2 ago'20

La competencia en análisis de datos

Probablemente una de las competencias profesionales que ha adquirido más relevancia en los últimos años es la capacidad analítica para explotar información y extraer conclusiones.

Si comparamos nuestro entorno laboral con el que se tenía hace algunas décadas, se observa que la tecnología ha permitido un uso mucho más intensivo de datos, producido por un conjunto de factores: una digitalización de los procesos productivos (utilización de herramientas informáticas para prácticamente cualquier tarea), una mayor disponibilidad de opciones para la visualización de datos (a través de informes y dashboards, enmarcadas dentro de las propias herramientas de gestión o con herramientas específicas), una mayor capacidad de cómputo (que permite un procesamiento más ágil) y un abaramiento sustancial de los costes técnicos (que permite, entre otros, un almacenamiento de cada vez más información).

Sin embargo, esta mayor disponibilidad de información no es suficiente de por sí. Es necesario que nos entrenemos para ser capaces de poder analizar los datos, validar su calidad, extraer conclusiones y tomar decisiones.

Implantar una gestión basada en indicadores (data-driven) en una organización no sólo es una cuestión de medios técnicos, sino también de habilidades numéricas, de conocimiento en fundamentos de estadística y de otros ámbitos, y de mucha intuición…

Una mala capacidad en este sentido supone dos problemas graves: el riesgo de una percepción inadecuada de la realidad y el riesgo de tomar malas decisiones (personales o empresariales).

En estos últimos días han ocurrido dos anécdotas muy interesantes sobre este asunto, y que han originado este post.

Por un lado, la publicación en RTVE de una noticia en la que se exponía la evolución del PIB nacional del segundo trimestre del año, en el que la representación gráfica podía generar un sesgo importante en la percepción de la realidad (máxime cuando el propio formato televisivo proporciona escasos segundos para analizar la gráfica).

Tal y como está realizada la representación gráfica, resulta muy difícil poder apreciar la verdadera dimensión de la caída que ha sufrido el país recientemente.

En un segundo caso, este intercambio de ideas entre Juan Ramón Rallo (Doctor en Economía) y Alberto Garzón (Ministro de Consumo) acerca del análisis del PIB de Estados Unidos y España. Rallo explicaba que se debe realizar una comparación adecuada entre ambas tasas (anualizadas o no), dado que de lo contrario -una vez más- la percepción de la realidad podría ser errónea.

Al margen de opiniones políticas o criterios ideológicos, y al margen de plantearnos de si estos errores son accidentales o realizados con la intención de manipular a la audiencia, se trata de dos ejemplos magníficos que ilustran la relevancia que puede tener una buena capacidad de análisis.

Porque más allá de haber elegido estos dos casos tan visibles, lo cierto es que situaciones similares de gráficas o métricas erróneas se dan a diario en cualquier organización, utilizadas por directivos para confirmar sus ideas preconcebidas (sesgo de confirmación) o incluso tomar decisiones inadecuadas a raíz de un conocimiento equivocado.

Es muy llamativo ver cómo en la obra «How To Lie With Statistics» de Darrell Huff, una publicación del año 1954, ya se exponía la gran relevancia de este tema ¡hace casi 70 años!

Extraído de «Lie with Statistics»

La obra de Darrel Huff, por cierto, es altamente recomendable, junto con «Lean Analytics» (de Cross, Alistair y otros) y con «Information Dashboard Design» (Stephen Few). Tres libros que recomiendo encarecidamente a cualquier persona que tenga que utilizar datos en su vida profesional y tomar decisiones como parte de sus funciones laborales.

Resulta sorprendente ver una gran cantidad de personal directivo y mandos intermedios realizando importantes inversiones de tiempo y dinero para obtener cuadros de mando llamativos y molones, pero que no muestran la información realmente que necesitan para desempeñar su trabajo, o bien la muestran de manera equivocada (por falta de calidad del dato o por formato). O incluso cuando la información se muestra correctamente, a veces el ser humano no está adecuamente entrenado para reaccionar correctamente ante ella.

La capacidad analítica es una habilidad cada vez mas necesaria en nuestro entorno diario, en plena Sociedad de la Información. Especialmente en un momento en el que cada vez se dispone de más datos y su gestión se ha convertido en todo un desafío (big data).

En cualquier ámbito, tanto profesional como personal, es conveniente desarrollar y pulir la capacidad de extraer conclusiones adecuadas a partir de datos. Hablamos de una competencia profesional transferible y claramente transversal,  aplicable prácticamente a todos los ámbitos: en el marketing, en operaciones, en la gestión de startups, en el área comercial,… Y, por supuesto, es una competencia vital para cualquier buen directivo.

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