数据素养：是什么以及为什么您的企业需要它

无论企业规模和行业如何，数据提供了洞察业务运营的信息，帮助管理层和利益相关者做出明智的决策。

数据对业务增长的重要性

数据的价值在当今日益挑战和竞争激烈的世界中日益上升，因为它为企业提供了他们需要做出明智业务决策的信息。

基于准确的数据，利益相关者和管理层做出的决策将引导组织实现持续增长和成功。通过数据统计，企业可以更好地了解自己的运营和客户。

各类企业可以做出更好的决策，主要是通过对数据进行频繁分析，实现有效运营并带来更高的收益。

根据一份报告，59%的公司使用数据分析来提高决策能力和提高生产力。包括市场营销、IT、物流、零售等各个行业都使用数据来识别趋势和预测消费者行为模式，了解他们的客户，提高服务质量，降低成本，开发新产品和解决方案，创新等等。

如今，无论规模大小或行业如何，数据分析对每个公司都是必要的。它是增长的基石，因为它使公司能够识别可能从改进中受益的领域，评估绩效，并找到提升运营的机会。

因此，投资于数据驱动的技术可以帮助企业获得竞争优势并最大化利润。

对于中小企业和大型组织来说，如果数据研究和分析能够有效和高效地使用，数据研究和分析可能对决策、战略发展和增长有价值。

什么是数据素养？

数据素养是解释、利用和理解数据模式以及得出能够带来成功业务结果的结论的过程。

数据素养是一组能力和知识，使个人和组织能够以有生产力的方式使用数据来实现他们的目标。它涉及理解用于收集、组织、存储和使用数据的方法，以及如何从中得出有效的结论。

通过了解数据的多种形式，例如数据来源、分析类型和数据清洁度，您将变得更加熟悉数据。可以使用数据分析工具、方法和框架获得有意义的数据洞察。

数据素养的另一个方面是知道何时需要包含数据、需要准确性或需要更多的研究。衡量一个人的数据素养的最终指标是能够以所有者和其他利益相关者能够理解和采取行动的方式传达基于数据的洞察。

了解数据的专业人士可以利用数据分析模式、获得洞察并做出决策。因此，对于希望为其组织增加价值的经理、员工和高管来说，数据素养变得越来越重要。

如今，各种规模的企业都完全依赖数据洞察来做出明智的决策，并将原始和随机数据转化为有价值的业务信息。

简而言之，数据素养在中小企业和大型企业中越来越受欢迎，因为它有助于提高生产力、创新和改善客户体验，从而实现更好的业务增长。

为什么数据素养对您的企业重要？

如果企业希望在当今竞争激烈的数字化世界中生存，那么数据素养是至关重要的，因为它使他们能够仅基于数据做出决策，从而得出良好的决策和结果。

熟练掌握数据建设和分析的专业人员可以处理数据，以获得有助于高效企业运营和活动的优势洞察，使他们能够为企业创造价值。

基于数据事实制定计划的企业始终能够抢先一步捕捉机会，提供针对客户的解决方案和产品，并对运营进行微调。

数据洞察力使得各种规模的公司能够得出结论，从而使相关利益相关者更好地与员工沟通，克服瓶颈，填补差距，并向客户、供应商和供应商提供商业价值。

抵制采用数据驱动决策的组织可能经历一个具有挑战性的阶段，以优化、自动化和数字化运营，导致业务成果不佳。

根据一项调查，数据素养不足是成功的第二大内部障碍。考虑到其增加业务价值的能力，到2023年，数据素养将被超过80%的人正式化。

采用数据素养的组织可以实现协作沟通的提高生产力、更好的决策、改善底线、创新和工作流程效率。

与数据素养相关的挑战

在当今数据驱动的世界中，理解数据并基于数据做出决策的能力变得越来越重要。

然而，数据素养也面临着一些挑战。这些挑战包括缺乏专业的数据技能，难以理解复杂的数据集，难以管理大量的数据以及难以理解和应用各种背景的数据。

由于这些问题，组织和专业人员可能需要帮助来提高数据素养并做出明智的决策。

熟练的员工：需要有合格的专业人员来对数据集进行操作，以实现预期的结果。组织需要像数据科学家、工程师、分析师和架构师这样的专家。

数据重复：由于数据是动态的，很明显它会在一段时间内经历各种修改。公司应该投资昂贵的企业级解决方案，以保持数据的广泛规模和及时状态。

数据完整性：组织必须克服诸如人为错误导致的数据错误、数据格式不一致、数据收集错误和隐私泄露等问题。

缺乏整合：由于存在许多数据集、同步困难、可扩展性和灵活性等问题，来自各个部门的数据整合是最大的挑战之一。公司可能需要采用新的数据整合或分析技术和工具。

数据子集：数据分析涉及全面的视角，因此组织必须通过对数据库基础设施、工作流程等的必要整合或升级来收集所有数据集。仅处理一个特定的数据集将无法提供重要的见解，或者可能只能提供部分见解。

物理和逻辑：组织需要特定的硬件和软件来处理复杂和大量的数据集以进行分析和基于数据的决策，例如数据库、云空间、算法、软件包等。

费用：基于数据的决策需要数据的准确性、一致性和上下文，这些公司需要做出必要的规定和变化。这将为组织增加额外的费用。

数据素养旨在为组织提供一个基于实际数据而不是假设的决策框架，从而推动其取得新的高度。

企业的基本数据素养技能和概念

电子商务网站追踪零售商向公司网站的购买情况，使用cookie和网站信标以非凡的速度收集数据。但是如果没有数据素养技能，这些数据的重要性将无法被发掘。

在本节中，让我们看看需要具备的数据素养技能以获取商业价值。

数据素养技能要求理解数据集的运作方式，并通过操作和解释数据集来得出有见地的结论，从而帮助组织决定推动公司业务。

在核心层面上，数据素养技能并不是要获得的一组特定技能；它是一个综合的包裹，如下所述：

• 数据探索：以其来源、类型、格式等方面探索复杂和大规模数据。
• 数据管理：检索、清理、存储正确的数据等。
• 数据应用：分析、解释、可视化、报告等。
• 领域知识：进行数据模式发现、模式识别和预测。
• 数据应用：组织如何使用数据，例如数字转型、决策支持、自动化、分析等。
• 改进：检查数据集中的差距和错误，以改进结果以实现业务目标。

公司需要具备技术、分析和统计能力的专业人员来解释数据、得出见解，并在适当的位置提出正确的问题，以成为一个完全以数据为驱动的组织。

此外，了解数据治理、安全和组织标准与合规性有助于专业人员在不违反任何政策和规定的情况下将数据保存在安全的存储中。

公司需要为员工启动培训和提升计划，培养数据素养。

商业概念

以下概念对于以数据驱动的业务至关重要：

• 数据分析：以描述性、诊断性和预测性为基础的数据分析。
• 数据整理：将原始数据准备好以进行进一步分析的过程，也称为数据清理。
• 数据可视化：将数据转化为图表、表格、地图等视觉表示的过程。它帮助决策者进行必要的业务调整。
• 数据生态系统：数据分析是一项复杂且资源丰富的活动，因此必须升级必要的硬件和软件以从数据分析中获得所需的输出。
• 数据治理：组织的政策、指导方针和合规性，用于端到端数据分析活动。
• 数据团队：由熟练的专业人员组成的团队进行数据分析活动，并提供更好的见解以创造业务价值。

随着我们步入未来，组织将变得更加以数据为中心以推动业务结果，因此对于展示数据素养的专业人员的需求将继续增加。

希望基于以数据为基础的事实出类拔萃的组织可以明智地投资于提升员工和基础设施的能力。

如何在您的业务中建立数据素养？

根据的一份报告，只有25%的专业人员认为他们有效地使用数据，甚至更少的人，仅有21%对其数据素养技能有信心。

研究表明，组织需要建立数据素养技能，以赋予员工权力，并使他们有信心提供突破性的成果。

让我们看看组织如何建立一种文化并鼓励员工成为其中的一员：

注意：这不是一个标准指南或框架；它提供了一个广泛的展望。

首先，组织可以确定数据素养目标，评估员工的技能水平，并设计合适的学习路径。具体来说，可以按照以下步骤实施：

• 向领导和员工传达数据素养的重要性
• 确定数据素养差距
• 针对员工需求设计数据素养计划
• 通过KPIs定义目标并衡量绩效
• 与员工分享并使数据易于访问
• 获取反馈并在必要时改进计划

为了获得员工的技能和意识，需要以下信息：

• 员工在统计和逻辑操作方面的技能
• 能够根据相关数字或数据构建和解释工作流程或流程的经理
• 数据专家（例如数据工程师、数据分析师和科学家）解释其人工智能和机器学习算法的输出的能力

工具和培训：组织可以创建一个数据素养学习计划，提供必要的工具和培训，以达到所需的数据素养水平。

培训的跟进措施、追踪和监控个人和组织层面的数据素养进展，以确保您的计划运作正常。

为员工提供灵活性和足够的时间来练习数据技能，将有助于他们熟练使用数据为组织增加价值。

基于输入，组织可以根据组织合规性在业务单元间设定里程碑和实际目标，以达到所需的数据素养水平。

提升技能将帮助各种规模和类型的企业实施和执行数据分析计划，做出数据驱动的决策。

提升业务数据素养的工具

考虑到当前竞争激烈的市场，绝大多数公司越来越意识到提高他们的数据素养的必要性。

随着数字化的普及和迫切需求，个人和组织拥有分析动态和复杂数据所需的技能和资源变得更加重要。

使用适当的工具无疑会增加价值，并使数据分析和洞察提取过程更加简单和快速。

从在线课程到互动教程再到学习编程，所有专业人士都可以利用这些资源。

以下是一些在数据素养之旅中有帮助的工具。

可以考虑学习Coursera提供的课程之一Data Literacy Specialization。

与数据分析和数据管理相关的课程Data management，Business Intelligence和Data warehousing肯定会增加数据分析和数据管理的技能。

具备Python和Java等编程语言、数据库系统如SQL and NoSQL，以及UNIX和LINUX等操作系统的经验和知识的专业人员在数据分析中将占据上风并获得更快的结果。

数据可视化：对于数据分析部门外的人来说，原始数据是无法理解的，因此需要将数据呈现为可视化格式，以便业务所有者和利益相关者能够理解并做出相关的业务决策。

以下是一些工具，可以用来以各种方式展示数据，包括图表、信息图表和其他可视化方式。

• Microsoft Power BI
• Google Charts
• Tableau
• Zoho Analytics
• Datawrapper
• Infogram

如果您正在寻找先进的数据管理，那么您可以考虑学习人工智能（AI）、机器学习（ML）和机器人流程自动化（RPA）课程。这些课程将帮助专业人士深入挖掘数据洞察力，并创建自动化和创新。

最后的话

有人说，如果您没有导航罗盘，您将在海洋中迷失方向。相同的概念适用于数据。没有基于数据的决策，各种规模和类型的企业在高度竞争的环境中有很高的可能性失去竞争力。

网络世界的每个部分都以极高的速率收集数据。随着我们的前进，我们需要提升数据素养技能，并将其用于推动业务决策，为生产力、客户满意度、自动化、创新、利润等方面增加价值。

接下来，请查看适用于中大型企业的最佳 data management tools。