什么是數據素養?為什么它對成功至關重要?

　　數據素養是一組用于查找、理解、評估和創建數據的技能和知識。 什么是數據素養?

　　數據素養指的是閱讀、理解、交流、分析和從數據中獲取信息的能力，同時將其置于適當的環境中。福布斯將數據素養定義為“在任何地方有效地使用數據來實現業務行動和結果”。數據素養通常與數據科學相關，數據科學使用分析方法從數據中推斷見解。

　　數據素養通常被認為是一種個人技能，但其也是一種組織技能;廣泛的數據素養可以幫助組織在從數據中收集更多價值時實現更好的業務成果。

　　隨著數據素養在組織中的重要性和數據的豐富，人們越來越強調建立數據素養培訓計劃和任命首席數據官來持續評估和提高組織中的數據素養。

　　為什么數據素養對業務很重要?

　　數據素養技能不僅是分析或IT團隊所需要的，組織內的所有部門和角色都可以從數據素養技能中受益。數據素養使員工能夠提出正確的問題、收集正確的數據、連接正確的數據點，以獲得有意義的和可操作的業務見解。其還確保所有員工了解如何以合乎道德和合規的方式管理和使用數據。

　　Qlik最近對6000名員工(包括1200名高管)的數據素養調查顯示，85%的商業領袖認為，數據素養將是未來商業成功的關鍵。調查還強調，大多數企業領導人希望其團隊根據數據做出決定。

　　機器學習、人工智能、大數據等領域技術進步顯著。但是，缺乏具備有效使用數據技能的精通數據的專業人士。通過適當的數據素養培訓，組織將擁有內部知識，可以針對各種工業和消費者用例優化這些新興技術。

　　數據素養對用戶和客戶體驗也很重要。其有助于更快地做出決策，提高生產力和數據驅動的批判性思維。員工可以利用數據素養技能來提高運營流程效率、提高銷售業績，并在其工作職責和責任上做出其他改進。這些改進會惠及那些從更高質量的產品中獲益的客戶。

　　數據素養示例和用例

　　當整個組織由精通數據的員工組成時，以下數據管理框架和任務最有效:

　　●數據生態系統

　　數據素養在建立和維護可靠的數據生態系統方面非常有用，其中可以包括物理基礎設施，如云存儲或服務空間，以及非物理組件，如軟件和數據源。

　　●數據治理

　　組織使用數據治理來管理數據資產，以確保其完整、準確和安全。數據治理不是任何特定團隊的唯一責任，全體員工必須具備適當的數據素養水平，才能促進其成功。

　　許多組織都有所有員工都必須理解和遵守的數據政策。這包括如何訪問敏感數據、如何確保數據保持安全以及其他數據處理。

　　●數據整理

　　數據整理是將原始數據轉換為更結構化和可用的格式的過程。數據整理有助于減少數據中的錯誤。一個組織可能有個人或自動軟件來處理數據，但是每個使用任何形式的數據的員工也在保持數據為可接受的格式方面發揮作用。

　　●數據可視化

　　創建數據的可視化表示，如圖表或圖形，使數據專業人員能夠更有效地傳達從數據中獲得的見解。可視化包括信息圖、表格、視頻、圖表和地圖。這些可視化的創建者和呈現其利益相關者都需要至少基線水平的數據素養，以理解面前的數據的含義。

　　●重要的數據素養技能

　　最基本的數據素養技能包括了解不同類型的定量和定性數據之間的差異，包括名義數據、離散數據、連續數據和有序數據。能夠確定數據源也是基本數據素養的重要組成部分。了解數據的類型并能夠評估其質量有助于最大限度地減少數據謬誤和偏差，并最大限度地提高數據理解能力。

　　在更高級的數據素養水平上，個人開始認識到數據的細微差別和局限性。例如，一個調查問題，用不同的方法可以導致截然不同的答案和定性數據結果。同樣，數據可視化也會產生誤導。數據素養可以幫助專業人員最大限度地減少對可視化數據的誤解，因為具備數據素養的個人可以識別數據中的趨勢、差距、異常值和模式。

　　對數據的一般理解，無論是基礎的還是高級的，于員工而言，理解與其個人角色相關的數據概念是最重要的。例如，任何從事數字營銷工作的人都將受益于理解營銷數據術語，如網絡流量、頁面瀏覽量、唯一身份訪問者和印象。 總結

　　要讓組織真正實現數據驅動，就不應該只有精通數據的技術專家。工作場所中的每個人都必須培養數據素養技能，以保持業務的競爭力和合規性。

　　商業智能專家和數據科學家可以指導其同行學習數據素養。但是，其必須是一個組織級別的承諾，涵蓋所有員工，提供數據素養培訓課程和其他資源的支持。

　　企業可能不會立即看到為所有員工提供數據素養教育的價值，但長期利益是顯而易見的。具備數據素養的個人能夠熟練地質疑和分析數據邏輯，將數據驅動知識應用到其被要求解決的每個業務問題。