“Data Literacy, o alfabetización de datos, es la capacidad organizacional para leer, interpretar, analizar y comunicar datos dentro de su contexto, apoyando la toma de decisiones estratégicas, operativas y tácticas en todos los niveles de una organización. Este conjunto de competencias se ha vuelto fundamental para los equipos directivos en el entorno empresarial actual, caracterizado por grandes volúmenes de información y alta presión para la toma de decisiones ágiles y certeras”.
Data Literacy a vista de pájaro
En el contexto económico actual, la información fluye más rápido que nunca y los datos se multiplican exponencialmente a medida que encontramos nuevas fuentes de información que nos ayudan a relacionarlas con los objetivos de negocio para tomar decisiones estratégicas más acertadas.
Sin embargo, tener datos no es suficiente: la ventaja competitiva real surge de la capacidad de toda la organización para entenderlos, analizarlos y utilizarlos estratégicamente. A esta capacidad la llamamos Data Literacy.
Implica saber identificar los datos que son realmente relevantes, comprender sus fuentes y los métodos analíticos utilizados, interpretar visualizaciones y comunicar hallazgos de forma efectiva orientada a generar valor para el negocio. Es, por tanto, una competencia transversal que abarca tanto el pensamiento crítico y ético alrededor de los datos como la habilidad para liderar equipos en su objetivo de convertir la información en ventaja competitiva.
Desde un punto de vista estratégico, sus aportaciones asientan los fundamentos de una organización decision-centric efectiva, sobre todo si tenemos en cuenta las siguientes ventajas:
Consolidación de la cultura data-driven
Favorece una cultura de toma de decisiones fundamentada en evidencia y no en intuición, incrementando la eficiencia y el rendimiento general de la organización.
Incremento de la eficiencia y nuevos Ingresos
Permite identificar oportunidades para optimizar y crear nuevas fuentes de ingreso a través de un análisis riguroso de los datos tanto internos como externos.
Mejora la comunicación interdepartamental
Mejora la comunicación interdepartamental mediante el establecimiento de un lenguaje común, facilitando la alineación de los equipos entorno a los objetivos empresariales y mejorando la agilidad en la ejecución.
Desarrollo de ventajas competitivas
Contribuye al desarrollo de ventajas competitivas sostenibles, permitiendo posicionar a la organización en mercados en rápida evolución y altamente digitalizados.
Por tanto, la alfabetización de datos no es un concepto técnico: es una habilidad estratégica que facilita a las organizaciones tomar decisiones más rápidas y seguras, optimizar la rentabilidad y anticipar los movimientos del mercado. Asimismo, es más eficaz a la hora de identificar ineficiencias, para la reasignación de recursos con mayor precisión o para minimizar riesgos en las operaciones y proyecciones.
Pero, sin duda, el impacto más transformador es el cultural: cuando todos en una organización —desde la primera línea hasta la alta dirección— comparten un mismo lenguaje basado en datos, se logra una mejor alineación, responsabilidad y confianza. Las empresas dejan de depender de percepciones aisladas y comienzan a trabajar sobre evidencias que impulsan el progreso hacia adelante.
Evaluando el nivel de madurez de la Data Literacy
Conocer el nivel de madurez de Data Literacy en las organizaciones es la base para diseñar, implementar y mejorar de manera continua para asegurar que los datos sean utilizados como activo estratégico y las personas se conviertan en agentes clave de la transformación digital.
Sin duda, la evaluación efectiva de los niveles de alfabetización de datos en un organización debe combinar claridad, contexto real, personalización y medición de impacto, apoyando así la transformación cultural hacia una organización alineada con el uso inteligente de los datos.
Pero ¿por qué es tan relevante medir el nivel de madurez de alfabetización de datos en una organización?
De acuerdo con las investigaciones de los analistas de la industria, existe un consenso generalizado entre la alta dirección de que la alfabetización de datos es importante, pero la mayoría reconocen que existe una brecha clara entre lo que se espera y lo que realmente se obtiene. Los resultados apuntan a que en muchas organizaciones menos de la mitad de los colaboradores disponen de habilidades de Data Literacy suficientes, una barrera que impide consolidar cualquier estrategia data-driven a pesar de que la alta dirección reconoce que es un factor diferenciador para el éxito competitivo, incluyendo la capacidad para innovar y para la resiliencia organizacional. Por ello, valoran positivamente las iniciativas y herramientas que permitan medirla, desarrollarla y promoverla culturalmente.
Todos los analistas coinciden en un punto: Data Literacy debería ser una prioridad estratégica y un desafío que exige un enfoque multidisciplinar, con énfasis en la formación continua, la adaptación organizacional y el compromiso de toda la dirección para tener un impacto real.
Existe una brecha entre la ambición y la realidad
Los líderes empresariales reconocen que la alfabetización de datos es crítica, pero la mayoría admite que sus empleados aún no tienen las competencias necesarias. Gartner y Forrester coinciden: la falta de Data Literacy es uno de los principales frenos para que las estrategias de datos y analítica generen valor real.
La sobreconfianza del liderazgo es factor de riesgo
Muchos directivos creen que tienen un nivel-alto de Data Literacy, pero los estudios muestran que en la base de la organización estos niveles son insuficientes. Esta desconexión puede llevar a expectativas irreales y a cierta frustración cuando las iniciativas data-driven no prosperan.
Las organizaciones maduras obtienen ventajas tangibles
Los analistas señalan que donde existe un nivel alto de alfabetización de datos, hay decisiones más rápidas, mejor innovación, mayor eficiencia y más ROI en proyectos de datos. Es decir: la alfabetización de datos no es una soft skill, sino una palanca estratégica que, por otra parte, debe medirse.
Veamos a continuación los niveles de madurez a partir de los cuáles es posible identificar el estado actual de la organización:
Nivel 1: Inicial
En términos generales, el uso de datos es mínimo y reactivo y la mayoría de las decisiones no se fundamentan en datos. Hay un escaso acceso a fuentes de información y barreras de acceso, ausencia de métricas claras y bajo nivel de confianza en la información disponible.
- La organización apenas comienza a recolectar y utilizar datos.
- No existen procesos formales para el manejo ni estándares de calidad de datos.
- La toma de decisiones se basa mayormente en intuición, sin apoyo en datos.
- La alfabetización en datos es muy baja o inexistente en la mayoría de los empleados.
Riesgo estratégico
Alta vulnerabilidad ante cambios del mercado debido a la falta de evidencias objetivas para la toma de decisiones.
Nivel 2: Básico
Existen informes aislados y algunos indicadores clave, pero la información no está integrada ni se comparte de manera consistente. Se utilizan datos en algunas reuniones pero de forma puntual, aunque su interpretación depende de analistas especializados.
- Se empiezan a usar datos para apoyar decisiones pero de forma reactiva y puntual.
- Algunos equipos generan informes e indicadores, pero falta sistemática y colaboración interdepartamental.
- La cultura data-driven comienza a emerger, aunque aún se observan síntomas de resistencia y limitaciones en las habilidades de los equipos.
Riesgo estratégico
Los datos están disponibles, pero no se convierten en un activo compartido ni generan valor sostenido.
Nivel 3: Intermedio
Los equipos comienzan a incorporar datos en la toma de decisiones de manera regular. Hay mayor confianza en la información, aunque persisten los silos (aislados) organizacionales. Se observa un uso creciente de herramientas de BI (como Sisense), participación activa de mandos intermedios en el análisis y una mayor conciencia de la necesidad de basarse en datos.
- Los datos comienzan a ser el eje central en la toma de decisiones y en procesos clave.
- Se desarrollan cuadros de mando, modelos analíticos y se automatizan los informes.
- Existen iniciativas (aunque débiles) de gobernanza, calidad y capacitación en Data Literacy.
- La mayoría de los empleados tienen competencias básicas e intermedias en datos.
Oportunidad estratégica
Consolidar la gobernanza de datos y avanzar en la estandarización de métricas para alinear áreas y funciones.
Nivel 4: Avanzado
El acceso a datos es democrático y transversal. La mayoría de los colaboradores interpreta y comunica información de forma autónoma. Existe una amplia adopción de plataformas analíticas (como Sisense), métricas comunes en toda la organización y decisiones estratégicas sustentadas en evidencias.
- Data Literacy está integrada en la cultura organizacional de manera transversal.
- Se aplican analíticas avanzadas, Inteligencia Artificial y machine learning.
- Las decisiones estratégicas se fundamentan en información confiable y accesible a todos los niveles.
- Se fomenta el aprendizaje continuo y compartido entorno a los datos.
Ventaja estratégica
Capacidad de reaccionar con agilidad, mejorar la rentabilidad y reducir riesgos al contar con un lenguaje común de datos.
Nivel 5: Líder en datos
La organización es plenamente data-driven. Los datos se integran de manera proactiva en la estrategia, la innovación y en el día a día de las operaciones. La cultura organizacional está centrada en la evidencia, la experimentación basada en datos, y existen altos niveles de confianza en la calidad de la información en todos los niveles.
- Los datos y la alfabetización de datos están en el ADN del negocio.
- Hay pleno gobierno del dato, seguridad, ética y un ecosistema tecnológico maduro.
- La organización innova permanentemente gracias al uso de datos y domina la comunicación efectiva con insights.
- Los colaboradores son altamente competentes y la gestión es proactiva y predictiva.
Ventaja estratégica
Diferenciación sostenible en el mercado, innovación continua y capacidad para anticiparse a tendencias y disrupciones.
A partir del diagnóstico inicial, es posible definir las acciones necesarias para avanzar hacia una cultura plenamente data-driven.
Cómo medir la Data Literacy en mi organización
Una vez descritos los distintos niveles, el nivel de madurez de la alfabetización de datos en una organización se puede medir combinando enfoques cuantitativos y cualitativos, utilizando encuestas, tareas prácticas, autoevaluaciones y análisis del impacto empresarial.
Veamos a continuación algunas recomendaciones para implementar un programa formal que contribuya a la consolidación de la estrategia y a la mejora continua:
Encuestas y autoevaluaciones estructuradas
Muchas organizaciones creen que “usan datos”, pero en la práctica los equipos dependen más de la intuición o de informes aislados. Medir y establecer un programa de autoevaluación de forma continua permite visibilizar las brechas entre lo que la dirección cree y lo que efectivamente ocurre en la organización.
Aplicar encuestas anónimas en todos los niveles jerárquicos para preguntar sobre la facilidad, interés y capacidad para el trabajo con datos, interpretación de gráficos y KPIs, permite evaluar con precisión cómo se utilizan los datos a la hora de tomar decisiones y el dominio del lenguaje de los datos en la organización.
- ¿Cuántos empleados pueden interpretar gráficos y KPIs?
- ¿Cuántos directivos fundamentan argumentos en cifras relevantes?
- ¿Cuántos empleados pueden explicar resultados de procesos de su área?
- ¿Se utiliza un marco común y comprensible para hablar de datos en la empresa?
Evaluación práctica de competencias
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Encuestas internas: preguntas sobre confianza en los datos, nivel de autonomía para analizarlos y frecuencia de uso en la toma de decisiones. Asimismo, evaluar si los empleados y directivos utilizan activamente los datos para mejorar procesos, reportar resultados e incidir directamente en la estrategia organizativa.
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Evaluaciones prácticas: pequeños ejercicios para medir habilidades básicas (ej. interpretar un gráfico, detectar tendencias, identificar KPI relevantes) o analizar un conjunto de datos y comunicar conclusiones, diseñar visualizaciones relevantes y presentar casos de negocio basados en cifras.
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Análisis de adopción de herramientas: medir qué tan extendido está el uso de soluciones de BI como Sisense, cuántos usuarios activos hay y cómo interactúan con los cuadros de mando.
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Entrevistas y focus groups: permiten entender percepciones culturales y barreras (ej. “los datos son complicados” o “solo el área de analítica sabe usarlos”).
Indicadores empresariales de Data Literacy
Sin medir, la capacitación en datos corre el riesgo de ser genérica. Al conocer dónde están las debilidades (ej. interpretación de gráficos, confianza en los datos, comunicación entre áreas), se pueden diseñar programas de formación más orientados, optimizando recursos y tiempo. Entre otras, es recomendable:
- Medir el porcentaje de decisiones clave fundamentadas en análisis de datos vs. intuición.
- Analizar la eficiencia operativa tras la capacitación en alfabetización de datos y comprobar si mejoran indicadores estratégicos.
- Evaluar la accesibilidad y uso de foros, talleres, recursos formativos y marcos colaborativos sobre datos.
Diagnóstico y benchmarking
Realizar benchmarking interno y externo para comparar el nivel de Data Literacy propio, incluyendo referencias sectoriales, puede ser una excelente forma de medir el éxito de nuestra estrategia. Por otra parte, obtener certificaciones externas o desplegar sistemas que nos ayuden a verificar en nivel de habilidades de los equipos permiten objetivar el diagnóstico y avanzar en la mejora continua.
Ciclo de mejora continua
Revisar periódicamente los datos recogidos y ajustar los programas de formación, la documentación y la difusión de la cultura data-driven es una tarea que debe formar parte de la agenda estratégica al más alto nivel de la organización. Medir el avance en competencias y el impacto en resultados (KPIs definidos de alfabetización de datos) en cada ciclo de revisión es fundamental para asegurar el progreso.
Algunas métricas que pueden ayudar a monitorizar el avance en las primeras etapas podrían ilustrar la eficacia del programa de mejora continua:
- % de empleados que usan datos en sus informes y presentaciones.
- % de decisiones estratégicas documentadas con evidencias cuantitativas.
- Nivel de confianza declarado en la calidad de los datos (medido por encuestas).
- Ratio de usuarios activos vs. totales en plataformas de analítica.
- Tiempo promedio para responder a una pregunta de negocio con datos.
Este enfoque integral ayudará a establecer un modelo sistemático para medir la madurez, identificar brechas, potenciar el desarrollo cultural y orientar la toma de decisiones informadas en todos los niveles de la organización.
Sisense y su contribución al avance de la Data Literacy
Sisense, como plataforma líder en analítica avanzada y business intelligence, contribuye significativamente al desarrollo del Data Literacy de varias formas. Sisense no solo es una plataforma de analítica o de inteligencia de negocio (BI), sino que es un catalizador de transformación cultural y estratégica para progresar en el objetivo de las organizaciones data-driven.
Enfoque en el usuario final
Sisense: Pone mucho énfasis en que cualquier persona pueda interactuar con los datos, no solo los analistas o científicos de datos. Su plataforma está diseñada para que los usuarios construyan cuadros de mando y exploren insights sin depender constantemente de TI.
Competidores: La mayor parte de las herramientas del mercado requieren que los usuarios tengan una cierta capacitación en SQL, modelado de datos o scripting antes de poder “entender” realmente los datos; en muchos casos, los usuarios deben aprender un lenguaje propietario.
Integración de Inteligencia Artificial
Sisense: Incorpora IA y aprendizaje automático para facilitar la interpretación de los datos. Por ejemplo, genera recomendaciones automáticas de visualizaciones o insights, lo que ayuda a los usuarios menos expertos a tomar decisiones basadas en datos.
Competidores: Herramientas como Tableau o Power BI ofrecen visualizaciones y análisis, pero la generación automática de insights guiada por IA es menos sofisticada o más limitada a funciones avanzadas.
Capacidades de datos semánticos
Sisense: Su motor de datos permite unificar fuentes de datos complejas en un modelo semántico coherente. Esto significa que los usuarios pueden trabajar con métricas y KPIs consistentes sin preocuparse por la complejidad subyacente.
Competidores: Otros BI tradicionales requieren que los usuarios tengan un entendimiento técnico más profundo para combinar y limpiar datos.
Analítica embebida y democratización
Sisense: Permite integrar análisis en aplicaciones internas o externas, lo que facilita que los datos lleguen al flujo de trabajo diario de los usuarios, aumentando la alfabetización de datos sin necesidad de entrenamientos largos.
Competidores: Algunas plataformas permiten embeber, pero Sisense hace énfasis en hacerlo con facilidad y personalización, incluyendo una suite completa para desarrolladores (Compose SDK), lo que acelera la adopción de cultura de datos y reduce la fricción entre los equipos de producto y TI.
Interfaz intuitiva y Autoservicio analítico
Sisense combina un diseño de interfaz amigable con un poderoso backend de análisis. Esto ayuda a que la alfabetización de datos no sea solo para expertos: los usuarios pueden explorar y responder preguntas por sí mismos.
Con respecto a sus competidores, muchas plataformas requieren formación extensa para que los usuarios aprovechen todo el potencial de la herramienta.
A diferencia de muchos de sus competidores, Sisense actúa como un habilitador clave para consolidar la madurez de la estrategia y la alfabetización de datos gracias al enfoque de su plataforma que va más allá del modelo tradicional de consultar cuadros de mando, incluso en la adopción de la Inteligencia Artificial.
Sisense y sus principales competidores: análisis comparativo del enfoque Data Literacy
Implementar Sisense bajo el paraguas de una estrategia sólida de Data Literacy genera un círculo virtuoso de mejora continua:
Más usuarios interactúan con datos
Sisense facilita que los usuarios, sin ser expertos en BI o sin disponer de conocimientos en ciencia de datos, puedan acceder y explorar los datos de manera sencilla e intuitiva. Por tanto, más personas en la organización pueden tomar decisiones basadas en datos en lugar de intuición.
Permite la integración, visualización y exploración intuitiva de grandes volúmenes de datos, acercando el análisis avanzado a perfiles no técnicos.
Mayor comprensión y confianza en la información
Al proporcionar herramientas intuitivas y visualizaciones claras, los usuarios aprenden a interpretar correctamente los datos. Por tanto, se reducen los errores en la interpretación y aumenta la confianza en los insights.
Sisense incorpora en los cuadros de mando asistentes de data storytelling y cuadros de mando interactivos que facilitan la comunicación y el descubrimiento de situaciones complejas en un lenguaje accesible para la toma de decisiones ejecutiva.
Decisiones más rápidas y acertadas
Cuando más personas entienden los datos, las decisiones son rápidas, precisas y basadas en evidencia. En consencuencia, mejoran los procesos, se optimizan los recursos y se produce una mayor alineación estratégica.
Contribuye a la democratización del acceso a la información, capacitando a todos los niveles jerárquicos para participar activamente en el análisis y uso estratégico de los datos.
Cultura de datos reforzada
Sisense facilita enormemente el fortalecimiento de la cultura data-driven, pues no solo mejora decisiones y resultados, sino que instala la cultura de datos como parte del ADN de la organización, haciendo que el círculo virtuoso sea tanto técnico como cultural.
Automatiza los procesos analíticos y genera alertas inteligentes, lo cual acelera la adopción de prácticas data-driven a lo largo de la organización.
La organización se vuelve más ágil e innovadora
Con Sisense, los insights basados en datos ayudan a enfocar recursos y esfuerzos donde generarán mayor impacto, reduciendo los desperdicios de tiempo y recursos, reforzando la agilidad organizacional.
Al tomar mejores decisiones, basadas en evidencia, todos aprenden y participan, la organización se adapta rápido a los cambios y cada iteración refuerza hábitos y procesos al mismo tiempo que va debilitando la resistencia a medida que los resultados muestran los beneficios.
En definitiva, la combinación de Data Literacy como cultura y Sisense como tecnología habilitadora dota a nuestros clientes de un nivel de madurez superior en su estrategia: una empresa verdaderamente data-driven, que acelera sus decisiones, protege su rentabilidad y sostiene su crecimiento en un entorno de alta competitividad.
¿Quieres saber cómo tu organización puede elevar con Sisense su nivel de alfabetización de datos mientras despliegas una plataforma analítica intuitiva, asistida por la IA, para que los usuarios puedan tomar decisiones de alto impacto en todos tus procesos y estrategias de negocio?
Hablemos, te mostraremos cómo es posible hacerlo realidad viendo Sisense en acción.
Parapentex Studios, September 2025