«Mentiras, malditas mentiras y estadísticas»: cómo Mark Twain criticó el uso engañoso de las estadísticas en el siglo XIX

¿Quién es Mark Twain?

Mark Twain, uno de los escritores más famosos del siglo XIX, escribió una famosa frase sobre las estadísticas: «Mentiras, malditas mentiras y estadísticas». ¿Por qué dijo esto y qué significa hoy en día? Descubre cómo Twain criticó el uso engañoso de las estadísticas y cómo sus palabras siguen siendo relevantes hoy en día.

La famosa frase de Mark Twain sobre las estadísticas

El sentido original de la expresión hacía referencia a lo fácil que podría ser engañar mediante la presentación astuta de los datos. Para evitar esta conjetura, la ciencia ha avanzado durante los s.XX-XXI para la correcta interpretación de los datos y de la evidencia empírica, hasta el punto de que prácticamente ninguna disciplina científica puede avanzar ya sin su uso.

¿Por qué Twain criticó el uso de las estadísticas?

Twain criticó el uso de las estadísticas como una forma de engaño y manipulación. En su época, las estadísticas eran a menudo utilizadas de manera engañosa para sesgar los resultados y hacer que las cosas parecieran mejores de lo que realmente eran. Twain vio esto como una forma de mentira y engaño, y su famosa frase refleja su desconfianza en el uso de las estadísticas como una herramienta de propaganda.

Los datos son parte de nuestras vidas, sin importar en qué industria trabajemos, cuánta tecnología usamos y cómo observar información sobre lo que sucede en nuestro mundo. Debemos superar cualquier temor que podamos tener con los datos y ser más conocedores de lo que nos pueden aportar.

Pero, ¿entendemos completamente los datos con los que convivimos? Además, ¿sabemos cómo usarlos mejor y compartirlos con otros? Vamos a responder estas preguntas y a explicar algunos conceptos para poder aumentar la toma de decisiones basada en datos y, por lo tanto, el rendimiento de una compañía.

¿Siguen siendo relevantes hoy en día las palabras de Twain sobre las estadísticas?

Aunque ha pasado mucho tiempo desde que Twain escribió su famosa frase, todavía es relevante hoy en día. Las estadísticas siguen siendo a menudo utilizadas de manera engañosa y manipuladora, y es importante tener cuidado al interpretar y utilizar los datos. Twain nos recuerda la importancia de ser críticos y de buscar la verdad detrás de los números y las estadísticas.

Por otro lado, Gartner define el concepto de data literacy (en español, “la alfabetización de datos”) como la capacidad de leer, trabajar y comunicar datos en contexto, incluida la comprensión de las fuentes y construcciones de datos, los métodos analíticos y las técnicas aplicadas, y la capacidad de describir los casos de uso, la aplicación y el valor resultante.

La capacidad de Data Literacy permite a personas que no tienen necesariamente un perfil de científico o analista de datos entender lo que implica la información que se les presenta. Por tanto, la alfabetización de datos no es una ciencia y en consecuencia no todas las personas de una compañía tienen que ser científicos, pero sí que deben tener cultura del dato.

¿Por qué es importante el Data Literacy?

La alfabetización de datos es importante, por las capacidades anteriormente comentadas, porque cuando tomamos decisiones basadas en datos podemos mejorar nuestros resultados.

“La alfabetización de datos se ha vuelto importante para casi todos. Las empresas necesitan más personas con la capacidad de interpretar datos, obtener información y hacer las preguntas correctas en primer lugar. Estas son habilidades que cualquiera puede desarrollar, y ahora hay muchas maneras para que las personas mejoren sus habilidades y para que las empresas las apoyen, aumenten las capacidades e impulsen el cambio. De hecho, los datos en sí son claros al respecto: la toma de decisiones basada en datos mejora notablemente el rendimiento empresarial”.

– Josh Bersin y Marc Zao-Sanders en Harvard Business Review

Entremos en qué significa cada una de las capacidades de ser data literacy:

Leer los datos, mirar los datos, convertirlos en información y entender esta última.
Trabajar con datos para realizar alguna tarea con ellos para que la empresa alcance un objetivo o consiga un resultado.
Formular las preguntas correctas.
Hay que ser curiosos: comenzar a preguntarse, ¿por qué? Es una de las mejores formas en que una persona puede comenzar a mejorar con los datos y el análisis.
El análisis de datos que consiste en una forma de descifrar y filtrar las enormes cantidades de datos e información que vemos.
Comprender qué datos son relevantes y cómo probar la validez de los datos que se tienen.
Interpretar bien los datos, para que los resultados sean útiles y significativos.
Probar hipótesis usando tests A/B para ver qué resultados se obtienen.
Crear visualizaciones fáciles de entender para que se entiendan los resultados.
Contar una historia para ayudar a tomar decisiones, ver el panorama general y actuar sobre los resultados del análisis.

¿Cuáles serían las competencias para medir el Data Literacy en una compañía?

En dataliteracy.com se analiza y evalúa las competencias para medir la alfabetización de las compañías en 7 grandes ejes: propósito, ética, datos, tecnología, personas, proceso y cultura, por lo cual podemos entender que no solo se trata de tecnología datos y personas, sino que hay que desarrollar paralelamente el resto de los ejes si queremos disponer una visión holística de qué nivel de alfabetización en datos hay en nuestra compañía.

Propósito: ¿Cómo incorporamos los datos en el valor que brindamos a nuestros diversos grupos de interés?
Ética: ¿Usamos los datos para bien o para mal?
Datos: ¿Estamos poniendo a disposición de nuestro equipo datos de alta calidad?
Tecnología: ¿Tenemos las herramientas adecuadas para aprovechar nuestros datos de una manera poderosa?
Personas: ¿Damos a los empleados los conocimientos, habilidades, comportamientos y actitudes necesarios?
Proceso: ¿Nuestros procesos permiten un uso eficaz de los datos o se interponen en el camino?
Cultura: ¿Qué estamos haciendo para habilitar, promover y recompensar un entorno alfabetizado en datos?

¿Cómo pueden las organizaciones promover la alfabetización de datos?

La respuesta más obvia se encuentra en la capacitación: garantizar que todos los integrantes de una organización tengan las habilidades y la comprensión necesarias relacionadas con los datos para hacer su trabajo de manera eficaz.

La capacitación puede tomar una variedad de formas: Pero sea cual sea la forma que se adopte, debe ser lo más atractiva posible y, en ese aspecto, agregar un elemento de diversión siempre ayuda.

¿Qué impide a las organizaciones de lograr la alfabetización de datos?

Si la capacitación y las herramientas adecuadas pueden ayudar a promover la alfabetización de datos, ¿qué es lo que frena a las organizaciones? Aquí es donde la cultura juega el papel más evidente.

En apoyo de ese objetivo, las organizaciones han comenzado cada vez más nombrar evangelistas de alfabetización de datos. Su misión es la de fomentar los datos, las comunidades, ayudar a la colaboración en toda la empresa, abordar bloqueos para que se produzca el cambio, y comunicar adecuadamente.

Para volverse data driven, la organización necesita enfocarse más en los datos y comenzar a usar los datos en las actividades diarias. Convertirse en alfabetizador de datos proporcionará a las personas las capacidades necesarias y el cambio de mentalidad para incorporar iniciativas basadas en datos.

Conclusión

Para mantenerse competitivo en este mundo digital en el que vivimos, una empresa debe utilizar sus datos, su activo. Las organizaciones que tienen una alta alfabetización de datos están muy por delante en el aprovechamiento de sus datos en comparación con otras organizaciones.

La alfabetización de datos sirve para mejorar la toma de decisiones y por tanto nuestras vidas.

Referencias

1.https://dataliteracy.com/training/