COVID-19 y los Datos

Estamos viviendo una crisis global provocada por el virus COVID-19. Una crisis sanitaria que ha derivado también en una crisis social y económica. Esta pandemia ha afectado a todos los ámbitos de nuestra sociedad y de nuestras vidas.

Posiblemente muchas cosas cambiarán a partir de ahora en nuestra forma de relacionarnos, de trabajar, de percibir servicios como la sanidad, la educación u otros servicios esenciales.

Mucho se ha hablado y escrito sobre todo lo relacionado con la pandemia COVID-19. La ingente cantidad de información que fluye en torno a ella merece una observación detallada. Desde el punto de vista del tratamiento de la información, de los datos, podemos extraer 4 conclusiones:

 

1. Todo el mundo se ha convertido en un intérprete de datos

 

Las personas están mirando e interpretando datos como nunca antes lo habían hecho. La COVID-19 ha despertado el interés de la gente por los datos y por su veracidad.
Han adquirido una nueva habilidad: el análisis y la comprensión de los datos, aunque sean complejos. Y además se han dado cuenta de que es algo importante que influye en su propio comportamiento y en su vida.

Cualquier organización (ya sea una empresa, un país o cualquier otro tipo) puede conseguir un mejor rendimiento en el tratamiento de la información proporcionando a sus miembros (empleados, habitantes, …) un mayor acceso a los datos. Si se comparten datos entre los distintos departamentos y perfiles de una organización, sea del tipo que sea, se podrá obtener un mayor nivel de aprendizaje basado en ellos.

Como empresa que nos dedicamos a los datos, creemos que éste puede ser un efecto duradero del COVID-19.

 

2. El uso de los datos sirve para cambiar comportamientos

 

Los responsables de la gestión de esta crisis en cada país, los gobiernos, han tenido acceso a una enorme cantidad de datos para ayudarles a la toma de decisiones. Se han ido recopilando datos de países donde los brotes surgieron antes, de fases tempranas de la pandemia en el propio país y de muchas otras fuentes.

El análisis de tal cantidad de datos ofrece información suficiente para tomar decisiones. Existen dos formas de actuar de cara a la población:

Uno. Se puede anunciar las medidas que se van tomando, sin más explicación. De esta forma no se hace partícipe a la gente de la hoja de ruta que se ha establecido basada en los datos. Las personas modifican su comportamiento en el corto plazo, acatando las medidas y sin comprender por qué hacer lo que se hace.

Dos. Se puede argumentar a la gente lo que ha impulsado la toma de decisiones, explicando los datos y contextualizando las respuestas. De esta forma el comportamiento de la sociedad se adapta a la estrategia del país a corto, medio y largo plazo. En el caso del COVID-19 existe un contexto sanitario, pero también hay otros factores preocupantes a tener en cuenta, como el económico, la salud mental o la violencia doméstica.

Parece que la mayoría de los países han optado por la opción Uno, pero cuando se le pide a la gente que haga cosas tan drásticas, como quedarse en casa, se debe informar de una hoja de ruta basada en métricas de datos.

Las empresas pueden aprender una lección de todo esto. Cuando estás creando estrategias para impulsar tu organización, es necesario explicar a las personas por qué se están tomando estas medidas y qué se necesita cambiar.

Es fundamental el uso de datos como mecanismo para la gestión del cambio. Un buen uso de los datos, bien explicados, aporta a las personas (empleados de una organización, habitantes de un país, …) una visión más amplia y detallada de lo que se pretende conseguir por parte de los que tomas las decisiones (gerentes de una empresa, gobernantes de un país, …). Esto ayuda a comprender lo que es importante y como sus acciones, su comportamiento, ayudan a mejorar el rendimiento global.

 

3. El contexto es crucial

 

Las mejores decisiones son el resultado de los datos más precisos, y esos datos deben enmarcarse en una imagen más amplia. Necesitan contexto.

Hemos visto cómo periódicamente nos han presentado datos sobre la evolución del COVID-19: número de contagios, fallecidos, hospitalizados, camas UCI, personas recuperadas, …
Sin embargo, esas presentaciones de datos en muchas ocasiones no están ayudando a nadie porque no se entienden. Y no se entienden porque no están contextualizadas. Hay que añadir contexto a las visualizaciones de datos.
La mera comparación de datos absolutos, omitiendo el contexto, puede llevar a engaño. Y eso es peligroso porque los consumidores de datos (la población en este caso) pueden caer en la percepción permanente de que los datos que nos ofrecen son falsos, o no sirven para nada, no aportan valor. En esos casos, agregar datos o anotaciones relevantes lleva a contar una versión muy diferente.

Tomando como ejemplo los datos ofrecidos por ElPais.com el día 9 de julio, vemos en este primer gráfico el dato absoluto de casos confirmados por Comunidades Autónomas (solamente aparecen las que más tienen):

Sin embargo, si le añadimos algo de contexto a los datos, por ejemplo, el número de habitantes, y hacemos una proporción vemos que podemos obtener mucha más información:

De la misma forma se podría tener en cuenta otros factores para contextualizar los datos y aportar mucha más información al lector de los informes. Por ejemplo, aportaría mucha información la edad media de la población de cada comunidad, o el número de turistas que recibe y su procedencia, factores clave en la propagación y comportamiento del COVID-19.

Por tanto, es importante plantearse de cara a una presentación de datos:

 

¿Puedo agregar claridad a los datos que proporciono resaltando o reforzando algún punto?

¿Necesito desglosar detalles que no son fáciles de ver?

¿Existe un valor atípico o una tendencia anormal que pueda explicarse con datos externos?

¿Cómo puedo ayudar al lector de los datos a tomar la mejor decisión?

 

El contexto es crucial, y diferencia una presentación bonita de una que, además, ofrece una visión real de los datos.

 

4. La importancia de las herramientas de trabajo colaborativas

 

La COVID-19 ha puesto patas arriba el entorno laboral estándar. Después de pasar semanas trabajando desde casa, muchas empresas han descubierto que esta nueva forma de trabajar ha venido para quedarse, o como mínimo para introducirse de una manera muy importante en el marco de trabajo empresa / trabajador.

Es cierto que el trabajo ya existía antes del COVID, pero de una manera marginal. Escasamente el 5% de los trabajadores tele trabajan desde casa en 2019 (fuente INE).

Es predecible una fuerza laboral más remota a partir de ahora. En este contexto las herramientas de trabajo colaborativas son aún más importantes. Zoom, Slack, Jira, etc. son herramienta de trabajo colaborativo que seguramente hemos usado casi todos durante este confinamiento.

En nuestro caso, como empresa dedicada a los datos y la inteligencia empresarial, si mezclamos «análisis de datos» y «herramientas colaborativas» nos aparece el concepto de BI Colaborativo.

 

¿Qué es el BI colaborativo?

 

La definición nos dice que se trata de la «fusión de software de inteligencia empresarial y herramientas de colaboración».

Se trata de una herramienta que permite a los usuarios ver, estudiar, discutir y actuar sobre lo que está sucediendo con los datos empresariales. De esta forma todo el mundo tiene acceso a las acciones a tomar, el contexto de los datos y al aprendizaje que se obtiene de ellos. Si una empresa quiere obtener el máximo beneficio de sus datos es conveniente que todos los actores se impliquen y usen los datos comerciales de la empresa.

Una herramienta BI que no ofrezca un entorno de colaboración en torno a los datos, no permitirá que la mayoría de las personas de la organización tomen decisiones basadas en la información que proporcionan los datos, o que al menos comprendan y confíen en las decisiones que se toman y que les puedan afectar.

No se trata solamente de anotaciones en informes o gráficos. Tampoco en realizar exportaciones de informes y compartirlos entre los miembros de una organización. Va mucho más allá, se trata de crear una verdadera «línea de tiempo», que incluya el desglose de tareas, programaciones, discusiones, comentarios o snapshots sobre los informes, alimentada por todos los usuarios.

Un BI colaborativo marca la diferencia entre un dashboard o un informe estático, sujeto a la interpretación individual de un único usuario, y la capacidad de detectar cambios, discutir, preguntar, asignar tareas, invitar a otros usuarios a dar su punto de vista, comprender y hacer comprender a otros el por qué sucede algo o el por qué se toma una determinada decisión basada en los datos.

ENDAS BI es una herramienta de BI, y ofrece un entorno colaborativo único en el mercado para poder desarrollar una verdadera plataforma común de trabajo basado en la información, para todos los miembros de la organización.

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