Raggiungere la data fluency

Data Fluency

Konstantinos Kattidis

Data Analytics Lead

Perché serve un framework

• Offre un approccio strutturato per raggiungere la data fluency
• Copre la visione olistica della data fluency che include:
  • Capacità individuali
  • Cultura ed ecosistema dei dati dell’organizzazione

Data fluency per le persone

• La data fluency punta a sviluppare skill dati in tutti i dipendenti
  • Business user: executive, sales, marketing e operation manager
  • Data expert: data analyst e data scientist
• Così possono usare i dati per decidere con consapevolezza

Collegare problemi di business ai dati

• Definire obiettivi misurabili
• Identificare problemi con metriche chiave
• Tradurli in domande analitiche

Lavorare con i dati

• Data cleaning
• Eseguire tecniche di esplorazione dei dati
  • Data visualization
• Descrivere i dati
  • Concetti e misure statistiche di base

Comunicare con i dati

• Usare bene il data storytelling
• Presentare insight data-driven
• Tradurre analisi complesse in insight e decisioni operative

Il ruolo degli esperti di dati

• Esperti di dati come analyst, scientist ed engineer hanno un ruolo chiave
• Gestiscono task dati più complessi
• La loro presenza:
  • Accelera i progetti data-driven
  • Offre mentorship
  • Garantisce best practice e standard di settore

Ambiente organizzativo per la data fluency

• La data fluency non dipende solo dalle skill individuali
• Serve creare un ambiente dove la data fluency possa crescere

La cultura data fluent

• La cultura data fluent è un ambiente di lavoro in cui i dati sono accolti, valorizzati e integrati nelle decisioni

L’ecosistema dei dati

• Infrastruttura per dare accesso ai dati e garantire qualità, sicurezza e compliance
• Strumenti per raccogliere, archiviare, analizzare e visualizzare i dati
• Processi: workflow, protocolli, metodi e strutture organizzative che facilitano attività sui dati, collaborazione e comunicazione

Framework completo di data fluency

Passons à la pratique !

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