实现数据素养

数据素养进阶：Data Fluency

Konstantinos Kattidis

Data Analytics Lead

为何需要框架

• 它为实现数据素养提供结构化方法
• 覆盖数据素养的整体概念，包括：
  • 个人能力
  • 组织的数据文化与生态系统

个人层面的数据素养

• 数据素养强调提升全体员工的数据技能
  • 业务用户：高管、销售、市场与运营经理
  • 数据专家：数据分析师、数据科学家
• 以便用数据做出明智决策

将业务问题与数据衔接

• 设定可衡量的目标
• 用关键指标识别问题
• 将问题转化为分析性问题

与数据打交道

• 数据清洗
• 进行数据探索
  • 数据可视化
• 描述数据
  • 基本统计概念与度量

用数据沟通

• 有效运用数据叙事
• 呈现数据驱动的洞察
• 将复杂分析结果转化为可执行洞察与决策

数据专家的角色

• 数据分析师、数据科学家、数据工程师等专家至关重要
• 他们能处理更复杂的数据任务
• 他们的作用：
  • 加速数据项目
  • 提供指导
  • 确保行业最佳实践与标准

促进数据素养的组织环境

• 实现数据素养不仅在于个人技能
• 还需打造有利于数据素养发展的环境

数据素养文化

• 数据素养文化：一种拥抱、重视并将数据融入决策流程的工作环境

数据生态系统

• 基础设施：提供数据访问，确保质量、安全与合规
• 工具：高效采集、存储、分析与可视化数据
• 流程：用于促进数据相关活动、协作与沟通的流程、规范、方法与组织结构

完整的数据素养框架

开始练习吧！

数据素养进阶：Data Fluency