast con Jay Harter, Senior Manager of Self-Service Analytics de Westrock, y LaShell Estes, Senior Manager of Finance Innovation, para inspirarte y aprender más sobre cómo implementaron un exitoso programa de alfabetización de datos.

Jones Lang LaSalle  

El equipo de BI y Performance de Jones Lang LaSalle (JLL), una empresa global de bienes raíces comerciales, eligió Alteryx para automatizar la analítica y agilizar la transformación digital.

Para mejorar la adopción de la plataforma de analítica sin código en toda la organización, el equipo creó un programa ludificado llamado “Alteryx Adventure”.

Lee más acerca de cómo la ludificación duplicó el uso de Alteryx por parte de los equipos globales, lo que contribuyó a un aumento en el compromiso de los empleados, a una mejora de la productividad y a una reducción del riesgo.

Bank of America

Bank of America creó un grupo de usuarios de Alteryx para brindar soporte al uso de analítica automatizada y mejorar el rendimiento operativo en toda la organización. El grupo de usuarios incluye recursos centralizados que facilitan a los usuarios empresariales desarrollar habilidades en analítica y automatizar los procesos financieros manuales, una meta prioritaria del Programa de excelencia operativa de la empresa.

Mira este video con David Hardister, Automation Lead de Bank of America y responsable interno del grupo de usuarios de Alteryx para obtener más información.

Conclusión

Lanzar un programa de alfabetización de datos exitoso no es fácil, pero puede dar lugar a resultados comerciales valiosos, mayor eficiencia de procesos y satisfacción de los empleados.

Puedes leer más aquí sobre cómo tener éxito con la alfabetización de datos en toda la empresa.

Si deseas que tu equipo utilice sus nuevas habilidades de datos de formas valiosas en lugar de dedicarse a tareas triviales que consumen mucho tiempo, consulta La guía del líder de analítica para automatizar los procesos analíticos empresariales.

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