培养数据素养技能以提升职业发展

日期: 2025-01-17 作者:Donald Farmer翻译:邹铮 来源:TechTarget中国 英文

数据知情决策的成功取决于决策者能否有效查找、评估和解释数据:换句话说,取决于他们的数据素养。

有些决策是数据驱动决策,而另一些则是数据知情决策。数据驱动流程在输入和结果之间建立了直接联系。这种联系最明显体现在信用评分、电子商务建议和设备预测性维护时间表的自动化系统中。数据知情决策(例如设定人员配置水平或批准战略举措)将数据纳入其中,只是人类判断的几个因素之一。

数据科学家和分析师等专业角色仍然至关重要,但随着决策扩展到组织中的各个层面,数据素养也已成为每个专业职位的基本技能。

每个职业都需要使用数据流程。例如,经理必须评估报告和指标来指导他们的团队。营销专业人士依靠活动分析来优化支出。人力资源部门使用劳动力数据来制定招聘和保留策略。

职业发展越来越依赖于自信地处理数据的能力。每个人都应该具备核心数据素养技能,能够积极参与以数据为导向的讨论和决策。提高数据素养需要了解当前的技能水平以及哪些领域缺乏。

数据素养水平

数据素养是一种复杂的能力,它包含一系列技术、解释和沟通技能。传统文化素养需要能够阅读和理解他人所写的内容,理解和解释文本,并写下自己的想法。数据素养还涉及理解、解释和沟通的能力。

由于数据素养的不同组成部分在难度上各不相同,因此有必要对不同水平的素养进行分类。一般有四个级别,其中反映了个人和商业环境中不同素养应用技能的进步。

基本数据素养

基本的数据素养是基础。这个级别的用户可以理解数据概念和术语,例如结构化数据和非结构化数据之间的区别,或如何解释关键绩效指标。他们可以阅读简单的可视化,例如条形图和折线图。

在以数据为导向的讨论中,具有基本数据素养的人应该能够参与并了解哪些数据与他们的角色相关。他们还对数据质量和隐私如何影响他们的工作有一些认识。

工作数据素养

工作数据素养意味着用户在日常角色中自信地参与数据。他们可以从他人那里理解数据和分析,为自己的简单可视化选择数据,并得出自己的解释。这些用户可识别数据质量问题并阐明数据要求,尽管他们可能无法自己实施更改。

当涉及到数据分析时,工作数据素养包括对统计概念的理解,例如概率、数据分布以及有效样本的因素。

具有工作数据素养的业务用户了解领先指标和落后指标之间的区别,因为它们会影响工作角色,并可以发起以数据为导向的讨论。

策略数据素养

策略数据素养是人们开始创造性地依赖数据的水平。他们可以创建新的工作流程或启动新项目,其中数据和分析对成功至关重要。他们知道如何确保数据质量,验证数据质量,并选择适当的分析方法。他们还知道如何用数据传达项目结果。

这些用户可能会理解相当高级的概念,例如预测分析和建模背后的原则,即使他们不能自己构建或调整模型。具有策略素养的用户可以与数据工程师或数据科学家就他们的工作如何协调进行知情的对话。

战略数据素养

战略数据素养意味着对数据的更高级理解,并完全了解如何建立业务战略,以依赖数据和关键分析来获得成功。

战略素养的关键技能是,能够跨不同业务领域处理数据,而不仅仅是一个领域。具有战略素养的人力资源经理应该能够查看营销活动的指标和分析,并了解其对该团队晋升或招聘的影响。

战略数据素养涉及对数据管理和数据分析背后的原则的理解,以及将见解转化为跨领域的业务战略的能力。战略数据素养也越来越需要彻底掌握数据治理和政策合规的需求。

数据素养的组成部分技能

不同级别的数据素养需要一系列技能,这些技能随着人们的进步而发展。有些需要特定的技术培训,有些则需要通过工作经验发展。数据素养还需要一些商业技能,这些技能能够支持更完整的数据使用。

数据基础

数据素养需要了解数据是什么、数据的各种类型和结构以及它们如何变化。在如何组织和使用此类数据方面,了解数字数据和文本数据之间的差异是有用的。

数据越多样化,人们就越需要了解数据的类型及其用途。

分析和统计

最基本的数据分析需要一些知识和技能,即使只是了解基本统计概念之间的区别,例如平均值和中位数,或自信地处理百分比。

在业务中,重要的是了解条目计数和独特条目的不同计数之间的区别,或类似的聚合,例如最大值和最小值。这些概念可能看起来很简单,但数据素养需要对其微妙之处有一些认知,特别是在使用数据库或电子表格时,或当数据包含很多重复或空值时。

更高级的业务分析可以包括使用KPI,以及确定指标是领先还是落后。

除了统计学基础知识外,想要完全了解数据的业务分析师还需要了解标准差、加权平均线和移动平均线等概念。这些技术有助于理解数据中的趋势和模式,这些趋势和模式在短期内显示出很多变化,例如每日销售或网络流量。

最先进的分析技能包括预测分析和算法分析的使用。高级业务用户可能不会在自己的工作中部署高级技术,但战略数据素养确实需要了解其潜力和局限性。鉴于可用的分析技术范围,也必须能够为给定的场景选择正确的工具。

可视化和沟通

就像写作是传统文化素养的基本技能一样,沟通数据见解对数据素养至关重要。可视化是传达数据分析模式、趋势和复杂性的最有效方式。每个人都需要阅读和解释常见数据可视化的能力。进一步的发展将扩展到创建有效的数据可视化,选择适当的方法和最佳实践来呈现数据结果。

数据故事在商业中越来越重要。它是围绕数据发现构建叙事的能力,这可能包括多个数据可视化和一系列对数据的解释,导致行动呼吁或其他一些战术或战略结论。

与分析一样,为工作选择正确的可视化工具至关重要。

数据治理

用于决策的数据质量是确保有效业务成果的基本因素,无用输入会导致无用输出。识别、阐明和解决数据质量问题是数据素养的一项重要技能。

了解数据隐私、数据的道德使用和数据治理原则也是有用的。即使数据素养用户不直接负责数据管理流程,他们仍然需要了解数据管理对其工作施加的限制。

非技术技能

除了技术技能外,还有广泛的商业能力,可以帮助精通数据的用户在工作中更有效率。

批判性思维是一种通常有用的技能,可以帮助个人质疑假设和结论,理解上下文和局限性,或识别思维中的潜在偏见。所有这些问题都可能在数据分析中出现。

同样,沟通技巧也很关键,例如能够解释复杂的流程或概念、领导讨论和培训他人,特别是当用户需要提高其数据简介和在组织内数据的使用时。

无论一个人的数据素养水平如何,成功也需要业务敏锐度。人们需要将数据分析与业务目标联系起来,这要求他们将业务目标分解为可操作的步骤,以确定公司战略和战术中以数据为导向的机会。

协作和组织素养

所有形式的素养都是人与人之间的交流形式。数据素养也是如此;沟通和协作是有效使用数据的核心。

开发新的见解来确定新的行动方案是商业中真正有用和有价值的技能。所有行动、决定和战略都需要他人的工作才能成功。

成功的企业需要的不仅仅是少数精通数据的人,他们只是各自领域的孤立专家。这就像中世纪一样,传统文化素养仅限于少数文士和领导人。在现代世界,社会运作得更好,因为文化素养很普遍。当数据素养成为一项广泛的技能,使业务的各个层面都能做出更有见地的决策时,企业也将蓬勃发展。

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