La palabra Digital debe ser una de las más utilizadas en nuestro vocabulario justo por debajo de “ok” que se calcula que se utiliza cada día una vez por segundo y está presente en más de 600 idiomas y dialectos. Si añadimos un anglicismo al lado ya tenemos el perfecto trabalenguas. Aunque es verdad que mucho de estos terminos son pura moda, todos surgen con una intención concreta, que muchas veces se pierden cuando las personas empiezan a usarlos para comunicarse con sus equipos o proveedores
En este post me gustaría diferenciar Data mindset de otras acepciones similares que pueden tener cierta cercanía pero que no necesariamente significan lo mismo. En concreto de estos cuatro términos:

Partimos del centro, nuestra definición de Data Mindset: "”El interés y capacidad de las personas para gestionarlos datos y apoyarse en ellos para trazar estrategias, definir planes, tomar decisiones, liderar equipos o influir tanto dentro como fuera de la organización”. Nuestro posicionamiento es que Data mindset es una nueva competencia que surge comoconsecuencia de la transformación digital de la empresa y la sociedad. Es una competencia transversal a todas las funciones y puestos de trabajo porque está vinculada a la persona a la forma a las capacidades y su talento.
El término mas cercano a Pensamiento del dato sería Digital Mindset. Ambos juegan en el enfoque, pero tienen una definición diferente. Podemos definir digital mindset como "pensar en el mundo onliney offline, como un solo mundo. El mindset digital busca constantemente generar experiencias en los dos mundos de manera que ambos se unan en uno mismo". Podemos decir que del digital mindset es mas amplio, tiene una visión mas comprensiva y que en su definición incluyen los datos y su tratamiento para conseguir experiencias diferenciales. Por tanto podemos concluir que el pensamiento del dato es una concreción del pensamiento digital en uno de los aspectos fundamentales de la transformación digital, que son los datos.
Digitalización es el proceso de transformar procesos analógicos y objetos físicos en digitales1. Ejemplos comunes de digitalización son las fotos, las películas, la música, etc. La información analógica, como las imágenes o el sonido, se almacena en unidades digitales. La relación con Data Mindset es que la fuente que genera datos es la digitalización, y esta fuente, genera hoy una gran variedad, cantidad y disponibilidad de datos. Por tanto es clave en el ámbito empresarial conocer el proceso de digitalización para desde lo que genera, el dato, mejorar, o evolucionar, las funciones empresariales, operaciones comerciales, los modelos de gestión de clientes, y procesos de comunicación.
Data-driven suele utilizarse siempre al lado del término "empresa": data-driven company y hace referencia a los modelos de gestión de datos y procesos para fomentar la distribución de información entre los distintos departamentos de la empresa, y llevar un control de todo el proceso para fomentar una mejora continua. Cuando una empresa empieza su camino en la digitalización parte de una reflexión: ¿Cómo podemos gestionar nuestros datos para que aporten el mayor valor posible ala organización?. En este sentido data mindset y data-driven son terminos complementarios que tienen un fin común: que el activo de los datos sea una capacidad para producir beneficios futuros. El camino de data-driven es por los procesos y la gestión, mientras que data mindset pone el énfasis en las personas y sus capacidades.
Por último la Cultura de datos o data literacy. Este termino sería integrador de todos los anteriores. El enfoque en este caso es mas comprensivo y habla de la capacidad de leer, analizar, trabajar y comunicarse con datos 2. La cultura de datos requiere la implicación de todos los miembros de la empresa y de una apuesta clara y contundente por la gestión y distribución de datos. Las empresas deben encontrar la manera de que los datos esten en una plataforma accesible, que tengan el interés y la habilidad para aprovechar estos datos en su día a día creando soluciones que no requieran el costoso trabajo de un data scientist. Esta cultura del dato va mas allá de la empresa para convertirse en un término que afecta a nuestra sociedad y al debate del uso ético de los datos y a las administraciones que deben garantizar el acceso a los datos de manera democrática creando ecosistemas de acceso a la información pública por parte de empresas y particulares.
Una vez definidos estos términos de manera general si tuviera que volver a pintar el gráfico del incio de este post lo haría de esta manera:
.

1 .https://experience.dropbox.com/es-la/resources/what-is-digitization
2 https://www.gartner.com/en/documents/3892877