En la era de los macrodatos, la programación será clave para desarrollar y medir métricas de sostenibilidad.
La capacidad de tomar grandes cantidades de datos y organizarlos en un formato utilizable será fundamental para obtener conclusiones prácticas.
Desarrollar un script que puedas ejecutar cada vez que necesites analizar datos te ahorrará muchísimo trabajo.
Aunque podrías externalizar esta tarea a un tercero, entender qué es posible hacer con los datos te convertirá en un mejor gestor, usuario y comunicador de datos.
Cuando empecé mi carrera en la inversión de impacto, hace muchos años, teníamos que rogar a las empresas que nos facilitaran métricas de sostenibilidad. Su respuesta habitual era: «El único dato que seguimos es el de los ingresos, así que ¿por qué no usas ese?». No hace falta decir que mis rudimentarios conocimientos de Excel bastaban de sobra para esa sencilla tarea.
¿Hoy? Ya no. Hemos entrado en una era de cada vez más datos en materia de sostenibilidad, en la que las habilidades con los datos cuentan. Unas sólidas competencias en datos son un activo cada vez más importante para quienes empiezan a abrirse camino en el mundo de la sostenibilidad. Quienes sepan manejarse con los datos llegarán lejos. Entonces, ¿qué competencias en datos necesitas y por qué?
La cantidad de datos está creciendo
La mayoría de las empresas del S&P 500, el 92 % para ser exactos, publican informes de sostenibilidad cada año. Estos contienen métricas de sostenibilidad cada vez más detalladas, desde las emisiones de gases de efecto invernadero hasta los kilogramos de desperdicio de alimentos. Aunque en los informes se resumen en cifras claras y sencillas, detrás de cada métrica hay montones de datos que deben organizarse y analizarse.
La gran cantidad de informes no hará sino aumentar con las nuevas regulaciones. La Directiva de información corporativa en materia de sostenibilidad de la UE exigirá que unas 50.000 empresas públicas y privadas que operan en la UE informen sobre métricas clave de sostenibilidad a partir de 2024. También podría exigirse a las empresas cotizadas de EE. UU. que amplíen sus informes climáticos si salen adelante los requisitos de divulgación climática propuestos por la Comisión de Bolsa y Valores de Estados Unidos (SEC). Todo apunta a un aumento significativo de la cantidad de datos de sostenibilidad requeridos.
La primera competencia esencial en datos que necesitarás en sostenibilidad es cierta capacidad para programar en un lenguaje flexible. Python se está convirtiendo en el estándar de oro, aunque yo soy un apasionado de R.
Los datos requieren preparación
Dado el entusiasmo que despiertan los macrodatos, quizá pienses que las empresas tienen toda su información ordenada en plataformas de fácil acceso. Piénsalo de nuevo. Los datos de sostenibilidad requieren recopilar información de multitud de fuentes, que a menudo funcionan en distintas plataformas o en diferentes bases de datos dentro de una misma empresa. La sostenibilidad siempre ha estado repartida entre muchos departamentos, y lo mismo ocurre con los datos.
La capacidad de preparar los datos (en la jerga de la ciencia de datos, combinar y organizar datos en un formato utilizable) es fundamental para poder transformar lo recopilado en conclusiones prácticas. Quizá pienses que esto se puede hacer con la hoja de Excel perfecta, el lugar donde han residido los datos de sostenibilidad durante los últimos 20 años. Sin embargo, la programación permite crear soluciones repetibles y escalables, que necesitamos a medida que las bases de datos crecen y los informes se vuelven más frecuentes. Por ejemplo, si desarrollas un script de programación eficaz que recopile todos los datos sobre el consumo de combustible, podrás ejecutarlo cada vez que necesites analizar esos datos, ya sea a diario o una vez al año, sin tener que repetir gran parte del trabajo.
«Desarrollar sólidas habilidades de visualización de datos y saber condensar grandes cantidades de datos en una imagen sencilla requiere práctica. Si lo dominas, no habrá quien te iguale a la hora de persuadir en una reunión».
La preparación de datos debería ser una parte esencial de tu caja de herramientas. La capacidad de limpiar, combinar y estandarizar conjuntos de datos desordenados y dispares, y de encontrarles sentido, representa a menudo ese poco vistoso 90 % del trabajo de un científico de datos que hace posible contar la historia y actuar.
Los buenos datos permiten contar historias poderosas
Convencer a las empresas para que introduzcan cambios en favor de la sostenibilidad exige contar una buena historia. Los gráficos claros y concisos que relacionan las métricas de sostenibilidad con las empresariales son fundamentales para lograr el respaldo de los directivos y otras partes interesadas.
Sí, las empresas usan muchos gráficos y paneles estándar para seguir los resultados en sostenibilidad. Pero ¿cuál es esa métrica clave de la que siempre habla tu CEO? Integrar métricas empresariales clave al comunicar el plan de descarbonización de tu empresa generará mucho más respaldo dentro de ella que un informe rutinario sobre los gases de efecto invernadero.
Desarrollar sólidas habilidades de visualización de datos y saber condensar grandes cantidades de datos en una imagen sencilla requiere práctica. Si lo dominas, no habrá quien te iguale a la hora de persuadir en una reunión.
Entender los datos te ayuda a pensar mejor
Cada vez más plataformas de terceros, como Salesforce Net Zero Cloud, y empresas emergentes como Altruistiq ofrecen servicios de recopilación, limpieza y análisis de datos de sostenibilidad. Entonces, ¿para qué molestarse en aprender esas habilidades? Entender qué es posible hacer con los datos te convertirá en un mejor gestor, usuario y comunicador de datos, aunque al final no programes tú mismo. Por ejemplo, hace poco nuestro equipo se dio cuenta de que algunos colegas pasaban horas recopilando laboriosamente datos sobre el consumo de agua en libros de Excel individuales. Aplicando nuestras competencias en datos, les ayudamos a estandarizar y automatizar la recopilación en una única base de datos maestra, ahorrándoles tiempo y mejorando la facilidad de uso de los datos a largo plazo.
Aunque hace meses que no abro mi software de programación, saber cómo son los buenos datos, cómo visualizarlos eficazmente y cuándo automatizar procesos clave son habilidades que aplico todos los días. Esta comprensión de cómo usar los datos de forma eficaz solo se adquiere sentando unas bases y haciendo uno mismo cada paso.
Y, por último, ¿crees que no eres «de los que programan»? Te entiendo. Durante años me quedé en mi burbuja de Excel, convencido de que no tenía madera de friki de los datos. No asistí a mi primera clase de programación hasta que empecé los estudios de posgrado. Resulta que me encanta. Es como resolver problemas con esteroides. Mi consejo para quienes quieran generar un impacto en la sostenibilidad corporativa: atrévanse. Puede que descubran que, después de todo, también son unos frikis de los datos.
