En un primer momento, la cultura de datos ha estado asociada al requerimiento por parte de los participantes de conocer y usar fuentes de datos para tomar decisiones en procesos organizacionales; sin embargo, también ha surgido una amplia discusión basada en el uso responsable de los datos (ética de datos) que apunta hacia una mayor participación en el diseño e infraestructura de datos, así como el control y valoración de las prácticas fundadas en datos para balancear el impacto de su uso en contextos organizacionales y comunitarios.

La cultura de datos no es más que el conjunto de creencias y comportamientos colectivos de las personas que valoran, aprovechan y promueven el uso de datos para optimizar la toma de decisiones; en consecuencia, los datos se integran en las operaciones, mentalidad e identidad de una organización. El objetivo es permitir a todos acceder a la información que necesitan para basarse en datos y superar los desafíos cada vez más complejos y emergentes.

Lo anterior quiere decir que la cultura de datos no está limitada a tendencias económicas o sociales que puedan afectar a un colectivo, al volumen de transacciones, o el rendimiento de un sistema bien sea desde la eficacia, eficiencia, productividad, calidad, inclusión social, entre otros. También encuentra aplicabilidad en la planificación urbana o de transporte en general, o los programas incipientes de “ciudades inteligentes”, por ejemplo. Aparte de la salud, en el campo educativo existen múltiples opciones, desde la necesidad de alfabetizar en datos, como la equidad en el uso de analíticas de aprendizaje.

Si bien es cierto que las buenas prácticas pueden conllevar al éxito de una organización, hay que tener presente que las infraestructuras de datos implementadas pueden ocultar inequidades, sesgos, o incluso caer en el control abusivo y extrema vigilancia de los participantes (como el caso laboral de una de las más grandes empresas de paquetería norteamericana, que forzaba a sus trabajadores a cumplir con las “expectativas de rendimiento” para medir productividad, implementando modelos de hipervigilancia).

Los desafíos son múltiples y emergentes; en el próximo post “elementos a considerar para establecer una cultura de datos”.