¿Qué es la alfabetización de datos? Guía para 2026 dirigida a los responsables de datos y análisis

¿Qué es la alfabetización de datos?

La alfabetización de datos es la capacidad de leer, escribir, analizar, comunicar y razonar con datos. Es una habilidad que permite a las personas y a las organizaciones tomar mejores decisiones basadas en datos.

Al igual que con otras competencias clave, no se trata de un concepto único válido para todos; la alfabetización en datos se compone de múltiples facetas. Es más que un simple análisis de datos; implica comprender qué significan los datos y cómo presentar esos hallazgos, incluyendo la capacidad de:

• Leer datos. La capacidad de interpretar datos en diversos formatos, como gráficos, tablas o informes. Por ejemplo, ser capaz de leer el informe financiero anual de una empresa y comprender su rendimiento.
• Trabaja con datos. La recopilación y producción de datos, lo que puede significar la puesta en marcha de un experimento para recopilar datos o la creación de una encuesta para recabar información.
• Comunícate con datos. La capacidad de utilizar datos para contar una historia o defender un argumento. Un buen ejemplo sería utilizar los datos de los clientes para crear un caso de negocio para un nuevo producto.
• Razona con datos. Navegar por la ambigüedad con datos y aprovechar los datos para impulsar las decisiones empresariales.

Como conjunto de habilidades individuales, el término «alfabetización de datos» sugiere un binomio. Sin embargo, esto está lejos de ser así. Es un espectro que abarca desde la capacidad de tomar decisiones basadas en datos y contar historias con datos hasta habilidades más avanzadas en ciencia de datos, ingeniería de datos y machine learning.

Desde una perspectiva organizativa, los líderes deben pensar en la alfabetización de datos en términos de una escala de fluidez. Una organización con un alto grado de alfabetización en materia de datos cuenta con una amplia gama de competencias en este ámbito entre su personal.

¿Por qué es importante la alfabetización en datos?

La alfabetización en datos, es decir, la capacidad de navegar e interpretar el vasto panorama de la información digital, se está convirtiendo rápidamente en una habilidad esencial para la vida y un activo valioso en el mercado laboral. En nuestro informe sobre el estado de los conocimientos sobre datos e inteligencia artificial, preguntamos a líderes del Reino Unido y Estados Unidos cómo valoran los conocimientos sobre datos dentro de sus organizaciones y qué importancia le dan al desarrollo de estas habilidades por parte de las personas.

La necesidad de conocimientos sobre datos e inteligencia artificial: informe sobre el estado de los conocimientos sobre datos

¿Por qué es importante la alfabetización de datos para las personas?

Las habilidades de alfabetización de datos son atractivas para los empleadores.

Nuestro informe confirma la importancia que los líderes empresariales y de datos otorgan a una plantilla con conocimientos sobre datos. El informe indica que el 40 % de los líderes en EE. UU. y Reino Unido consideranque la disminución de la productividades el principal riesgo de la falta de habilidades en materia de datos, junto con la toma de decisiones inexactas (39 %), la ralentización de la toma de decisiones (37 %) y el obstáculo a la innovación (31 %), que también suponen riesgos importantes.

Los líderes son proactivos a la hora de mitigar estos riesgos, y el 79 % está dispuesto a ofrecer salarios más altos a los candidatos con sólidos conocimientos sobre datos. Entre ellos, el 21 % está dispuesto a proponer un aumento salarial del 10-15 %, y más de una cuarta parte consideraría una prima salarial del 30 %. Estas cifras reafirman el gran valor que se le da a la alfabetización de datos en el panorama empresarial contemporáneo.

Las habilidades de alfabetización de datos fomentan una ciudadanía digital responsable.

En términos más generales, la alfabetización en datos puede ayudar a crear una población más comprometida. En los últimos dos años, hemos sido testigos del auge de impresionantes herramientas de IA como chatGPT y Sora AI, que generan textos e imágenes similares a los creados por los seres humanos.

Desafortunadamente, aunque los casos de uso beneficioso de estas herramientas son infinitos, también pueden utilizarse para acelerar y potenciar la desinformación. Anjali Samani, directora de Ciencia de Datos e Inteligencia de Datos en Salesforce, se hace eco de este sentimiento.

Ella cree que, en una época de noticias falsas, deepfakes y política posverdad, la alfabetización en datos es más importante que nunca.

¿Por qué es importante la alfabetización de datos para las organizaciones?

Las habilidades de alfabetización de datos ayudan a las organizaciones a mejorar su rendimiento.

Invertir en programas integrales de alfabetización de datos reporta beneficios sustanciales a las organizaciones, diferenciándolas de sus competidores.

Según los participantes en nuestro informe sobre el estado de los conocimientos sobre datos e inteligencia artificial, los programas de mejora de las habilidades en materia de datos mejoran significativamente la calidad (75 %) de la toma de decisiones, y el 88 % afirma que esto es así cuando se combinan con formación en inteligencia artificial.

Esto provoca un efecto dominó que acelera las mejoras en innovación (75 % mejoradas, 52 % sustanciales), experiencia del cliente (81 % mejoradas, 60 % sustanciales) y retención de empleados (82 % mejoradas, 69 % sustanciales).

Es importante destacar que estas mejoras no se limitan únicamente a los procesos. También dan lugar a resultados empresariales tangibles, como la maximización de los ingresos (81 % de mejora, 69 % sustancial) y la reducción de costes (85 % de mejora, 65 % sustancial). No es de extrañar que las organizaciones hayan observado estas mejoras.

Como dijo Jordan Morrow, autor de Be Data Literate, en el podcast DataFrame, la alfabetización en datos genera comodidad dentro de la organización para usar datos, lo que impulsa los resultados.

La alfabetización en datos es un componente clave para impulsar una cultura de datos.

Una cultura de datos se refiere a un entorno en el que las decisiones se basan sistemáticamente en datos y se anima y capacita a todos los miembros de la organización, independientemente de su función, para que utilicen datos en su trabajo. Es una cultura de investigación, curiosidad y toma de decisiones basada en datos.

Sin embargo, esta cultura se ve amenazada por los bajos niveles de alfabetización en materia de datos, un reto que perciben con mayor intensidad los directores de datos (CDO). Los CDO suelen citar la falta de cultura y habilidades en materia de datos como obstáculos importantes para su éxito.

Sudaman Thoppan Mohanchandralal, fundador de NautilusPrinciple, una empresa de asesoramiento en estrategia de datos y análisis, y antiguo director de datos de Allianz Benelux, hace hincapié en este punto.

Sudaman sostiene que una cultura de datos no es solo un lujo opcional, sino que es fundamental para el éxito de una empresa. Afirma que «la cultura de los datos no es solo una opción, es fundamental». Este sentimiento subraya el papel fundamental que desempeña la alfabetización en materia de datos a la hora de impulsar una cultura de datos exitosa.

Los conocimientos sobre IA también están cobrando cada vez más importancia para las personas y las organizaciones. Aquí tienes una guía específica sobre conocimientos de IA.

Habilidades clave en materia de alfabetización de datos que las organizaciones deben desarrollar

Si bien todas las organizaciones deben considerar la alfabetización de datos en el contexto de su cultura y misión organizativas, podemos comenzar con un marco de habilidades de alfabetización de datos que todas las organizaciones deben buscar desarrollar en su personal.

En concreto, estas habilidades pueden dividirse según la definición de alfabetización en datos, es decir, leer, escribir, analizar, comunicar y razonar con datos.

Puedes consultar el marco leyendo nuestro informe «Estado de la alfabetización en datos 2024». También puedes descargar una versión editable del marco.

El marco de competencias en materia de datos e inteligencia artificial

Leer datos

Esta habilidad se centra en comprender los datos y utilizar esa comprensión para tomar decisiones informadas. Podrían ser datos de un informe o un panel de control sobre un aspecto concreto del negocio.

• Interpretación de información y visualizaciones de datos. Ser capaz de comprender y dar sentido a los resultados basados en datos y sus representaciones.
• Toma de decisiones basada en datos. Utilizar datos y análisis para fundamentar las decisiones empresariales.

Redacción y análisis de datos

El siguiente nivel de complejidad se presenta en forma de trabajo con datos menos procesados. Esto podría significar capturar y procesar información o utilizar datos sin procesar para crear visualizaciones que la expliquen.

• Recopilación y manipulación de datos. Transformación y organización de datos para su análisis.
• Modelado predictivo y machine learning. Entrenamiento y uso de modelos predictivos para realizar predicciones sobre eventos futuros.
• Ingeniería de datos. Diseñar y construir la infraestructura y los procesos para recopilar, almacenar y analizar datos.
• Programación. Dominio de lenguajes de programación para realizar tareas relacionadas con datos.
• Importación y limpieza de datos. Leer datos de diversas fuentes y garantizar que no presenten problemas de calidad.
• Visualización de datos y diseño de paneles de control. Creación de representaciones gráficas de datos y diseño de paneles interactivos para la exploración y el análisis de datos.

Comunicarse con datos

Este factor es una extensión de los dos mencionados anteriormente. Además de recopilar datos y presentarlos de forma clara, esta habilidad consiste en explicar esos datos a personas no expertas de una manera que sea comprensible. A menudo, esto implica comprender temas más avanzados relacionados con los datos.

• Narración de datos. El arte de comunicar eficazmente las ideas y conclusiones derivadas del análisis de datos.
• Comprensión de los conceptos de la ciencia de datos. Tener conocimientos y saber hablar sobre los métodos, teorías y herramientas que se usan en el campo de la ciencia de datos.
• Comprensión de los conceptos de ingeniería de datos. Estar familiarizado con los procesos y tecnologías involucrados en el diseño, la construcción y el mantenimiento de canalizaciones de datos e infraestructura.
• Comprender los conceptos de machine learning. Conocer las posibilidades y limitaciones de machine learning, así como las técnicas utilizadas para entrenar y operar modelos predictivos.

Razonamiento con datos

La última habilidad de alfabetización de datos que necesitan las organizaciones es que las personas sean capaces de razonar con datos. Esto implica extrapolar la información obtenida de los datos para elaborar estrategias y obtener información sobre las tendencias micro y macro, y recopilar esta información para presentar los resultados.

• Análisis empresarial. Utilizar datos y análisis para comprender y mejorar los procesos y operaciones empresariales.
• Análisis estadístico. Utilizar métodos estadísticos para analizar datos y extraer conclusiones a partir de ellos.
• Informes con datos. Presentar conclusiones y conocimientos basados en datos de forma clara y concisa.

¿Quién es responsable de la alfabetización en datos?

A medida que las empresas adoptan cada vez más enfoques basados en datos, la cuestión de quién debe impulsar la alfabetización en materia de datos dentro de la organización cobra una importancia fundamental. Muchas partes interesadas están involucradas, desde los directores de información hasta los directores de marketing y otros, pero la responsabilidad puede recaer mejor en el director de datos (CDO).

La aparición del puesto de director de datos es una prueba de la creciente importancia de los datos para las organizaciones. Solo en los últimos diez años, el número de directores de datos dentro de las organizaciones se ha multiplicado por siete, pasando del 12 % en 2012 al 82,6 % en 2023. Los directores de datos tienen la misión de garantizar que los datos se traten como un activo dentro de la organización, lo que incluye dotar a todo el mundo de la mentalidad y las habilidades necesarias para aprovechar los datos en sus tareas diarias.

Las organizaciones que no cuentan con un CDO dedicado pueden asignar la tarea a otros líderes de datos, pero es esencial que el rol no sea solitario. La función de Aprendizaje y Desarrollo o el Director de Aprendizaje deben compartir la responsabilidad de esta iniciativa, ayudando a evaluar las habilidades actuales y contextualizando la alfabetización de datos dentro del conjunto de habilidades futuras de la organización. Puedes obtener más información sobre quién es el responsable de la agenda de alfabetización de datos en este podcast.

Tres retos críticos a los que se enfrentan las organizaciones en materia de alfabetización de datos

En el informe «State of Data & AI Literacy 2024» (Estado de la alfabetización en datos e IA en 2024), tratamos de comprender cuáles eran los retos más acuciantes para los líderes en datos y aprendizaje que están a la vanguardia de la mejora de las competencias en materia de datos e IA.

Los retos de crear un programa de alfabetización en datos - Informe sobre el estado de la alfabetización en datos e inteligencia artificial 2024

Si analizamos estos retos desde una perspectiva más amplia, podemos agruparlos fácilmente en tres categorías distintas:

• Patrocinio ejecutivo, que incluye la falta de implicación, la falta de apoyo ejecutivo y la falta de presupuesto.
• Experiencia y resultados del aprendizaje, que abarca los recursos de formación inadecuados.
• Cultural, centrándose exclusivamente en la resistencia cultural y de los empleados y en la adopción de la mejora de las habilidades relacionadas con los datos.

Analicemos cómo combatir estos tres retos.

1. Patrocinio ejecutivo

Cuando se les preguntó cuáles eran los mayores retos a los que se enfrentan los líderes a la hora de mejorar las habilidades de sus empleados en materia de datos, los principales culpables estaban relacionados con el patrocinio ejecutivo. Concretamente, estos cuatro factores se destacaron como sus retos:

• Falta de presupuesto (35 %)
• Incapacidad para comprender cómo empezar (31 %)
• Falta de apoyo ejecutivo (26 %)
• Falta de implicación en el programa de formación (26 %)

Los retos que plantea el patrocinio ejecutivo sugieren que muchas organizaciones aún no han diseñado estrategias de datos integrales que sitúen a las personas en el centro de la transformación de los datos.

Según Vijay Yadav, director de Ciencias Cuantitativas y jefe de Ciencia de Datos del Centro de Ciencias Matemáticas de Merck, las estrategias de datos exitosas también implican dar prioridad a las iniciativas de transformación cultural y de habilidades.

Entonces, ¿cómo pueden los líderes obtener el patrocinio ejecutivo cuando se acercan a los programas de alfabetización de datos?

Según Valerie Logan, directora ejecutiva de Data Lodge, se trata de comunicar las dos caras del retorno de la inversión en alfabetización de datos: el retorno de la inversión y el riesgo de ignorarla. Puedes escuchar las opiniones de Valerie sobre DataFramed aquí.

2. Experiencia de aprendizaje y resultados

El segundo conjunto más importante de retos que los líderes debatieron al abordar los programas de alfabetización en materia de datos está relacionado con la experiencia de aprendizaje.

El 33 % de los líderes señalaron que la falta de recursos de formación era el mayor reto a la hora de mejorar las competencias en materia de alfabetización de datos. Profundizamos en este tema y preguntamos a los líderes que utilizan proveedores de formación externos cuáles eran sus mayores retos con respecto a sus proveedores de formación.

El 29 % de los encuestados afirmó que el aprendizaje basado únicamente en vídeos dificulta la aplicación de las habilidades aprendidas en el mundo real.

Además, el 29 % de los encuestados afirmó que los empleados tienen dificultades para saber por dónde empezar a aprender, y el 24 % señaló que, aunque saben por dónde empezar, las habilidades que aprenden no son relevantes para sus funciones.

Estos resultados muestran cómo los proveedores de formación tradicionales centran sus contenidos formativos en una amplia gama de recursos y contenidos basados en vídeos, lo que, contrariamente a lo que cabría esperar, dificulta que los empleados sepan por dónde empezar y cómo aplicar sus habilidades.

La forma más fácil de evitar estos retos es asociarse con el proveedor de formación adecuado.

En DataCamp, el aprendizaje interactivo y personalizado es el núcleo de nuestra filosofía educativa. Para ver cómo funciona, puedes obtener más información sobre las historias de clientes de DataCamp for Business en la sección de casos prácticos que aparece a continuación.

3. Cultura organizacional

El tercer conjunto de retos a los que se enfrentan los líderes a la hora de impulsar programas de alfabetización en materia de datos está relacionado con el compromiso de los empleados.

Según el informe State of Data & AI Literacy Report, el 28 % de los líderes señalan la resistencia de los empleados como uno de sus mayores retos en materia de alfabetización de datos.

En muchos sentidos, esta resistencia está estrechamente relacionada con los dos primeros grupos de retos, ya que las organizaciones que no cuentan con el apoyo de los directivos y no invierten en recursos de formación adecuados no podrán lograr la adopción por parte del conjunto de la organización.

Sin embargo, la mayor ventaja que pueden obtener los líderes aquí es humanizar los datos.

En un seminario web, Cindi Howson, directora de estrategia de datos de ThoughtSpot, explicó que, si bien los datos deben utilizarse para responsabilizar a los equipos y a las personas, no deben utilizarse para castigar a las personas ni desincentivar el uso de los datos.

Cómo convertirse en una organización con conocimientos sobre datos

Convertirse en una organización con conocimientos sobre datos implica mucho más que simplemente adoptar herramientas o tecnologías. Requiere cultivar una cultura que valore los datos, fomentar una plantilla capaz de comprender y utilizar los datos, e implementar prácticas que aprovechen continuamente los datos para la toma de decisiones.

A continuación, describimos un marco que te servirá de guía para que tu organización avance hacia la alfabetización en materia de datos.

Un marco paso a paso para el aprendizaje de habilidades relacionadas con los datos

Antes de profundizar en los detalles de nuestro marco, es importante recordar que cada organización es única en su camino hacia la alfabetización de datos.

El proceso depende del contexto específico de tu organización, incluyendo el sector, la madurez actual de los datos y los objetivos específicos.

Por lo tanto, estos pasos deben servir como guía, no como una hoja de ruta rígida, y deben adaptarse a la situación particular de tu organización.

Para comprender mejor los matices de este proceso y cómo otras organizaciones lo han llevado a cabo con éxito, te recomendamos que consultes nuestro Informe sobre el estado de la alfabetización en datos.

1. Evalúa tus carencias en materia de alfabetización de datos.

El primer paso para crear una organización con conocimientos sobre datos es comprender cuál es la situación actual de tu equipo.

• Realiza una evaluación exhaustiva de las habilidades de tu equipo en materia de datos.
• Determina qué habilidades ya posees y dónde existen lagunas.
• Utiliza encuestas o pruebas de habilidades para evaluar la competencia en estadística, visualización de datos, limpieza de datos y otras habilidades esenciales de alfabetización de datos.

Recuerda que el objetivo no es convertir a todo el mundo en científicos de datos, sino garantizar que todos puedan comprender y utilizar los datos en sus funciones. Puedes obtener más información sobre las evaluaciones de DataCamp y cómo ayudan a identificar los puntos fuertes y las carencias de habilidades de tu organización en una página aparte. También puedes realizar la evaluación de madurez de datos para comprender el enfoque de tu equipo con respecto a los datos.

2. Crear un proyecto piloto de alfabetización en datos.

Una vez que tengas una idea clara de las habilidades y carencias de tu equipo, podrás desarrollar un proyecto piloto destinado a mejorar la alfabetización en materia de datos. Podría tratarse de un programa de formación o un proyecto práctico en el que los miembros del equipo puedan aplicar sus habilidades en materia de datos.

Asegúrate de que el proyecto piloto se ajuste a los objetivos generales de tu organización e incluya un grupo diverso de participantes de diferentes departamentos o funciones. Puedes aprender cómo poner en marcha un proyecto piloto de alfabetización en datos viendo el siguiente seminario web.

3. Mide el retorno de la inversión de tu proyecto piloto de alfabetización de datos.

Al igual que con cualquier inversión, es importante evaluar el rendimiento. Supervisa los indicadores clave de rendimiento (KPI) que reflejan los objetivos de tu proyecto piloto. Esto podría incluir el número de empleados formados, las mejoras en las tareas relacionadas con los datos o una mejor toma de decisiones gracias a la información obtenida a partir de los datos.

Evaluar el retorno de la inversión puede ayudar a justificar nuevas inversiones en alfabetización de datos y orientar el perfeccionamiento de futuros programas. Medir el retorno de la inversión (ROI) de los programas de alfabetización de datos puede resultar complicado. Un buen ejemplo es el de Bloomberg, que utilizó el modelo de evaluación de Kirkpatrick para calcular el ROI del aprendizaje en su programa de mejora de las habilidades con los datos.

4. Amplía tu proyecto piloto a múltiples perfiles y competencias.

Si tu proyecto piloto tiene éxito, el siguiente paso es ampliarlo a toda tu organización. Este paso consiste en adaptar el proyecto para que se ajuste a diferentes funciones y competencias. La formación que se imparte a un profesional del marketing, por ejemplo, puede ser diferente de la que se imparte a un gestor de productos.

Sin embargo, el objetivo final sigue siendo el mismo: mejorar la capacidad de todos para utilizar y comprender los datos.

5. Construye un ecosistema de aprendizaje

Crear una organización con conocimientos sobre datos no es algo que se haga de una sola vez, sino que es un proceso de aprendizaje continuo.

Te interesará crear un ecosistema de aprendizaje con sesiones de formación periódicas, plataformas para compartir conocimientos y recursos como guías o cursos en línea. Este proceso fomenta una cultura de aprendizaje continuo y garantiza que las habilidades de alfabetización de datos de tu equipo se mantengan actualizadas.

6. Enjuagar y repetir

Por último, recuerda que desarrollar la alfabetización en datos es un proceso cíclico. A medida que tu organización crezca y evolucione, surgirán nuevas necesidades en materia de alfabetización de datos. Por lo tanto, es importante reevaluar periódicamente las habilidades de tu equipo, perfeccionar tus programas de aprendizaje y seguir fomentando una cultura basada en los datos.

Principios clave para un programa exitoso de alfabetización de datos

Implementar un programa de alfabetización de datos no solo consiste en impartir formación o desarrollar habilidades, sino también en crear una cultura basada en los datos.

A continuación, se presentan algunos principios clave que pueden guiarte en tu camino para garantizar que tu programa de alfabetización de datos sea eficaz y exitoso.

Asegúrate de alinear los objetivos de aprendizaje con los objetivos empresariales.

Al diseñar tu programa de alfabetización de datos, es fundamental alinear tus objetivos de aprendizaje con los objetivos comerciales de tu organización.

¿Cuáles son los principales retos empresariales a los que se enfrenta tu organización y cómo puede ayudar a abordarlos la alfabetización en datos?

Por ejemplo, si uno de tus objetivos empresariales es mejorar la satisfacción del cliente, un objetivo de aprendizaje podría ser formar a tu equipo de atención al cliente para que utilice los datos con el fin de comprender mejor el comportamiento y las preferencias de los clientes. Elizabeth Reinhart, directora sénior de Desarrollo de Capacidades de Análisis de Datos e Inteligencia Artificial en Allianz, describen en este caso práctico la importancia de alinear los objetivos de aprendizaje con los objetivos empresariales .

Centrarse en la comunicación y la participación

Un programa de alfabetización en datos consiste en desarrollar habilidades e impulsar un cambio cultural hacia una mentalidad basada en los datos. Este proceso requiere una comunicación y un compromiso continuos.

Mantén a tu equipo informado sobre la importancia de la alfabetización en datos, cómo les ayudará en sus funciones y el progreso del programa.

Además, fomenta la participación mediante experiencias de aprendizaje interactivas, foros para compartir conocimientos y reconocimientos o recompensas por los progresos realizados.

Mantén la personalización

Cada persona de tu organización tendrá diferentes necesidades de datos en función de su función y su nivel de competencia actual. Un enfoque único para la alfabetización de datos puede no dar los resultados deseados.

En su lugar, personaliza la experiencia de aprendizaje en función de las necesidades de cada persona. Esto podría significar ofrecer diferentes módulos de formación para diferentes departamentos o funciones, u ofrecer varios niveles de formación, desde principiante hasta avanzado.

Por qué las personas son fundamentales para el éxito de los programas de alfabetización de datos

Una forma sencilla de aplicar con éxito todos estos principios es desarrollar perfiles de datos para tu programa de mejora de competencias. Los perfiles de datos no solo ayudan a crear itinerarios de aprendizaje personalizados y a alinear los objetivos de aprendizaje con los resultados empresariales, sino que también contribuyen a desarrollar programas de comunicación eficaces.

Emily Hayward, directora de Datos y Transformación Digital en CBRE, lo explica perfectamente en el podcast DataFramed. Ella sostiene que el trabajo con perfiles de datos ayuda a cualquiera que gestione un programa de mejora de habilidades a promover su programa de aprendizaje:

Ejemplos y casos prácticos de alfabetización en datos

Allianz ha mejorado las habilidades en materia de datos de 6000 personas.

Fundada en 1890, Allianz lleva mucho tiempo utilizando datos en sus servicios globales de seguros y gestión de activos. El equipo de análisis de datos del grupo Allianz SE tomó la iniciativa de dotar a todos los empleados de conocimientos sobre datos, ampliando el programa más allá de las funciones típicas de los seguros para incluir los recursos humanos y las comunicaciones.

Allianz se asoció con DataCamp para crear soluciones de aprendizaje personalizadas, que incluyen 22 itinerarios de aprendizaje a medida y tres proyectos finales con casos de uso reales de Allianz.

Lanzaron el programa con una prueba en la que participaron 100 personas y rápidamente lo ampliaron hasta llegar a más de 6000 alumnos.

Las opiniones fueron abrumadoramente positivas, con una puntuación media de 4,2/5 por parte de los alumnos y empleados de Allianz, que ahorraron una media de 1,9 horas semanales gracias a sus nuevas habilidades.

En total, el programa ofreció 19 000 horas de aprendizaje práctico sobre diversos temas, lo que reforzó el compromiso de Allianz con la alfabetización en materia de datos.

CBRE ha formado a más de 2000 personas en habilidades relacionadas con los datos.

CBRE, líder mundial en el sector inmobiliario comercial, reconoció la necesidad de desarrollar la alfabetización en materia de datos para impulsar la eficiencia, mejorar los resultados de los clientes y prepararse para el panorama en rápida evolución del sector. Buscaban una solución integral y escalable para mejorar las habilidades en materia de datos de sus más de 2000 empleados en el Reino Unido e Irlanda con el fin de alcanzar estos objetivos.

CBRE se asoció con DataCamp for Business para desarrollar un programa de alfabetización de datos personalizado y holístico que se centrara en el compromiso, la personalización y la inclusión, y que satisfaciera las necesidades específicas de los distintos perfiles de empleados de toda la organización.

Gracias a la colaboración con DataCamp for Business, los empleados de CBRE ahorraron entre una y dos horas por alumno a la semana, el 81 % de la plantilla afirmó sentirse más seguro a la hora de trabajar con datos y el programa alcanzó una tasa de participación positiva del 88 %.

Recursos esenciales para la alfabetización en datos

Hemos recopilado una serie de recursos que pueden ayudarte a ti y a tu organización a iniciar vuestro camino hacia la alfabetización de datos.

Los mejores cursos de alfabetización en datos

• Introducción a la alfabetización de datos
• Programa de formación profesional en alfabetización de datos
• Comprensión de los temas relacionados con los datos: programa formativo

Los mejores libros sobre alfabetización en datos

• Análisis de datos para principiantes absolutos: Una guía desglosada sobre la alfabetización en datos por Oliver Theobald
• Sé competente en materia de datos: Las habilidades de alfabetización de datos que todos necesitamos para tener éxito por Jordan Morrow
• Datos inteligentes: El uso de la ciencia de datos para transformar la información en conocimiento por John W. Foreman

Los mejores podcasts y seminarios web sobre alfabetización en datos

• Argumentos a favor de la alfabetización en datos
• Ampliando la cultura de datos en Salesforce
• Cómo pueden las organizaciones salvar la brecha en materia de alfabetización de datos
• Seminario web sobre el estado de la alfabetización en materia de datos en 2024
• Seminario web sobre la creación de culturas de aprendizaje sostenibles
• Seminario web sobre conocimientos básicos de datos e inteligencia artificial
• Seminario web «El secreto para el éxito de los programas de alfabetización de datos»
• Desbloqueando las culturas de datos: Empoderamiento de las personas a través de programas de alfabetización en datos. Seminario web.

Las mejores hojas de referencia rápida sobre alfabetización de datos

• La pirámide de datos, información, conocimiento y sabiduría
• Hoja de referencia sobre los fundamentos de la gobernanza de datos
• Guía rápida sobre ciencia de datos para líderes empresariales
• Guía rápida sobre narración y comunicación de datos
• Hoja de referencia rápida sobre visualización de datos
• Hoja de referencia sobre estadística descriptiva

Una recopilación de hojas de referencia sobre alfabetización en datos.

Conclusión

En un mundo basado en datos, la alfabetización en datos ya no es solo una habilidad deseable, sino una necesidad. Como hemos comentado a lo largo de este artículo, la alfabetización en datos es fundamental tanto a nivel individual como organizativo. Permite a las personas desenvolverse en el panorama digital actual, mejora su empleabilidad y permite a las empresas tomar decisiones informadas, impulsar la innovación y obtener una ventaja competitiva. Sin embargo, convertirse en una organización con conocimientos sobre datos no es un proceso único para todos.

Requiere comprender las necesidades únicas de tu organización, alinear los objetivos de aprendizaje con los objetivos empresariales y fomentar una cultura de aprendizaje continuo. La clave es empezar poco a poco con un proyecto piloto, medir su impacto y luego ampliarlo según las necesidades de tu organización. DataCamp for Business puede ayudaros a lo largo de todo este proceso. Hemos trabajado con más de 3500 organizaciones en sus objetivos de alfabetización de datos. Para obtener más información sobre cómo podemos ayudarte a transformar la alfabetización de datos de tu organización, puedes hablar con un experto en aprendizaje.