Strategi Data Tanpa Literasi Data? Seperti Menaiki Titanic!

Strategi Data Tanpa Literasi Data? Seperti Menaiki Titanic!

Node Sumber: 1963840

Literasi data adalah topik hangat di kalangan pemimpin data saat ini, dan banyak yang menyisihkan anggaran untuk pelatihan literasi data tahun ini, untuk alasan yang bagus. Literasi data adalah tentang meningkatkan kemampuan organisasi atau individu untuk membuat keputusan menggunakan data. Dan meskipun pelatihan berjalan untuk mendukung hal ini, itu sama sekali bukan peluru perak dengan sendirinya.

Rencana literasi data yang benar dan mencakup semua perlu dipertimbangkan bersama serangkaian perubahan yang lebih luas yang juga mencakup kepemimpinan yang kuat, penyesuaian norma budaya, komunikasi, dan ketersediaan data. Anda dapat memiliki kerajinan yang sempurna strategi data dan rencana pelatihan, tetapi tanpa memastikan literasi data tertanam dalam jalinan budaya organisasi Anda, ini seperti menaiki kapal "data" yang dibangun dengan sempurna yang ditakdirkan untuk tenggelam.

Membuat organisasi benar-benar melek data memerlukan perencanaan, waktu, dan upaya. Ini adalah usaha yang berharga, seperti dalam pengalaman kami, organisasi yang berinvestasi dalam meningkatkan literasi data mereka mampu memberikan peningkatan berkelanjutan dalam dampak yang dapat diberikan oleh data mereka.  

Namun, tanpa visi yang jelas untuk penggunaan data dan budaya di puncak bisnis yang menggunakan data secara konsisten untuk memandu pengambilan keputusannya, akan sulit untuk menanamkannya di seluruh organisasi dan tidak hanya berisiko pada investasi dalam pelatihan literasi data. tetapi dalam investasi yang lebih luas dan peningkatan dalam strategi data Anda.  

Terlalu sering, organisasi terjun ke dalam pelatihan teknis tanpa arahan, dukungan kepemimpinan, dan perangkat di tempat yang akan memungkinkan pembelajaran dari pelatihan dimanfaatkan secara positif. Tingkat kehadiran yang rendah untuk kursus literasi data dalam organisasi sering kali umum terjadi; kami telah melihat contoh tingkat penyerapan sekitar 15% pada program pelatihan yang dimaksudkan dengan baik. Ini terutama karena mereka tidak didukung oleh program perubahan yang lebih luas yang mencakup pengaturan adegan, komunikasi, aset, dan rencana aksi pasca pelatihan, jadi ada pelajaran yang bisa dipetik di sini.  

Jika Anda sedang mempertimbangkan investasi atau memiliki garis anggaran yang ditandatangani untuk meningkatkan literasi data di organisasi Anda, ada baiknya memikirkan hal-hal berikut: 

1. Apakah Anda mengetahui tingkat literasi data Anda saat ini? Sangat baik untuk memahami tingkat literasi data di seluruh organisasi pada awal perjalanan data Anda, sehingga Anda tahu di mana Anda berada dan di mana Anda harus fokus. Pelatihan biasanya tidak boleh satu ukuran cocok untuk semua. Anda akan memiliki kebutuhan yang berbeda di area bisnis yang berbeda, pada tingkat senioritas yang berbeda, berdasarkan tingkat kemampuan Anda yang lebih luas dengan data dan analitik.  

2. Sudahkah Anda memiliki strategi dan rencana untuk menjadikan organisasi Anda melek data? Buat rencana yang mencakup data enabler, komunikasi, dan kepemimpinan, serta pelatihan literasi data. Pelatihan datang dalam berbagai bentuk dan bukan hanya kursus pelatihan. Itu bisa massal atau pribadi dan disesuaikan tergantung pada kebutuhan. Ingat juga, tidak semua orang adalah "orang data".

3. Bagaimana Anda akan menanamkannya ke dalam jalinan budaya? Pelajari sambil melakukan dan lengkapi dengan pelatihan untuk kebutuhan khusus dan kasus penggunaan. Rayakan dan komunikasikan keberhasilan untuk membantu menciptakan budaya literasi data yang memicu keinginan akan lebih banyak data untuk menginformasikan pengambilan keputusan yang baik. 

Meningkatkan literasi data sangat penting bagi organisasi yang ingin mendapatkan hasil maksimal dari data mereka. Tetapi tanpa pendekatan holistik, Anda berisiko berinvestasi dalam keterampilan yang tidak dimaksimalkan, atau lebih buruk lagi, Anda berisiko strategi data "yang tidak dapat tenggelam" Anda tidak berjalan sesuai rencana!

Stempel Waktu:

Lebih dari DATAVERSITAS