Cómo desarrollar habilidades de alfabetización en datos para profesionales de BI y ciencia de datos

Un analista de inteligencia empresarial (BI) realiza todas las tareas que realiza un analista de negocios regular, excepto que el analista de BI tiene experiencia directa con herramientas de BI y análisis.

Un científico de datos trabaja en la recopilación, almacenamiento e integración de datos al igual que otros profesionales de administración de datos de TI, excepto que el científico de datos tiene familiaridad con el lenguaje de máquina, herramientas de automatización de procesos como RPA, estadísticas y desarrollo de algoritmos, herramientas de análisis de big data para visualización y herramientas y plataformas de procesamiento.

Las organizaciones carecen de habilidades tanto en BI como en ciencia de datos, entonces ¿existe alguna forma en la que los científicos de datos y los profesionales de BI residentes puedan capacitar a sus compañeros en alfabetización de datos?

¿Qué es la alfabetización de datos?

Gartner define la alfabetización de datos como "la capacidad para leer, escribir y comunicar datos en contexto, con una comprensión de las fuentes y constructos de datos, los métodos y técnicas analíticas aplicados y la capacidad para describir la aplicación del caso de uso y los resultados del valor comercial o el resultado obtenido".

Los analistas de negocios ya son expertos en desarrollar casos de uso, comprender el contexto de los datos y buscar valor comercial en los datos. Lo que aún no han dominado es el conjunto de herramientas de BI que pueden hacer que sus esfuerzos sean aún más impactantes.

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La alfabetización en ciencia de datos es otra historia. Hay profesionales de TI que no son científicos de datos y comprenden cómo leer, escribir y combinar datos en contextos empresariales, pero no saben cómo trabajar con datos no estructurados ni con big data para lograr estos objetivos, ni comprenden las plataformas de big data como Hadoop o los lenguajes de programación como MapReduce.

También carecen de conocimiento de la metodología de desarrollo iterativo que caracteriza el perfeccionamiento de algoritmos para el análisis de big data y del procesamiento paralelo que se requiere para volúmenes enormes de datos no estructurados.

Desarrollo de habilidades de alfabetización de datos

La clave para desarrollar habilidades de alfabetización de datos en BI y ciencia de datos es familiarizar a los analistas de negocios regulares y a los trabajadores de datos de TI con las herramientas, plataformas y metodologías que se utilizan en BI y ciencias de datos.

Para lograr la construcción de conocimiento, un proceso de capacitación interna debe involucrar a candidatos prometedores en TI que estén ansiosos y sean capaces de aprender nuevas habilidades, mentores pacientes dispuestos a enseñar y una supervisión constante de la gerencia.

Hay organizaciones que están logrando esto, pero también siguen las siguientes advertencias.

Comprenda que enseñar no es solo decir

No es suficiente simplemente decirle a un aprendiz cómo funciona algo y luego dejarlo con un montón de manuales y recursos en línea. La transferencia de conocimiento para la alfabetización de datos ocurre cuando los aprendices pueden aplicar lo que han aprendido en un trabajo real.

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Por ejemplo, si se ha capacitado a un analista de negocios en cómo incorporar herramientas de BI en su trabajo de análisis, debería estar utilizando estas nuevas herramientas. De esta manera, se construye tanto el conocimiento como la confianza en sí mismos.

Elija los mentores adecuados

No todos son buenos mentores. Algunas personas no tienen la paciencia para mentorizar a un miembro junior del personal, y otros pueden no querer compartir sus conocimientos.

Un mentor debe estar dispuesto a enseñar a un aprendiz, ser paciente cuando se cometen errores, asignar trabajo real para que el aprendiz lo realice, supervisar el trabajo y hacer todo esto mientras el mentor también continúa con su propia carga de trabajo.

Identifique a los estudiantes adecuados

No todos los que desean aprender BI o ciencia de datos tienen la aptitud o la actitud para ello. Los líderes de TI deben elegir cuidadosamente a sus aprendices. La capacidad para aprender rápidamente es importante, pero la actitud, la capacidad para trabajar duro y el compromiso de dominar el tema son absolutamente esenciales.

Siga el proceso de cerca

Si TI planea desarrollar habilidades de BI y alfabetización de datos internamente, debe comprometerse completamente con el proceso. Esto significa que el liderazgo de TI debe estar tan involucrado activamente en la capacitación de habilidades y alfabetización como en los proyectos que está llevando a cabo. No es suficiente asignar equipos de mentores y aprendices y luego retirarse.

Deben establecerse metas para el dominio del conocimiento y la alfabetización de datos, y las personas que están siendo capacitadas deben ser integradas en proyectos que les permitan poner en práctica las nuevas habilidades. Esto solo se puede lograr si los líderes de TI siguen atentos al proceso de capacitación, asegurándose de que los capacitados puedan realmente realizar el trabajo para el cual han sido capacitados.

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