データリテラシーを構築するための12のヒント
公開: 2021-11-29私たちの職場のデジタル化により、ますます多くのタスクが自動化され、人間の貢献を評価する方法に別の変化が生じています。 ビジネス戦略、プロセス、および顧客との対話方法では、仕事の生産者となる労働者を減らし、判断を下して意思決定を行う労働者を増やす必要があります。
それにもかかわらず、労働者は、成功するためには、データを使用してより良い意思決定をより迅速に行う方法を学ぶ必要があります。 データはかつてないほど急速に増加しており、これまで以上に多くのデータがあります。
トップダウンから、企業がデータ主導の意思決定と運用モデルに移行するにつれて、データリテラシーは重要なスキルになりつつあります。 私たちは、情報に基づいた意思決定を行うスキルを最前線の労働者に与える必要があります。
従業員のデータリテラシーを技術リテラシーと混同しないでください。また、データサイエンティストが必要とする高度なスキルは含まれていません。
代わりに、次のようになります。
- データの読み取り、分析、および操作
- データを使用してストーリーを語り、議論を行い、説得する
- ビジネス目標に沿ったデータ洞察に基づいて行われた決定
- 効率の向上、パーソナライズ、およびデータに関する問題の解決
データリテラシーとは何ですか？
データの読み取り、分析、および通信は、データリテラシーの一部です。 計算能力とは、単に数字を扱うことができるということだけではありません。 また、次のことを知る必要があります。
- データ評価の方法と情報源
- 特定のデータセットで何ができるでしょうか？
- データを理解することは重要です
データリテラシーを構築するための12のヒント
最初に従業員のスキルを評価する
既存のスキルを理解し、さまざまな種類の仕事の習熟度レベルに同意することは、データリテラシーを構築するための最初のステップです。 その後、企業はスキルアップ計画を立てることができます。
データを民主化する
テクノロジーでは、民主化は常にトレンドです。 新しいツールの出現により、複雑で専門的な分野にアクセスしやすくなります。
現在、データをサイロから分離することの価値は、企業によって認識されています。 その結果、Power BIなどのツールを使用してデータを一元化し、データに簡単にアクセスできるようにして、使用できるアプリケーションの数を増やしています。 信頼できる唯一の情報源を持つことも、これを達成するのに役立ちます。 誰もが最新の洞察と最新の見解にアクセスでき、意見の断片化や矛盾が水を濁すことはありません。
適切なツールを使用する
技術と同様に、データには急な学習曲線があります。 さらに、スキルの低い従業員は、洗練されたビッグデータツールに惹かれます。
組織にわかりやすいツールを提供します。 適切なツールを使用すると、データの分析と解釈が容易になります。 新しいツールを作成する代わりに、従業員が使い慣れている日常のツールを使用します。 データ処理ツールに簡単にアクセスできると、従業員はデータについて学び、洞察を得ることが容易になります。
評価を実行する
データ操作用のツールのトレーニングと開発を開始する前であっても、評価の実施は最初のステップです。
評価を使用して、何を改善する必要があるかを判断できます。 さらに、新しいプログラムを実装する前に、既存のレベルのデータリテラシーを測定できます。
さらに、この評価により、ギャップが存在する場所、必要なトレーニングの量、およびチームのコミュニケーションを最適化するために必要なツールとリソースを知ることができます。
良い手本を示します
企業の63％は、データリテラシーが重要であると考えています。 多くの企業は、データリテラシーを十分にサポートしていません。 データリテラシーは、ほとんどの意思決定者が経済の成功にとって重要であるとは見なしていません。 経営陣がデータリテラシープログラムに自信を持っていない場合、従業員は自動的にそのように認識します。
サポートを表示
従業員がデータを操作するスキルを使用するように促すことで、従業員が信頼を築き、自分自身を信じるのを助けることができます。 彼らがデータ処理の経験を積むにつれて、彼らにもっと責任を与えるか、彼らに彼らのアイデアや計画のためのデータを提供するように頼んでください。
目標を念頭に置いてください
成功は目標に基づいています。 目標がなければ方向性は不可能です。 データリテラシープログラムで、組織のさまざまなレベルのデータリテラシーを計画することを検討してください。
役割に応じて、さまざまなデータリテラシープログラムが必要になります。 より高いレベルの管理には、より低いレベルの管理とは異なるデータスキルのセットが必要になる場合があります。 目標を設定することで、リソースと労力をより効果的に割り当てることができます。
インセンティブを提供する
ほとんどの場合、データに慣れるまで、データの分析と解釈は退屈です。 データリテラシースキルを向上させるよう従業員を動機付けるためのインセンティブまたは報酬を提供します。
データリテラシースキルを向上させるために、賞品、チームビルディングイベント、または会議への出席が提供される場合があります。 従業員は、望ましいレベルの成功と専門知識を達成するように動機付けられます。
データコンピテンシーベースラインを作成する
従業員に一定レベルの能力を達成してもらいたいですか？ ある時点で、従業員はデータを使用して特定のタスクを実行できるようになるはずです。 スキルには、データの認識、適切な質問、データの背後にある論理の理解、および効果的なコミュニケーションが含まれます。
その結果、すべての従業員に資格を設定します。 これらの資格レベルを使用して、従業員のデータの理解、データの使用方法、および結果の解釈方法を追跡できます。 データリテラシーを身に付けるには、従業員は特定のマイルストーンまたはスコアに到達する必要があります。
データアクセスの分散化
多くの組織は、データリテラシーを向上させようとしているが、従業員がデータにアクセスすることを拒否しているという過ちを犯しています。 したがって、彼らにはデータリテラシーを持っているがスキルが低下しているチームがあります。 チームがより多くのデータアクセスを利用できるようにして、チームがそれを使用し、自分で洞察を理解できるようにします。
知識交換イベントを推進する
知識交換イベントの開催は、内部（HRなど、組織の特定の部門または側面をまとめる）または外部（従業員が業界の専門家またはグループと対話できるようにする）の場合があります。
データと分析のイベントにより、アイデアを効果的に交換し、基本を学び、他の専門家がデータを処理する方法を発見し、データリテラシースキルをベンチマークすることができます。
データリテラシーへの障壁を減らす
企業のデータリテラシーは、多くの場合、いくつかの要因によって妨げられます。 文化は1つであり、データをサポートするアプリケーションはもう1つです。 複雑なアプリケーションや新しいアプリケーションでは、いくつかの学習曲線が必要になる場合や、既存のアプリケーションやツールと完全に統合されない場合があり、意思決定が妨げられます。
さらに、管理者と管理者が落胆した態度と願望を採用した場合、データリテラシープログラムを失速させる可能性もあります。 データリテラシーへの障壁を取り除くことにより、チーム全体が進歩を受け入れます。
最終的な考え
データリテラシーを開発することは、従業員が利用可能な情報を最大限に活用できるようにすることを意味するだけではありません。 企業が今日直面している最大の障害の1つは、データリテラシーの欠如であると一般に考えられています。
企業は、実用的な洞察を生成するためにデータに依存し続けていますが、スタッフが最新の状態に保たれていない場合、長期的な成長を妨げる可能性があります。