Estratégia de dados sem alfabetização de dados? Como embarcar no Titanic!

A alfabetização de dados é um tema importante para os líderes de dados de hoje, e muitos reservaram orçamento para o treinamento de alfabetização de dados este ano, por um bom motivo. A alfabetização de dados trata de melhorar a capacidade de uma organização ou indivíduo de tomar decisões usando dados. E embora o treinamento ajude de alguma forma a apoiar isso, não é de forma alguma a bala de prata por si só.

Um plano de alfabetização de dados verdadeiro e abrangente precisa ser considerado juntamente com um conjunto mais amplo de mudanças que também inclui liderança forte, adaptação de normas culturais, comunicação e disponibilidade de dados. Você pode ter um perfeitamente elaborado estratégia de dados e plano de treinamento, mas sem garantir que a alfabetização de dados esteja incorporada ao tecido de sua cultura organizacional, é como embarcar em um navio de “dados” perfeitamente construído destinado a afundar.

Tornar uma organização verdadeiramente alfabetizada em dados requer planejamento, tempo e esforço. É um esforço que vale a pena, como em nossa experiência, as organizações que investem no aumento de sua alfabetização em dados são capazes de oferecer melhorias sustentáveis ​​no impacto que seus dados podem gerar.  

No entanto, sem uma visão clara de uso de dados e cultura no topo do negócio que usa dados de forma consistente para orientar sua tomada de decisão, será difícil incorporar isso em toda a organização e arrisca não apenas o investimento em treinamento de alfabetização de dados mas no investimento mais amplo e melhorias em sua estratégia de dados.  

Com muita frequência, as organizações mergulham no treinamento técnico sem orientação, suporte de liderança e conjuntos de ferramentas que permitirão que os aprendizados do treinamento sejam colocados em uso positivo. As baixas taxas de participação em cursos de alfabetização de dados em organizações costumam ser comuns; vimos exemplos de taxas de absorção de cerca de 15% em programas de treinamento bem intencionados. Isso ocorre principalmente porque eles não são apoiados por um programa mais amplo de mudança que inclua cenário, comunicação, recursos e planos de ação pós-treinamento, portanto, há lições a serem aprendidas aqui.  

Se você está considerando um investimento ou tem uma linha de orçamento assinada para melhorar a alfabetização de dados em sua organização, vale a pena pensar no seguinte: 

1. Você conhece seus níveis atuais de alfabetização de dados? É bom entender o nível de alfabetização de dados em toda a organização no início de sua jornada de dados, para que você saiba onde está e onde precisa se concentrar. O treinamento normalmente não deve ser de tamanho único. Você terá diferentes necessidades em diferentes áreas do negócio, em diferentes níveis de senioridade, com base em seus níveis mais amplos de capacidade com dados e análises.  

2. Você tem uma estratégia e um plano para tornar sua organização alfabetizada em dados? Crie um plano que inclua facilitadores de dados, comunicação e liderança, bem como treinamento em alfabetização de dados. O treinamento vem em muitas formas e não é apenas um curso de treinamento. Pode ser em massa ou pessoal e sob medida dependendo da necessidade. Lembre-se também, nem todas as pessoas são “pessoas de dados”.

3. Como você vai incorporá-lo ao tecido da cultura? Aprenda fazendo e complemente com treinamento para necessidades específicas e casos de uso. Comemore e comunique os sucessos para ajudar a criar uma cultura de alfabetização de dados que alimente o desejo de mais dados para informar uma boa tomada de decisão. 

Melhorar a alfabetização de dados é fundamental para organizações que buscam obter o máximo de seus dados. Mas sem uma abordagem holística, você corre o risco de investir em habilidades que não são maximizadas, ou pior, você corre o risco de sua estratégia de dados “inafundável” não sair exatamente como o planejado!

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• Fonte: https://www.dataversity.net/data-strategy-without-data-literacy-like-boarding-the-titanic/