Por Maite Sáenz, directora de ORH.- Antes de llegar a la cultura del dato hay que haber cultivado otro prado: el de la lógica de entender lo que quieren decir los números. Así aprendemos matemáticas, o al menos así las aprendí yo cuando existían los números romanos. Una pena que los fulminen ahora por “no aportar nada al cálculo”. No creo que fuera por casualidad que los etruscos, de donde los romanos los heredaron, pensaran los números como letras. No tengo ni idea de la causa real, supongo que la economía de no tener datos masivos tuvo mucho que ver en ello, pero para mí que los signos alfabéticos recogían simple y llanamente el significado de las cifras. Los etruscos primero y los romanos después entendían que las matemáticas no sólo se calculan, sino que también se leen.
Traducir esto a la cultura del dato del siglo XXI significa darle significado al significante. Dicho de otra manera, es comprender los datos para extraer información de ellos. Eso es lo que hacemos tanto con un Excel como con un HCM, y no es capacidad de cálculo sino de razonamiento lo que utilizamos. No se puede llegar a entender el data analytics sin haber entrenado la competencia del pensamiento complejo.
He utilizado el término “comprender” porque no es lo mismo que “entender” y distinguirlos es el primer esfuerzo que hay que hacer para cultivar el prado que nos lleve a cosechar la cultura del dato. Cuando entendemos algo lo decodificamos, por ejemplo: entendemos que 100 significa 1+1+1+1+1+1+… hasta llegar a 100 por agregación; y cuando comprendemos algo lo interpretamos porque lo relacionamos con otros algo, por ejemplo: comprendemos que 100 es una cantidad grande o pequeña en función de ese algo que puede ser el contexto, otra cifra, una experiencia similar pasada… El entendimiento es un proceso más superficial ligado a la información literal y la comprensión es un proceso más profundo que requiere análisis, interpretación y correlación.
Me entretengo en estas disquisiciones terminológicas porque antes he afirmado que no se puede llegar a entender el data analytics sin haber entrenado la competencia del pensamiento complejo, que en el mundo de los datos no es otra cosa que comprender lo que nos cuentan los datos. Y dado que el lenguaje vehicula el pensamiento complejo, comprenderlos es cuestión de preguntarles qué nos quieren decir. Las preguntas…
- ayudan a centrar el dato en su contexto,
- permiten ver el ecosistema de los datos y no sólo el dato único,
- facilitan ponderar las cifras que les dan volumen,
- afloran relaciones entre datos que a, simple vista, no parecen ni primos hermanos;
- desmienten las interpretaciones lineales y argumentan las analíticas,
- … y con todo esto, ayudan a llegar a conclusiones y a tomar decisiones.
Entender los datos es fácil, comprenderlos no debería ser difícil, eso sí, si nos convencemos de que a los números se les arma o se les desarma con las preguntas.
No se trata de pensar más para entender los datos, sino de pensar de otra manera.
