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对许多组织来说,缺乏数据素养仍然是一个问题

组织对他们理解和使用数据的能力缺乏信心,以使决策阻止他们成为数据驱动的努力。

数据驱动的决策可能从未比现在在Covid-19大流行中更重要,但缺乏数据素养仍然是组织之间的重大障碍,仅仅累积数据并使用它来做出明智的决定。

分析和商业智能供应商Qlik去年推出了一个数据素养认证计划教商业用户如何掌握数据语言,并教他们如何使用数据来做出决策。

在今年的QlikWorld会议上,几乎6月24日至25日举行,来自Qlik和两个合作伙伴的高管在其他方面讨论了阻止许多组织更多的障碍数据有文化员工和组织的步骤可以采取更多的数据文化。

根据Qlik和Eventure的一项研究,92%的商业主管认为,他们的员工是数据看法很重要,但只有17%的实际上鼓励员工对数据充满信心。结果,只有32%的人表示他们能够从数据中创造可衡量的价值只有27%的人表示,他们能从自己的数据中得出可执行的见解。

此外,Qlik和埃森哲发现,只有大约五分之一的人对自己的工作有信心数据读写能力在使用数据时,74%的员工实际上感到不知所措。

“这使得员工怀疑或忽视数据,”QLIK的全球数据识字队的全球主管,在录制的小组会议期间表示。“一家公司多久向我们说,他们投资了新的软件,新技术将数据放入我们的手中,但我们中有多少人实际上有背景,然后拍摄数据并用它做点什么?有多少人去学校学习数学和统计数据?“

由Qlik的Jordan Morrow(左上)领导的一个小组在QlikWorld上讨论了数据素养。
Qlik的Jordan Morrow(左上角)在供应商年度用户大会期间导致关于数据素养的虚拟小组讨论。

由于对数据感到不知所措,36%的员工找到使用分析软件的方法为了使他们的决定和另外14%完全避免与数据相关的任务,Qlik和埃森哲找到。

“如果您使用数据过载或具有含糊不清的数据,您的大脑会过载,而且您无法处理它,并且您关闭,”Qlik的首席学习官Kevin Hanegan说。“你快速回答,或者你没有答案,或者你逃跑了。”

打击这种感觉不堪重负的方式是通过提高将数据作为支持工具的技能而不是要克服的障碍。

“我们向围绕一个新工具学习的人做了一个孤立,但如果我们可以赋予他们通过数据识字技巧 - 利用数据使用数据来寻找洞察力并做出决定 - 也许他们不会感到不堪重负,“莫斯说:”也许他们会觉得数据在那里支持它们作为一个工具,它是一个启用它们的工具。“

同时,数据对决策过程至关重要,不仅在工作场所,而且在日常生活中。

也许那个这一点在2019冠状病毒病大流行期间表现得最为明显当组织不得不做出刚刚生存的快速决策时,可能会削减员工规模的决定,改变供应链甚至改变他们的商业模式,专注于原始行业以外的东西。

数据素养是基础。我们现在都生活在大流行中,如果数据素养在以前作为一种生活技能并不重要,我们所要做的就是看看我们的朋友、家人和同事。
瓦莱丽·洛根数据小屋创始人兼首席执行官

此外,数据已经落后于政府医疗保健组织在整个大流行期间都不得不做出。一些人做出了数据驱动的决定,这有助于遏制病毒的传播其他人则没有这么成功

“数据素养是基础性的,”Valerie Logan,数据素养咨询公司的创始人兼首席执行官,在小组会议上说。“我们现在都生活在大流行中,如果数据素养在过去作为一种生活技能并不重要,我们所要做的就是看看我们的朋友、家人和同事。我们不得不在数据不确定的情况下做出极具挑战性和困难的决定。”

同样,莫罗明,在大流行期间,数据驱动的决策一直是必不可少的。

他说:“如果COVID-19不能教给我们任何有关数据素养的知识,我们就会错失良机。”“我不知道对数据素养的需求是否比以往任何时候都要大。”

为了响应大流行,数据驱动的决策,这对于不仅仅是阻止病毒的传播而且也是至关重要的帮助企业生存为了保住员工的饭碗,小组成员表示,他们看到对数据素养的需求越来越大。

组织正在努力理解某些度量标准背后的含义,并努力弄清楚如何以不同的方式处理事情,以便能够对变化做出快速反应。

“我们肯定看到了一个增加,”埃森哲高级经理David Miller说。“在一个改变的时候,你试图达到某种东西的前沿,如何抓住机会。

“知识有效的地平线以漂亮的基础改变,”米勒补充道。“人们知道[分析]很重要,但有一个滞后。大流行真的改变了大家。”

那么,势在必行是获得数据素养技能的员工他们需要做出医疗保健和政府决定,可以挽救可以让组织溶剂的生命和商业决定。

洛根表示,个人可以通过提高思考数据、参与数据和应用数据的技能来提高自己的数据素养。与此同时,组织可以提高数据素养通过教授员工它是什么以及它为什么重要,创建一个蓝图,以改善数据素养并启动该计划。

与此同时,Qlik表示,Qlik已经发现了五个步骤改善数据素养:设定正确的期望;创建实现数据目标的路线图;正确引导员工做出数据驱动的决策——包括揭开数据的神秘面纱,提高对数据的信心;缩小管理层和大多数员工之间的数据素养技能差距;创造一种共同进化的文化。

“这不再是有资料和分析的很高兴,”莫朗说。“组织知道这很重要,想要它,但可能只是在水中等待,我们意识到的是你不能再在水中等待。现在是时候潜入了。我们必须沉浸在自己身上并这样做,而不是用工具,但我们必须记住人类的元素。“

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