Kaheksa andmekirjaoskuse tõkke ületamine – DATAVERSITY

Kaheksa andmekirjaoskuse tõkke ületamine – DATAVERSITY

Ajatempel: 6. juuni 2023 kell 3:35
Allikasõlm: 2704609
andmekirjaoskuse tõkkedandmekirjaoskuse tõkked

Juhid tahavad, et "kõik, kõikjal ja korraga, omandaksid suure andmekirjaoskuse, näitaksid üles suurepärast võimet andmeid lugeda, nendega töötada ja analüüsida," ütleb dr Wendy Lynch, ettevõtte asutaja. Analytic-Translastor.com ja Lynch Consulting. Paljude Fortune 100 ettevõtete konsultandina mõistab ta, miks organisatsioonid tahavad, et kõigil nende liikmetel oleks kõrge andmepädevuse tase. Dr Lynch toob DATAVERSITY veebiseminaril esile mõned suurimad andmepädevuse tõkked ja kuidas neid lahendada.Andmepädevuse saavutamise väljakutsete ületamine.” Oma ettekandes selgitab ta ja sõnastab ta ümber andmepädevuse koolituse väljakutseid ning julgustas nende lahendamiseks kasutama kolmeosalist lähenemist.

Dr Lynch tsiteeris veebiseminaril McKinsey uuringut, märkides, et vähemalt 1 dollar 5-st ettevõtte kasumist enne intressi ja makse (EBIT) muutub andmevarade väärtuseks. Lisaks on kõrgeima andmete, sealhulgas poliitika, inimeste ja tehnoloogia valdamise tasemega ettevõtetel 70% suurem tulu inimese kohta.

Kuid peaaegu 80% inimestest ei usalda oma Andmekirjaoskus, ja uuringud näitavad, et 90% ei ole kõrge andmepädevusega. Niisiis, nagu Lynch märgib: "Ettevõtted tahavad, et kõik töötaksid andmeteadlastena, kuid alustavad keerulisest kohast."

Andmepädevuse takistused

Dr Lynch tsiteerib kaheksat teemat DATAVERSITY fookusrühmadest, mis viidi läbi 2023. aasta alguses, et mõista, miks inimestel ja organisatsioonidel on andmepädevuse koolitus keeruline. Nad sisaldavad:

1. Sisseost: Juhid hindavad üle oma töötajate võimeid andmete kasutamisel ega pruugi mõista andmekirjaoskuse koolituse tähtsust ega selliste jõupingutuste prioriteetsust.

2. Omandiõigus: Organisatsioonid peavad selgitama, kes juhib andmepädevusega seotud jõupingutusi. Kas see on kõrgeima andmekirjaoskuse skooriga inimene, C-taseme inimene või uus roll? Dr Lynch märgib, et töötajad võivad andmekirjaoskuse õppimise suhtes kõhkleda või tunda kartlikkust, kuna neil puudub huvi või sobivus. Niisiis, kas isik, kes juhib andmepädevuse koolitust, vastutab nende probleemide leevendamise eest?

3. Mõõtmised: Kuidas organisatsioonid hinnata andmepädevuse praegust taset või täiustusi? Mis tähistab andmepädevuse head taset? Lisaks mainib ta Forbesi artikli põhjal, et kui ettevõtted ei saavuta andmepädevuse head taset, loovad nad toksiline lõhe andmetootjate ja tarbijate – kirjaoskajate ja kõrgemale tasemele jõudmist vajavate – vahel. Niisiis, kuidas saavad mõõtmised aidata andmepädevust edendada, ilma et see looks töötajate seas niivõrd vastuolulist keskkonda?

4. Koolitusviis: Lynch küsib, kuidas me läheneme andmepädevuse koolitusele. Kas organisatsioonid teevad seda kogu ettevõttes? Kas nad valivad koolituse müüjalt või organisatsiooni seest? Lisaks, kuidas katab organisatsiooni koolitaja kõiki olulisi samme kõrge andmepädevuse saavutamiseks, nagu allpool loetletud?

  • Hankige teadlikkus organisatsioonis saadaolevatest andmetest.
  • Tuvastage need erinevad andmeallikad.
  • Tea, kuidas valida õigeid allikaid õigel ajal.
  • Saate aru valitud andmekogumite väärtusest ja piirangutest.
  • Manipuleerige andmeid, et teavet oskuslikult määratleda ja filtreerida.
  • Analüüsige andmeid, sealhulgas kasutage selleni jõudmiseks arvutusi.
  • Tõlgendage andmeid ja järgnevaid tulemusi mõistlikult.
  • Rakendage seda teavet äri- ja töönõuete täitmiseks.

5. Kestus/tasemed: Kui sageli läbivad töötajad koolitusi? Kas see on pooleli või kord tehtud? Selle väljakutse illustreerimiseks kirjeldab dr Lynch kogemust tehisintellekti mõju uurimisel meditsiiniasutuses. Selle organisatsiooni arstid ei usalda mõnikord tehisintellekti ja vajavad koolitust. Kuid ta küsib: "Kas me tahame, et arst, kes on läbinud 12 aastat meditsiinikooli, naaseks kooli, et saada andmeteadlaseks?"

6. Personal: Kas organisatsioonil on inimesi, kes saavad aidata tõsta teiste andmepädevust kõrgemale tasemele? Mõelge sellele, et üks kolmandik ameeriklastest ei tea, et veerand sektordiagrammist on sama, mis 25%, ja 22% ei mõista igapäevast numbrilist teavet, näiteks pangakonto väljavõtteid. Lisaks 20% inimestest neil on tõsine matemaatikaärevus, mis külmutab nende aju. Niisiis, kas organisatsioonil on ressursse kõigi nende oluliste lünkade lahendamiseks?

7. Maksumus: Kas organisatsioonil on andmepädevuse jaoks eelarve? Kõigi koolitamine maksab palju. Mõned organisatsioonid võivad kaaluda raha säästmist, julgustades töötajaid võtma tasuta iseseisvaid veebikursusi. Mitmed uuringud seavad aga kahtluse alla sellise lähenemisviisi tõhususe.

8. aeg: Dr Lynch rõhutab, et aeg on inimeste kõige napim ressurss. Organisatsioonid peavad kasutama aega igapäevaste toimingute ja andmerakenduste jaoks. Niisiis, kuidas saavad ettevõtted anda aega andmepädevuse koolituse ühendamiseks ja inimeste õppimiseks, eriti kui töötajad on geograafiliselt hajutatud?

Andmekirjaoskuse koolituse takistuste ümberkujundamine

Nagu eespool mainitud, leiab dr Lynch palju keerulisi andmepädevuse koolitustõkkeid, kui töötajad peavad kõikjal saavutama kõrge andmepädevuse. Seetõttu soovitab ta selle andmepädevuse probleemi meeskonna tasandil ümber sõnastada, et neid takistusi kõige tõhusamalt vähendada.

Kõigil ei ole andmepädevuse vastu ühesugused võimed või huvid, kuid neil on erinevad oskused, mida ettevõte vajab, näiteks inimeste kirjaoskus (emotsionaalne küpsus ja suhtlemisoskused) ja ärialane kirjaoskus (äriprioriteetide ja strateegiliste kohustuste mõistmine ning töökoha seos sellega). Andmepädevust sellisel viisil vaadates muutuvad andmekirjaoskuse väljakutsed ja need muutuvad kokkuvõttes tähendusrikkamaks.

Seejärel peavad organisatsioonid küsima, kuidas oma meeskondi kõige paremini ära kasutada erineva tugevusega inimeste kogumitega. Dr Lynch selgitab seda järgmiselt: 

„Juhid tahavad paremat andmepädevust, mitte sellepärast, et iga töötaja armastaks matemaatikat. Selle asemel tahavad nad, et nende organisatsioonid saaksid parema ülevaate. Mida rohkem inimesi saab ühiselt andmepädevuse valdkonnas kõrgemale tõusta, seda rohkem saate neid teadmisi saada.

Teisisõnu tahavad juhid andmeoskusi või tööalast koostööd, et anda igale töötajale teadmised ja analüütiline juurdepääs töö hästi tegemiseks.

Kolmeosaline lähenemine: väljaõpe, rollid ja juurdepääs

Arvestades seda uut perspektiivi, soovitab dr Lynch organisatsioonidel kasutada kolmeosalist lähenemist koolituse, rollide ja juurdepääsetavuse kaudu, et saavutada kõrgem andmekirjaoskus organisatsiooniliste arusaamade jaoks. Ta selgitab neid kõiki lähemalt:

Koolitus: Varasemate andmete põhjal soovitab dr Lynch andmepädevuse valdkonnas järgmisi parimaid tavasid.

  • Määrake pädev ekspert, kes tegeleb kirjaoskuse parandamisega, ja see isik peaks olema muust kui andmehaldusosakonnast või andmevaldkonnast.
  • Omage selget ärilist põhjendust selle kohta, mida organisatsioon saavutab, kui ta saavutab kõrgema andmekirjaoskuse.
  • Struktureerige haridus nii, et see sobiks tavapärase äritegevusega, ja tooge asjakohaseid näiteid, mis seovad igasuguse õpetamise töötaja rolliga, kui see inimene õpib.

Rollid: Sel ajal, kui dr Lynch uurib ühiselt andmepädevuse edendamist, mõtleb ta töö määramise üle, et lisaks koolitusele ära kasutada inimeste tugevaid külgi ja kohandada nende nõrku külgi. Ta soovitab isegi võimalikke kombineeritud rolle.

Näiteks kui Lynch töötab oma meditsiinikliendiga, näeb ta tehisintellekti eksperte (tehnoloogilisemalt teadlikumalt) ja kliinilisi eksperte (osutavad paremini patsiente diagnoosida ja ravida). Seega, võimaldades meeskonnaliikmetel oma andmeoskusi parandada, rakendab ta tehisintellekti ja kliiniliste ekspertide vahel tõlkija rolle.

Need tõlkija rollid aitavad tehisintellektil ja kliinilistel töötajatel saada teavet. Dr Lynch kinnitab:

„Võib-olla annavad tõlkijad, kes tunnevad erinevaid andmeülevaateid ja kellel on elementaarsed SQL-i oskused, teavet kõigile teistele. Siis on kõigil juurdepääs andmete täpsemale ülevaatele.

Nii saab meeskond infot paremini töödelda ja iga töö ära teha. See lähenemisviis säästab ka aega ja raha, mis on vajalik iga inimese andmetega manipuleerimise koolitamiseks, eriti kui see inimene pole matemaatika tegemisest huvitatud.

Access: Keeruline tehnoloogia piirab koolituse vajalikkust, nõudes lisaaega, et näidata koolitajatele, kuidas andmeid leida, hankida ja nendega manipuleerida. Selle probleemi lahendamiseks toetab dr Lynch platvorme, mis kasutavad andmeliideseid, mis nõuavad vähem tehnilisi oskusi, avades organisatsiooni kasutusvõimalused, nagu turg on teinud arvutite puhul.

Ta selgitab, et 1970. aastatel kasutasid programmeerijad ja spetsialiseerunud insenerid arvuteid ainult seetõttu, et nad teadsid, kuidas. Seejärel avasid riistvara, personaalarvutite ja GUI-de edusammud arvutile juurdepääsu kõigile. Nüüd kasutab enamik inimesi oma tööks sujuvalt arvuteid, sõltumata nende teadmistest algoritmide kohta.

Samamoodi ütleb dr Lynch:

„Võime hakata mõtlema analüütikale kui ligipääsetavamale. Näiteks selle asemel, et piirata andmeanalüüsi armatuurlaua interaktsioonide ja SQL-päringutega, võiksime mõelda tehnoloogiale, mis teisendab loomulikus keeles moodustatud päringud analüütikaks.

Ettemaksed AI ja masinõpe (ML) võib potentsiaalselt suurendada juurdepääsu analüütilistele andmetele. Lynch juhib tähelepanu sellele, et GPT-4 suudab suulised küsimused teisendada SQL-i ja luua graafikat, mis näitab analüüsi, alandades andmepädevuse nõudeid ülevaate saamiseks.

Järeldus

Andmekirjaoskuse tõkked tunduvad keerulised ja keerulised, eriti iga töötaja kõrgemale tasemele viimisel. Seega, kuigi koolitus pakub vahendit, vajavad organisatsioonid muid lähenemisviise.

Tõlkija rollid tõotavad silla andmekirjaoskajate ja mittetehniliste meeskonnaliikmete vahel. Samuti võivad tehnoloogilised edusammud langetada lati teadmiste saamiseks, avades juurdepääsu vähem tehnilistele liikmetele. Selle uue vaatenurga abil saavad juhid andmepädevuse koolituse ümber mõelda, et käsitleda kaheksat selles artiklis loetletud takistust.

Vaata veebiseminari siit:

Pilti kasutatakse Shutterstock.com litsentsi alusel

Ajatempel:

Veel alates ANDMED