Cómo los científicos de datos y los profesionales de BI pueden asesorar a sus pares sobre la alfabetización de datos
Las habilidades de alfabetización de datos se pueden desarrollar internamente, pero requiere un compromiso de TI de arriba hacia abajo. Aprenda cómo mejorar la alfabetización de datos de sus pares.
Un analista de inteligencia de negocios (BI) hace todo lo que hace un analista de negocios normal, excepto Analista de BI con experiencia directa Utilice herramientas de BI y análisis.
Los científicos de datos trabajan en la recopilación, el almacenamiento y la integración de datos como otros profesionales de gestión de datos de TI, excepto Los científicos de datos están familiarizados con Lenguaje de máquina, herramientas de automatización de procesos (como RPA), desarrollo estadístico y de algoritmos, herramientas de análisis de big data para visualización y herramientas y plataformas de procesamiento.
Las organizaciones carecen de habilidades de inteligencia comercial y ciencia de datos, entonces, ¿hay alguna manera para que los científicos de datos residentes y los profesionales de inteligencia comercial orienten a sus pares en la alfabetización de datos?
¿Qué es la alfabetización de datos?
definición de Gartner alfabetización de datos Como «la capacidad de leer, escribir y comunicar datos en contexto, comprender fuentes y estructuras de datos, métodos y técnicas analíticos aplicados, y describir aplicaciones de casos de uso y el valor o los resultados comerciales resultantes».
Los analistas comerciales se han vuelto expertos en desarrollar casos de uso, comprender el contexto de los datos y encontrar valor comercial a partir de los datos. Lo que aún no dominan es un conjunto de herramientas de BI que pueda hacer que sus esfuerzos tengan un mayor impacto.
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La alfabetización en ciencia de datos es otra historia. Algunos profesionales de TI que no son científicos de datos entienden cómo leer, escribir y combinar datos en contextos comerciales, pero no saben cómo usar big data no estructurados para lograr estos objetivos, ni entienden big data como Hadoop, tal plataforma o un lenguaje de programación como MapReduce.
También carecen del conocimiento de los métodos de desarrollo iterativo que caracterizan las mejoras en los algoritmos de análisis de big data y el procesamiento paralelo requerido para grandes volúmenes de datos no estructurados.
Desarrolle 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 comerciales regulares y trabajadores de datos en TI con las herramientas, plataformas y metodologías utilizadas en BI y ciencia de datos.
Para permitir la creación de conocimientos, el proceso de formación interna debe incluir sólidos candidatos de TI deseosos y capaces de aprender nuevas habilidades, mentores pacientes dispuestos a enseñarlas y supervisión continua de la gestión.
Algunas organizaciones hacen esto con éxito, pero también siguen las advertencias a continuación.
Comprender que la enseñanza no es razonable.
No basta con decirles a los pasantes cómo funciona algo y luego dejarles un montón de manuales y recursos en línea. La transferencia de conocimientos en la alfabetización de datos se produce cuando los alumnos pueden aplicar lo que han aprendido al trabajo práctico.
Por ejemplo, si los analistas de negocios están capacitados para integrar herramientas de BI en su trabajo analítico, deberían usar estas nuevas herramientas. De esta manera, se construyen tanto el conocimiento como la confianza en uno mismo.
Elige el tutor adecuado
No todo el mundo es un buen mentor. Algunos no tienen la paciencia para asesorar al personal subalterno, mientras que otros pueden no querer compartir sus conocimientos.
El mentor debe estar dispuesto a enseñar al banco, ser paciente cuando se cometen errores, asignar el trabajo real al banco, supervisar el trabajo y hacer todo esto mientras el mentor asume su propia carga de trabajo.
Identificar a los estudiantes adecuados
No todos los que quieren aprender BI o ciencia de datos tienen la capacidad o la actitud. Los líderes de TI deben elegir cuidadosamente a sus aprendices. La capacidad de comenzar rápidamente es importante, pero la actitud, la capacidad de trabajar duro y la determinación de dominar el tema son absolutamente necesarias.
Proceso de arranque
Si TI planea desarrollar habilidades de alfabetización de datos y BI internamente, debe estar completamente comprometido con el proceso. Esto significa que el liderazgo de TI debe participar activamente en la formación de habilidades y alfabetización, como en sus proyectos en curso. No es suficiente asignar mentores y equipos de aprendices y marcharse.
Deben establecerse objetivos para el dominio del conocimiento y la alfabetización de datos, y las personas capacitadas deben integrarse en programas que les permitan practicar nuevas habilidades. Esto solo se puede hacer si los líderes de TI se mantienen al tanto del proceso de capacitación para garantizar que las personas que se capacitan realmente puedan hacer lo que están capacitados para hacer.
