La alfabetización en datos es la capacidad de leer, entender, usar y comunicarse con los datos para una mejor toma de decisiones.
En la cultura actual impulsada por la IA y basada en datos, las habilidades fundamentales de alfabetización en datos son cruciales para los empleados de todos los niveles. Las organizaciones crean y recopilan más datos que nunca: según IDC, se espera que la creación global de datos alcance los 181 zettabytes en 2025. Ya no es factible ni estratégico que solo los científicos de datos o los ingenieros de machine learning aprovechen esta información para tomar decisiones basadas en datos.
Sin embargo, alfabetizarse en datos no requiere convertirse en científico de datos. Más bien, significa que las personas tienen la confianza y las habilidades técnicas para utilizar los datos de manera efectiva en sus funciones para descubrir información y tomar decisiones más inteligentes. Cada vez más, también significa que saben cómo consultar las herramientas de IA e interpretar la información generada por la IA.
Los avances tecnológicos están ayudando a democratizar el acceso a datos en todas las organizaciones, un elemento de apoyo de las culturas alfabetizadas en datos. Los paneles de control de inteligencia empresarial (BI), las consultas en lenguaje natural y las interfaces fáciles de usar son herramientas potentes para la comprensión de los datos. Pero incluso estas herramientas requieren alfabetización en datos para navegar, interpretar y utilizar de forma eficaz.
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El panorama de los datos está saturado de potentes herramientas que prestan servicio en cada etapa del ciclo de vida de los datos, desde la adquisición hasta el análisis y la visualización. Al mismo tiempo, las organizaciones también están recopilando y generando volúmenes de datos sin precedentes. En conjunto, estas tendencias crean un entorno rico en posibles perspectivas.
Sin embargo, sin las habilidades necesarias para utilizar estas herramientas e interpretar los datos de forma eficaz, las organizaciones podrían sentirse decepcionadas con el impacto empresarial de sus iniciativas de datos (o la falta de ellas).
En un estudio de 2025, el 40 % de los líderes de EE. UU. y del Reino Unido citaron la disminución de la productividad y el 39 % destacaron la toma de decisiones inexacta como los principales riesgos de las habilidades inadecuadas de alfabetización en datos1. A pesar de estos riesgos, solo el 27 % de las organizaciones afirman tener un alto nivel de alfabetización en datos2.
La necesidad de sólidas habilidades en datos es aún mayor en la era de la IA. Las organizaciones buscarán cada vez más empleados alfabetizados en datos que comprendan cómo las herramientas de IA utilizan los datos para tomar decisiones, y cómo separar los conocimientos útiles de las recomendaciones erróneas y potencialmente perjudiciales. (Por eso, la alfabetización en datos también se considera una competencia fundamental de la alfabetización en IA).
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En un informe de 2025, el 41 % de los ejecutivos identificaron la alfabetización en datos como el conjunto de habilidades de más rápido crecimiento en los últimos cinco años3. Pero, ¿qué contiene exactamente este conjunto de habilidades?
Según los investigadores del MIT, la alfabetización en datos consiste en cuatro habilidades principales:4
Cuando se les da acceso a los datos, las personas deberían poder entender de dónde se originan los conjuntos de datos y cómo se ajustan a un contexto empresarial específico. También deberían ser capaces de interpretar visualizaciones de datos sin el riesgo de ser engañados o sacar conclusiones incorrectas.
Los empleados con conocimientos de datos pueden manejar los datos a lo largo de su ciclo de vida. Estas habilidades pueden incluir varios niveles de adquisición de datos, calidad de los datos y técnicas de almacenamiento de datos, entre otras tareas de gestión de datos.
No todo el mundo necesita conocimientos avanzados de análisis de datos y ciencia de datos. Pero los empleados con conocimientos de datos deben poseer habilidades de pensamiento crítico y análisis que les ayuden en sus tareas diarias. Estas habilidades pueden ir desde la creación de informes y gráficos básicos de Excel hasta la aplicación de habilidades analíticas avanzadas, como el análisis predictivo o el análisis estadístico.
Comprender los datos lo suficiente para comunicar eficazmente un contexto narrativo es una habilidad crítica conocida como narración de datos. Adquirir esta habilidad significa usar los números, las métricas y las imágenes para crear narrativas atractivas que persuadan, influyan e impulsen la acción. Más información sobre la narración de datos.
Al igual que la alfabetización tradicional, la alfabetización en datos beneficia mucho más que solo a la persona. Las organizaciones con culturas alfabetizadas en datos pueden experimentar los siguientes beneficios:
Las organizaciones alfabetizadas en datos fomentan flujos claros de comunicación e intercambio de conocimientos. Los equipos entienden las necesidades de la empresa en general y cómo su trabajo contribuye a los objetivos de la organización. Al romper los silos de datos, diversos equipos pueden utilizar los datos de forma sincronizada y alinear los esfuerzos con la misión más amplia de la organización.
Los empleados con sólidas habilidades de alfabetización en datos son más conscientes de las normativas de privacidad y de los riesgos asociados a un manejo inadecuado de los datos. También pueden identificar mejor las amenazas a la seguridad de datos, como malware, phishing y amenazas internas, lo que refuerza la posición de seguridad general de la organización.
Cuando los datos dejan de estar atrapados en el nivel funcional, las partes interesadas pueden descubrir perspectivas significativas con mayor rapidez. Además, cuando los empleados tienen las habilidades para hacer el trabajo básico de datos por sí mismos, los equipos técnicos pueden utilizar su tiempo y sus habilidades de manera más efectiva. Esta eficiencia se traduce en ahorro de costes y aumento de la productividad.
Los empleados con conocimientos de datos son más hábiles a la hora de interpretar los datos en contexto, lo que permite a las unidades de negocio tomar decisiones con impacto basadas en datos. Este nivel de curiosidad y uso de los datos en toda la organización puede fomentar una mayor creatividad e innovación.
Cuando se implementa de manera efectiva, una cultura de alfabetización en datos debe ejemplificar los siguientes principios:
En una organización alfabetizada en datos, los datos son accesibles para quienes los necesitan, cuando los necesitan. Lograr esto requiere una arquitectura que permita un acceso rápido, seguro y sencillo a los datos controlados en un ecosistema de datos complejo y en silos.
Por ejemplo, un tejido de datos unifica los datos a través del entorno on-premises y multinube de una organización utilizando sistemas inteligentes y automatizados. Esta capacidad aborda desafíos como los silos de datos y el aumento de los volúmenes de datos, al tiempo que permite un acceso fácil y de autoservicio a los datos.
La inteligencia de datos apoya aún más la accesibilidad de los datos para la alfabetización en datos. Automatiza y agiliza las actividades de datos principales, como la gestión de metadatos, la detección de datos, el gobierno de los datos, el control de calidad y el análisis de datos.
Una vez que las organizaciones establecen el acceso controlado a los datos, es importante ayudar a los responsables de la toma de decisiones a comprender cómo se mueven los datos en todo el sistema. Por ejemplo, las herramientas de gobierno utilizan metadatos para proporcionar transparencia mostrando el contexto y el linaje. Estas herramientas también ayudan a estandarizar las definiciones de los datos y la terminología entre los equipos.
Cuando los datos están organizados, son transparentes y explicables, las personas pueden comprender más fácilmente su valor y cómo pueden utilizarlos en sus funciones. Para respaldar esta transparencia y comprensión, los usuarios deben tener el acceso, la información y las herramientas necesarias para responder a preguntas clave como:
Según una encuesta del IBM Institute for Business Value (IBV), el 85 % de los principales directores de datos (CDO, por sus siglas en inglés) están ampliando la formación, el 77 % están reciclando al personal y el 70 % están contratando nuevos talentos para aumentar la alfabetización en datos en todas sus organizaciones.
Un programa exitoso de alfabetización en datos permite a los empleados traducir datos en historias visuales y atractivas que conducen a perspectivas que se pueden ejecutar. Los cursos y formaciones de alfabetización en datos deben capacitar a los empleados con habilidades prácticas, incluido el uso de herramientas de visualización de datos y técnicas narrativas alineadas con casos de uso prácticos y objetivos empresariales.
Y lo que es igual de importante, los usuarios también deben aprender a ser administradores de datos responsables. Un personal con conocimientos de datos puede acceder, almacenar y gestionar datos con confianza de acuerdo con las políticas empresariales adecuadas y las normativas pertinentes.
Un informe de 2025 encontró que, al implementar programas de formación de alfabetización en datos, el 24 % de los líderes cita la falta de apoyo ejecutivo, lo que dificulta impulsar la adopción a nivel de toda la empresa5.
Una cultura de datos comienza desde arriba. Es probable que proporcionar a los empleados orientación, materiales, formación y herramientas no sea suficiente, ya que también necesitan el apoyo de la alta dirección. La alfabetización en datos debe ser una parte integral de la cultura y el tejido de la organización en todos los niveles.
En la práctica, los líderes deben modelar las habilidades deseadas de alfabetización en datos porque su ejemplo marca la pauta para el resto de la organización. También es clave ofrecer la oportunidad de recibir feedback sobre la cultura y las prácticas de datos. Fomentar conversaciones abiertas que incluyan diversas perspectivas generará mejores resultados.
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1,3,5 The State of Data and AI Literacy Report 2025. DataCamp. Abril de 2025.
2 State of Data Report 2024. Hakkōda. 2024.
4 Approaches to Building Big Data Literacy. MIT Media Lab. 28 de septiembre de 2015.
