Recientemente estuve viendo una charla de TED de Susan David, psicóloga y escritora del libro Emotional Agility. La charla El don y el poder del coraje emocional me inspiró un paralelismo entre dos materias que me apasionan: el análisis de datos y la psicología y que una misma circunstancia en mi vida, allá por el 2007, me llevó a descubrirlas. En la primera tengo la inmensa suerte de disfrutar trabajando en ella y la segunda está presente en mi vida de manera continua, llegando a constituir una gran afición el leer, ver charlas, reportajes o entrevistas sobre esa temática.
En la charla, Susan David afirmaba algo así como:
“Cuando a la gente se le permite sentir sus verdaderos sentimientos, el compromiso, la creatividad e innovación florecen en la organización. La diversidad se da en las personas pero también en lo que está dentro de ellas, incluyendo la diversidad de las emociones. Las personas y equipos más ágiles y resistentes, así como las organizaciones, familias, comunidades, están edificadas en la apertura a las emociones humanas normales.”
El pasado 16 de agosto, el CEO de hiberus Sergio López publicaba en LinkedIn un artículo donde hacía referencia al bienestar emocional y mental, así como a la importancia de la incorporación de psicólogos en el mundo de la empresa.
La psicología y el cuidado de la salud mental están incorporándose cada vez más a nuestra vida, tanto personal como profesional y se está normalizando hablar de ella abiertamente. Y la confluencia en el tiempo del artículo de Sergio y la charla de Susan me ha servido de acicate para escribir este post. Un post que pretende explicar esa ‘idea feliz’ que me surgió, ese paralelismo de la psicología con la analítica de datos, algo que puede ser complicado de ver así de primeras, puesto que lo racional (datos) y lo emocional (sentimientos) están gestionado por hemisferios cerebrales opuestos.
Fuente: Psicoaula
Que nuestro cerebro disponga de dos hemisferios con funciones tan diferenciadas no quiere decir que estén desconectados o que trabajen de manera independiente, todo lo contrario, son complementarios.
Agilidad Emocional
Susan define la agilidad emocional como la capacidad de conectar con nuestro mundo interior. Pueden ser pensamientos, emociones, recuerdos y convivir con todos ellos de forma saludable de manera que nos ayude a vivir siendo coherentes con nuestros valores.
¿Cuál es la diferencia entre agilidad emocional y la inteligencia emocional? La inteligencia emocional se considera un tipo de inteligencia pero no se pensó como concepto moral. Por lo tanto, esa inteligencia se puede usar con fines loables o despreciables, sin estar ligada a los valores, principio fundamental del concepto de agilidad emocional.
Desde luego la charla es mucho más extensa e interesante de lo que yo voy a ser capaz de plasmar en este artículo, y tampoco es esa la pretensión.
En este punto del post espero haber generado en las personas lectoras suficientes expectativas de averiguar dónde quiero llegar, pero sé que más de alguna habrá perdido el interés porque se supone que este es un blog tecnológico.
De todas maneras, yo sigo… por si sois de los que os he despertado cierta curiosidad y, además, os adelanto que voy a ponerme algo más técnica.
Analítica de Datos
El análisis de datos es un proceso que consiste en inspeccionar, limpiar y transformar datos con el objetivo de resaltar información útil, para sugerir conclusiones y apoyo en la toma de decisiones. Fuente: Wikipedia
La analítica de datos permite a las organizaciones analizar todos sus datos (en tiempo real, históricos, no estructurados, estructurados, cualitativos) para identificar patrones y generar conocimientos para informar y tomar decisiones, conectando la inteligencia y la acción.
La capacidad de capturar, almacenar y analizar datos es un requisito básico para todas las organizaciones del mundo.
Cuadro de Mandos
Los Cuadro de Mandos permiten a las organizaciones disponer de representaciones gráficas de sus KPI (Key Performance Indicator), los cuales sirven para analizar los datos y visualizar la información de una manera sencilla y poder tomar decisiones con rapidez.
En la elaboración de los Cuadros de Mandos se necesita igual dosis de capacidad analítica y racional, como de creatividad e intuición. Hemisferio izquierdo y derecho trabajando de manera coordinada al servicio del dato.
Esto se puede comprobar, por ejemplo, viendo la visualización ganadora del primer “Hiberus Dataviz Challenge” por nuestro compañero Maximiliano Rodríguez de Data Analytics.
Data Warehouse
En el contexto de la informática, un almacén de datos o repositorio de datos (del inglés data warehouse) es una colección de datos orientada a un determinado ámbito (empresa, organización, etc.), integrado, no volátil y variable en el tiempo, que ayuda a la toma de decisiones en la entidad en la que se utiliza. Se usa para realizar informes (reports) y análisis de datos y se considera un componente fundamental de la inteligencia empresarial. Fuente: Wikipedia
Siguiendo con la analítica de datos desde la perspectiva de la creación y explotación de un Data Warehouse, el diagrama simplificado que habitualmente conocemos es el siguiente:
Fuente: FineProxy
Como primer paso se realiza la extracción de datos de los diferentes sistemas de información origen, a los que se aplicará un proceso de transformación tras el que se realizará la carga en el Data Warehouse, creando un almacén de información con el que podremos llevar a cabo una explotación que nos lleve a la toma de decisiones.
Modelo Cognitivo Conductual
Me traslado de nuevo al hemisferio derecho para mostraros el diagrama del Modelo Cognitivo Conductual. El modelo cognitivo conductual une conocimientos de la teoría del aprendizaje con el procesamiento de la información y trata de explicar cómo se aprenden determinadas conductas.
Se basa en la relación en la que determinadas situaciones son interpretadas con determinados pensamientos que generan emociones y sentimientos, y que en respuesta a ellos se llevan a cabo las diferentes acciones que componen nuestra conducta.
Fuente: @psiconeuromanta
Ya os he desvelado los puntos de paralelismo, pero voy a realizar el mapeo de cada uno de ellos para que se vea más clara la idea (quien dice ‘idea’, dice elucubración).
Extracción
La realidad en la que vivimos se conforma como situaciones que, en caso de que se deseen analizar y explotar se suelen almacenar en diversos Sistemas de Información: compras, ventas, movimientos bancarios, historiales clínicos… Y en diversos formatos: bases de datos, hojas de cálculo, ficheros planos, imágenes, vídeos…
Los hechos que vivimos cada día generan en nosotros unos pensamientos que desencadenan los siguientes pasos del proceso.
Transformación
“Las emociones son datos” Susan David.
Lo reconozco, esta fue la frase que me disparó “el trigger” que se ha materializado en este post.
Todo pensamiento genera una emoción de manera casi inmediata e inevitable.
En la fase de transformación de los procesos ETL se aplican unas reglas de negocio a los datos extraídos como paso previo a la carga. Es una fase imprescindible para asegurar la calidad, puesto que en ella se realizan labores de limpieza, normalización, eliminación de duplicados, integración e incluso cifrado si es necesario.
Cuando nos damos ‘permiso’ para procesar nuestros pensamientos y emociones, a veces a solas, a veces con ayuda de amistades o profesionales, estos se limpian, normalizan e integran en nosotros con mayor calidad. Por lo tanto, al igual que en las ETL, es imprescindible que cada pensamiento se transforme en un sentimiento de calidad antes de incorporarlo a nuestro almacén de información que conformará nuestros recuerdos.
- Si disponemos de unos recuerdos sanos y de calidad, cuando nuevos pensamientos aparezcan debido a las situaciones vividas, nuestros sentimientos serán de mayor calidad y las decisiones más acertadas.
- Si disponemos de un Data Warehouse de calidad, cuando nuevos datos se incorporen desde las distintas fuentes de información, la información generada será de mayor calidad y las decisiones más certeras.
Se trata del mismo proceso de retroalimentación en ambos casos.
Somos dueños de nuestras emociones al igual que somos dueños de nuestros datos. Nunca tomaríamos decisiones según datos en bruto, sin procesar, al igual que no debemos dejarnos llevar por las emociones y tener una conducta impulsiva sin reflexionar.
Carga
Como ya he comentado en el paso anterior, lo fundamental ya estaría hecho. En la carga nos limitaremos a utilizar la estrategia de actualización de datos más indicada.
- INSERT: solo dejamos pasar lo nuevo, pero no modificamos lo que ya existe. Esto puede provocar datos obsoletos así como mantener creencias irracionales aprendidas.
- INSERT/UPDATE: en este caso incorporamos nuevos datos y experiencias, así como nos permitimos desaprender, renovar nuestras creencias o cambiar nuestras opiniones.
Toma de Decisiones
Aquí pasamos a la acción. ¿Y con qué contamos para tener una conducta/decisión acertada?
Principalmente en 2 pilares:
- Data Warehouse = Recuerdos
De ahí la importancia de la calidad de esa memoria, de ese almacén de datos que será la materia prima de nuestras decisiones. - KPIs = Valores
«Lo que no se puede medir no se puede gestionar»
«No hay viento favorable para quién no sabe a dónde va»
Será fundamental la definición de objetivos. Estos deben ser SMART: específicos (Specific), medibles (Measurable), alcanzables (Achievable), realistas (Realistic) y de duración limitada (Time-bound).
¿Y aquí acaba todo? Como os comenté anteriormente, este es un proceso cíclico, de feedback continuo. Lo resumiré en esta pequeña ilustración:
Fuentes: Psicología Yeste (izquierda) y Supera T (derecha)
Si este artículo sobre la relación entre Psicología y Análisis de Datos os ha hecho reflexionar, aunque solo sea un poquito, os recomiendo ver la charla completa.
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