La alfabetización en datos es la capacidad de leer, comprender, utilizar y comunicar con 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 resulta viable ni estratégico que solo los científicos de datos o los ingenieros de machine learning aprovechen esta información para la toma de decisiones basada en datos.
Sin embargo, adquirir conocimientos de datos no requiere convertirse en científico de datos. Más bien, significa que las personas tienen la confianza y las habilidades técnicas para usar los datos de manera efectiva en sus roles para descubrir insights y tomar decisiones más inteligentes. Cada vez más, también significa que saben cómo consultar herramientas de IA e interpretar los insights generados por IA.
Los avances en tecnología están ayudando a democratizar el acceso a los datos en todas las organizaciones, un elemento de apoyo de las culturas alfabetizadas en datos. Los paneles de business intelligence (BI), las consultas en lenguaje natural y las interfaces fáciles de usar son herramientas poderosas para la comprensión de los datos. Pero incluso estas herramientas requieren alfabetización básica en datos para navegar, interpretar y usar de manera efectiva.
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El escenario de los datos está repleto de potentes herramientas que abarcan todas las etapas 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 insights.
Sin embargo, sin las habilidades para usar estas herramientas e interpretar los datos de manera efectiva, las organizaciones podrían sentirse decepcionadas con el impacto comercial de sus iniciativas de datos (o la falta de este).
En un estudio de 2025, el 40 % de los líderes de Estados Unidos y el Reino Unido mencionó la disminución de la productividad y el 39 % destacó la toma de decisiones inexacta como los principales riesgos de las habilidades inadecuadas de alfabetización en datos.1 A pesar de estos riesgos, solo el 27 % de las organizaciones informa tener un alto nivel de alfabetización en datos.2
La necesidad de contar con sólidas habilidades de datos es aún mayor en la era de la IA. Las organizaciones buscarán cada vez más empleados con conocimientos de datos que comprendan cómo las herramientas de IA utilizan los datos para tomar decisiones y cómo separar los insights útiles de las recomendaciones erróneas y potencialmente dañinas. (Es por eso que la alfabetización en datos también se considera una competencia central de la alfabetización en IA.)
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En un informe de 2025, el 41 % de los ejecutivos identificó la alfabetización en datos como el conjunto de habilidades de más rápido crecimiento en los últimos cinco años.3 Pero, ¿qué contiene exactamente este conjunto de habilidades?
Según investigadores del MIT, la alfabetización en datos consta de cuatro habilidades básicas:4
Cuando se les da acceso a los datos, las personas deben ser capaces de entender dónde se originan los conjuntos de datos y cómo encajan dentro de un contexto de negocio específico. También deben poder interpretar las 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 datos y técnicas de almacenamiento de datos, entre otras tareas de gestión de datos.
No todo el mundo necesita experiencia avanzada en analytics de datos y ciencia de datos. Pero los empleados con conocimientos de datos deben poseer habilidades de pensamiento crítico y análisis para respaldar sus tareas diarias. Estas habilidades pueden variar desde la creación de informes y gráficos básicos de Excel hasta la aplicación de habilidades analíticas avanzadas, como análisis predictivos o análisis estadístico.
Comprender los datos lo suficiente como para comunicar eficazmente un contexto narrativo es una habilidad crítica conocida como narración de datos. Adquirir esta habilidad significa usar números, métricas y elementos visuales para crear narrativas atractivas para persuadir e impulsar la acción e influir en ella. Aprenda más sobre la narración de datos.
Al igual que la alfabetización tradicional, la alfabetización en datos beneficia mucho más que solo a una 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 del negocio en general y cómo su trabajo contribuye a los objetivos de la organización. Al eliminar los silos de datos, los equipos diversos pueden utilizar los datos de manera sincronizada y alinear sus esfuerzos con la misión general de la organización.
Los empleados con sólidas habilidades de alfabetización en datos son más conscientes de las regulaciones de privacidad y los riesgos asociados con el manejo inadecuado de datos. También pueden identificar mejor las amenazas a la seguridad de los datos, como el malware, el phishing y las amenazas internas , lo que fortalece la postura de seguridad general de la organización.
Cuando los datos ya no están atrapados en el nivel funcional, los stakeholders pueden descubrir insights significativos más rápido. 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 habilidades de manera más efectiva. Esta eficiencia se traduce en ahorro de costos y aumento de la productividad.
Los empleados con conocimientos de datos están más capacitados para interpretar los datos en contexto, lo que permite a las unidades de negocio tomar decisiones impactantes basadas en datos. Este nivel de curiosidad y uso de datos en toda una 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 simple a los datos gobernados en un ecosistema de datos complejo y aislado.
Por ejemplo, un tejido de datos unifica los datos a través del entorno on premises y multinube de una organización mediante sistemas inteligentes y automatizados. Esta capacidad aborda desafíos como silos de datos y volúmenes crecientes de datos, a la vez que permite un acceso fácil y de autoservicio a los datos.
La inteligencia de datos contribuye además a facilitar el acceso a los datos para la alfabetización en datos. Automatiza y optimiza las actividades fundamentales relacionadas con los datos, como la gestión de metadatos, el descubrimiento de datos, la gobernanza de datos, el control de calidad y el análisis de datos.
Una vez que las organizaciones establecen el acceso a los datos gobernados, 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 gobernanza utilizan metadatos para garantizar la transparencia al mostrar el contexto y el linaje. Estas herramientas también ayudan a estandarizar las definiciones de 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 usarlos en sus funciones. Para respaldar esta transparencia y comprensión, los usuarios deben tener el acceso, la información y las herramientas necesarias para responder preguntas clave como:
Según una encuesta del IBM Institute for Business Value (IBV), el 85 % de los principales directores de datos (CDO) está ampliando la capacitación, el 77 % está renovando las habilidades del personal y el 70 % está 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 los datos en historias visuales convincentes que conducen a insights aplicables en la práctica. Los cursos y capacitaciones de alfabetización en datos deben mejorar las habilidades de los empleados con habilidades prácticas, incluido el uso de herramientas de visualización de datos y técnicas de narración alineadas con casos de uso prácticos y objetivos comerciales.
Igual de importante es que los usuarios también deben aprender a ser administradores de datos responsables. Una fuerza laboral alfabetizada en datos puede acceder a datos con confianza, así como a almacenarlos y gestionarlos según las políticas empresariales y regulaciones pertinentes.
Un informe de 2025 encontró que, al implementar programas de capacitación de alfabetización en datos, el 24 % de los líderes cita la falta de apoyo ejecutivo, lo que dificulta impulsar la adopción en toda la empresa. 5
La cultura de los datos empieza desde arriba. Es probable que proporcionar a los empleados orientación, materiales, educación y herramientas no sea suficiente; también necesitan el apoyo del equipo de liderazgo. 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 demostrar las habilidades deseadas de alfabetización en datos porque su ejemplo marca la pauta para el resto de la organización. También es clave brindar 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.
