La gran mayoría asume que conoce Excel, y todo va bien, hasta que alguien -o la vida- te pide un análisis relativamente sofisticado.
En los últimos cinco años, he dedicado absolutamente todo mi tiempo a conocer más y más el mercado de Inteligencia de Negocios (BI), Ciencia de Datos, Analítica de Datos, ML, et al., particularmente en Ecuador. Una de las premisas con las que arranqué era: organización de alto prestigio = habilidades analíticas fuertes y homogéneas. Terreno fértil para propiciar la adopción de tecnologías analíticas disruptivas. La realidad es que, con muchísima frecuencia, empresas de todo tamaño y nivel de madurez tecnológica o de gestión de datos, tienen fuertes vacíos y desafíos en las habilidades de su talento para el uso de herramientas que se podrían considerar “elementales”, Excel entre ellas.
Excel (o sus análogas -hojas de cálculo- e.g. GoogleSheets, OpenOffice) es probablemente la herramienta “digital” de trabajo con más uso en el mundo. Creemos conocerla porque siempre estuvo ahí, porque tuvimos algún curso introductorio en el colegio o porque la hemos usado por varias horas sin mayor dificultad. Sin embargo, lo usual es que no conozcamos sus fortalezas y debilidades, para qué realmente fue diseñada y todos los problemas que nos puede evitar y/o provocar.
No pretendo entrar en la discusión de niveles de conocimiento (básico, intermedio, avanzado) vs. roles/funciones, sino definir aquellos que se pueden considerar puntos básicos o “trucos” de gestión diaria, que estoy seguro todo profesional debe conocer. Por ejemplo, si no sabes para qué sirven los comandos COINCIDIR() o BUSCARV(), “está todo bien”, pero si no puedes construir una tabla dinámica y en tu CV dices que conoces Excel, tienes una gran deuda contigo mismo.
Puede usarse inclusive como un checklist, pero acá dejo mis principales recomendaciones y aprendizajes:
- Excel no es solo memoria, como muchas otras herramientas de análisis, es práctica. Trata de verte en más y nuevos desafíos usándola.
- Si crees que alguno de tus análisis está volviéndose demasiado complicado, muy probablemente no estás usando Excel adecuadamente, ó ese análisis NO se resuelve con Excel. Investiga.
- Excel puede ser relativamente gráfico, una de las opciones simples más utilizadas son los formatos condicionales y la aplicación de mapas de calor. Pruébalos.
- Ocasionalmente, usa algo más que las operaciones aritméticas fundamentales, las fórmulas no muerden, revísalas.
- Es casi seguro que, ejercitarte más en Excel impactará en tu productividad pues encontrarás algún punto de mejora en tu gestión actual.
- EXTRA (ya estamos en 2021): Excel te prepara bastante bien, independientemente de tu profesión o carrera universitaria, para ejercitar tus habilidades de cálculo e interpretación analítica, además de presentarte indirectamente algunos elementos del mundo de bases de datos relacionales. Ah, ¡por cierto!, para Excel no aplica la excusa aquella “es que no soy técnico”.
- EXTRA (para gestores de talento): Es muy difícil solo “hiperespecializar” equipos pequeños (con Python, Spark, R, SQL, más N otros conocimientos) y lograr objetivos tecnológicos + analíticos organizacionales. No descuides conscientemente a la gran mayoría de tu talento, pues muy probablemente sea buena idea homologar conocimientos, inclusive para casos como Excel.
¿Qué viene después? Concreto, mapear tu realidad en competencias analíticas, aspirar a grandes cosas, pero no asumir que las competencias básicas que creías dominadas están realmente dominadas (aplica para profesionales y empresas). Tesis personal, Excel puede ser al análisis de datos lo que el idioma inglés es a la comunicación en el siglo XXI. No se usa siempre, pero nos permite entender muchas cosas. Hace años era un plus, ahora se asume que viene por defecto en el paquete.
“En todas las actividades es saludable, de vez en cuando, poner un signo de interrogación sobre aquellas cosas que por mucho tiempo se han dado como seguras.” – Bertrand Russell.
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Autor: Jorge Jaramillo
Gerente General en handytec, su enfoque dentro de la empresa es líneas de servicio de Estrategia & Gobernanza de Información y Geoanalítica. Ingeniero en Tecnologías Electrónicas y Maestro en Administración de Tecnologías de Información, ambos grados por el Tecnológico de Monterrey. Además es Master of Philosophy in Technology Policy por University of Cambridge, con enfoque en Inteligencia Artificial y Política de Datos. Ha desarrollado numerosas iniciativas estratégicas basadas en datos y en su visualización efectiva para las industrias de banca, retail y seguros en Ecuador, México, USA y UK.