【数据素养】什么是数据素养，为什么我们需要它

语言 Chinese, Simplified

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What is Data Literacy, and Why Do We Need It

数据素养是理解、消费和生产数据的能力。今天，没有人在一天中不需要理解数据并对其采取行动，但对于组织来说，它发挥着至关重要的作用。数据素养是数据文化的推动者，它能够提出商业问题，并将答案用于更准确的决策过程。它是数据驱动组织的主要支柱之一，涉及任何组织的更好部分。

数据素养的需求因角色而异-首席财务官、CDO和客户成功副总裁都有不同的数据素养视角和应用：购买D&a软件时要考虑的正确因素，将收入归因于特定数据项目的正确方法，优先考虑最必要的数据举措，正确的流失计算等。

数据素养的领域应包括（列表并非详尽无遗）：

D&A职能的规划/实施/测量/管理；
调整管理和培训，以专注于基于D&A的决策；
交流研发计划的成果；
D&A治理（覆盖、监控、诊断、数据合同解决）；
D&A资产管理（治理、安全、隐私、货币化）；
D&A堆栈（基础设施、团队、流程）；
D&A应用工作台（BI、AutoML、AI、垂直决策支持）；

围绕数据素养，在组织中实现和支持数据文化的角色和责任是（同样，该列表并不详尽）：

D&A生产商（架构师、开发人员、数据工程师、DS/ML/AI团队）：

他们的职责是创建、集成、聚合、构建、分析、运行、监控和修复D&A。所有这些任务都应该有（最好是增强的）文档——活动元数据工具可以承担大多数文档任务、监控和诊断。

D&A消费者（组织中的每个人）：

如果自助服务不可用，他们在利用D&A证据促进工作流程和决策方面的作用需要来自D&A生产商的这些投入。

BI工具在这里对自助服务仪表板以及特别报告和查询很有帮助。垂直应用程序在更具针对性的场景中也会有所帮助。语义层和度量存储可以用于分析和度量发现、文档和解析。

治理/数据管理员：

他们的职责包括管理变更、沟通、业务价值评估、研发资产的GRC、数据合同冲突解决、研发需求收集和路线图实施。

相关工具：主动元数据管理、目录、沿袭、语义层、访问管理、度量和功能存储以及分析应用程序。

公民D&A建设者：

我们看到，业务职能部门的需求不断增长，不仅消耗，而且自己生产和集成D&A。工具和任务类似于D&A生产商的工具和任务，增加了用于分析/度量/本体论/建模的低代码/无代码环境。

所有这些角色都应该有上面列出的数据素养领域的不同组成部分，在某种程度上，它们应该被明确定义为职位要求的一部分。许多数据素养和数据文化（以及数字化转型）项目都失败了，因为员工的“日常工作”不包括数据素养领域的任何组成部分。有些人是自愿的，但组织不应该仅仅依靠员工的内在动机——他们应该积极增加数据素养相关任务的能力。

最后但并非最不重要的是，数据素养计划应在每个战略规划项目下进行“预算”：如果客户细分是明年的首要任务，则应对工具、全职员工和相关数据素养领域（GRC、沟通、D&A规划、实施和监控等）进行预算。将战略业务计划与数据扫盲计划相结合，将有助于确定项目的优先级、范围和价值，而不是“沸腾的海洋”

如果您希望扩展有关数据素养的知识，请列出有用的资源：

A great resource of Data Literacy concepts and practical guides from Arizona State University

https://www.youtube.com/playlist?list=PLNrrxHpJhC8m_ifiOWl1hquDmdgvcviOt

CDO guide to Data Literacy

https://www.gartner.com/smarterwithgartner/a-data-and-analytics-leaders-guide-to-data-literacy

5 Key Actions for IT Leaders for Effective Decision Making https://www.gartner.com/en/publications/what-effective-decision-making-looks-like

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