它是什么以及为什么您的企业需要它

无论企业规模和行业如何,数据都可以提供对业务运营的洞察力,帮助管理层和利益相关者做出明智的决策。

数据对业务增长的重要性

在当今挑战和竞争日益激烈的世界中,数据的价值已上升至首位,因为它为企业提供了做出明智的业务决策所需的信息。

基于准确的数据,利益相关者和管理层做出的决策将引领组织走向持续发展和成功。 企业可以使用数据统计更好地了解他们的运营和客户。

所有类型的企业都可以做出更好的决策,主要是经常分析数据以实现有效运营并带来更高的收益。

根据福布斯报告,59% 的公司使用数据分析来改进决策制定和提高生产力。 每个部门和行业,包括营销和销售、人力资源、IT、物流、零售等等,都使用数据来识别趋势和预测消费者行为模式、了解他们的客户、提高服务质量、降低成本、开发新产品和解决方案,创新,并做各种其他事情。

如今,无论规模或行业,每个公司都需要数据分析。 它是增长的基石,因为它使公司能够确定可以从改进中受益的领域、评估绩效并确定推进其运营的可能性。

因此,投资数据驱动技术可以帮助企业获得竞争优势并实现利润最大化。

对于 SMB 和大型组织,如果有效且高效地使用数据研究和分析,数据研究和分析可能对决策制定、战略制定和增长有价值。

什么是数据素养?

数据素养是解释、利用、理解数据模式并得出结论的过程,这些结论将导致成功的业务成果。

数据素养是能力和知识的集合,使人们和组织能够以富有成效的方式使用数据来实现他们的目标。 它涉及理解用于收集、组织、存储和使用数据的方法,以及如何从中得出有效的结论。

通过了解多种形式的数据,例如数据源、分析类型和数据卫生,您将变得更懂数据。 使用数据分析工具、方法和框架可以得出有意义的数据见解。

数据素养的另一个方面是了解何时需要包含数据、准确数据或需要更多研究。 一个人的数据素养的最终指标是以所有者和其他利益相关者可以理解和采取行动的方式传达数据驱动的见解的能力。

了解数据的专业人员可以使用它来分析模式、获得洞察力和做出决策。 因此,数据素养对于想要为其组织增加价值的经理、员工和执行领导层变得越来越重要。

如今,所有类型的企业,无论规模大小,都完全依赖数据洞察来做出明智的决策,并将原始和随机数据转化为有价值的业务信息。

简而言之,数据素养在中小型企业和大型企业中越来越受欢迎,因为它有助于提高生产力、创新和改善客户体验,从而带来更好的投资回报率。

为什么数据素养对您的业务很重要?

如果组织想要经受住当今竞争激烈的数字世界,那么数据素养至关重要,因为它使他们能够完全根据数据做出决策,从而得出良好的决策和结果。

擅长数据构建和分析的专业人员可以处理数据以获得卓越的洞察力,以帮助高效的企业运营和活动,从而使他们能够为企业贡献价值。

以数据事实为基础布局规划的企业,总是先人一步,及时抓住机会,提供针对客户的解决方案和产品,并进行运营微调。

数据洞察使各种规模的公司都能得出结论,让相关利益相关者更好地与员工沟通,克服瓶颈,填补空白,并为客户、供应商和供应商提供商业价值。

拒绝采用数据驱动决策的组织可能会经历一个具有挑战性的阶段来优化、自动化和数字化运营,从而导致业务成果不足。

根据 Gartner 的一项调查,缺乏数据素养是成功的第二大内部障碍。 考虑到其增加业务价值的能力,到 2023 年,数据素养将正式化 80% 以上。

采用数据素养的组织可以提高协作沟通的生产力、更好的客户服务、改进的决策制定、改进的底线、创新和工作流程效率。

与数据素养相关的挑战

在当今数据驱动的世界中,解释数据并根据数据做出决策的能力对于组织来说变得越来越重要。

然而,数据素养也面临挑战。 这些挑战包括缺乏专门的数据技能、难以理解复杂的数据集、难以管理大量数据以及难以在各种环境中理解和应用数据。

由于这些问题,组织和专业人员可能需要帮助才能了解数据并做出明智的决策。

熟练的员工:合格的专家应该进行数据互操作,以从数据集中获得预期的结果。 该组织需要数据科学家、工程师、分析师和架构师等专家。

数据重复:由于数据是动态的,很明显它会随着时间的推移进行各种修改。 公司应该投资昂贵的企业级解决方案,以维护大规模的数据和更新状态。

数据完整性:组织必须克服诸如人为错误导致的数据错误、数据格式不一致、数据收集错误和隐私泄露等问题。

缺乏整合:由于数据集众多、同步困难、可扩展性和灵活性,来自各个部门的数据整合是最大的挑战之一。 公司可能需要采用新的数据集成或分析技术和工具。

数据子集:数据分析涉及 360 度视角,因此组织必须对数据库基础设施、工作流等进行必要的集成或升级,以收集所有数据集。 只处理一组特定的数据不会提供关键的见解,或者可能只提供部分见解。

物理和逻辑:组织需要特定的硬件和软件来处理复杂和庞大的数据集,以分析和做出数据驱动的决策,例如数据存储、云空间、算法、软件包等。

费用:数据驱动的决策需要数据的准确性、一致性和上下文,这些公司需要做出必要的规定和改变。 这会给组织带来额外的开支。

数据素养旨在为组织提供一个框架,使他们能够根据实际数据而不是基于将推动他们达到新高度的假设来做出决策。

企业基本数据素养技能和概念

跟踪零售商在公司网站上的购买情况的电子商务网站使用 cookie 和网站信标以极快的速度收集数据。 但是,如果没有数据素养技能,这些数据的重要性仍未得到挖掘。

在本节中,让我们了解具备数据素养以获取业务价值所需的技能。

数据素养技能需要了解数据集的功能并对其进行操作和解释,以得出有见地的结论,帮助组织决定推动公司业务发展。

在核心层面,数据素养技能不是要获得的任何特定技能集; 它是一个综合包,如下所述:

  • 数据探索:从来源、类型、格式等方面探索复杂且规模庞大的数据。
  • 数据管理:检索、清理、存储正确的数据等。
  • 数据使用:分析、解释、可视化、报告等。
  • 领域知识:执行数据模式发现、模式识别和预测
  • 数据应用:一个组织,如商业智能、数字化转型、决策支持、人工智能、自动化、分析等,将如何使用数据。
  • 改进:检查数据集是否存在差距和错误,以临时改进结果以实现业务目的。
  9 个用于 KYC 和身份验证的应用程序,可实现无缝入职

公司需要具有技术、分析和统计能力的专业人员来解释数据、得出见解并在正确的地方提出正确的问题,以成为一个完全由数据驱动的组织。

此外,有关数据治理、安全以及组织标准和合规性的知识可帮助专业人员在不违反任何政策和法规的情况下将数据保存在安全可靠的存储中。

公司需要为员工启动培训和技能提升计划,以提高数据素养。

经营理念

以下概念对于数据驱动型业务至关重要:

  • 数据分析:描述性、诊断性和预测性方面的数据分析。
  • 数据整理:这是为进一步分析准备原始数据的过程,也称为数据清理。
  • 数据可视化:将数据转换为图表、表格、地图、信息图表等可视化表示的过程。它可以帮助决策者进行必要的业务调整。
  • 数据生态系统:数据分析是一项复杂而足智多谋的活动,因此升级必要的硬件和软件对于从数据分析中获得所需的输出至关重要。
  • 数据治理:端到端数据分析活动的组织政策、指南和合规性。
  • 数据团队:由技能娴熟的专业人员组成的团队进行数据分析活动并提供更好的见解以创造商业价值。

随着我们迈向未来,组织将更加以数据为中心来推动业务成果,因此对具有数据素养的专业人员的需求将继续增加。

希望基于数据驱动的事实脱颖而出的组织可以明智地投资以提高员工和基础设施的技能。

如何在您的企业中培养数据素养?

根据埃森哲的一份报告,只有 25% 的专业人士认为他们有效地使用了数据,更少的人,只有 21% 的人对自己的数据素养技能有信心。

研究指出,组织需要培养数据素养技能,以赋予员工权力,并使他们有信心提供突破性成果。

让我们看看组织如何建立一种文化并鼓励员工参与其中:

注意:这不是标准指南或框架; 它提供了广阔的前景。

首先,组织可以定义数据素养目标,评估员工的技能水平,并设计适当的学习路径。 确切地说,可以分以下几个步骤进行铺开:

  • 向领导层和员工传达数据素养的重要性
  • 确定数据素养差距
  • 设计特定于员工需求的数据素养计划
  • 通过 KPI 定义目标并衡量绩效
  • 共享数据并使员工可以访问数据
  • 在必要时获得反馈并改进程序

要获得员工技能和意识,需要以下信息:

  • 员工在统计和逻辑运算方面的技能
  • 有能力根据相关数字或数据构建和解释工作流程或流程的经理
  • 数据工程师、数据分析师和科学家等数据专家的能力,他们可以解释其 AI 和 ML 算法的输出

工具和培训:组织可以创建数据素养学习计划,提供必要的工具和培训以达到所需的数据素养水平。

培训后续措施,跟踪和监控个人和组织层面的数据素养进展情况,以确保您的计划正常运行。

为员工提供灵活性和充足的时间来练习数据技能,将有助于他们熟练使用数据为组织增加价值。

根据输入,组织可以设置里程碑和现实目标,以在组织合规性的基础上跨业务部门实现所需的数据素养水平。

技能提升将帮助各种规模和类型的企业实施和执行数据分析计划,以做出数据驱动的决策。

鉴于当前竞争激烈的市场,绝大多数公司越来越意识到需要提高他们的数据素养。

随着数字化越来越受欢迎并成为当下的需求,个人和组织拥有分析动态和复杂数据所需的技能和资源变得越来越重要。

使用适当的工具无疑会增加价值,并使数据分析和洞察力收集过程更容易、更快。

所有专业人士都可以使用这些资源,从在线课程到交互式教程再到学习编程。

以下是一些有助于数据素养之旅的工具。

Coursera 值得关注的课程之一是数据素养专业化。

与数据管理、商业智能和数据仓库相关的课程肯定会增加数据分析和数据管理的技能。

在Python和Java等编程语言、SQL和NoSQL等数据库系统以及UNIX和LINUX等操作系统方面具有经验和知识的专业人员将在数据分析方面占上风并保持领先地位并获得更快的结果。

数据可视化:原始数据无法被数据分析部门以外的人理解,因此需要将数据以可视化的形式呈现,让各个企业主和利益相关者能够理解,从而做出相关的业务决策。

下面列出的一些工具可用于以各种方式描绘数据,包括图表、信息图和其他视觉效果。

如果您正在寻找高级数据管理,那么您可以查看 AI、ML 和 RPA 课程。 这些课程将帮助专业人士更深入地挖掘数据洞察力并创造自动化和创新。

最后的话

据说,如果没有航海指南针,就会迷失在大海中。 同样的概念也适用于数据。 如果没有数据驱动的决策,各种规模和类型的企业很可能会在要求苛刻的环境中失去竞争力。

网络世界的每个部分都在以极高的速度收集数据。 随着我们的前进,我们需要提高数据素养技能,并利用它们来推动业务决策,以增加生产力、客户满意度、自动化、创新、利润等方面的价值。

接下来,查看适用于大中型企业的最佳数据管理工具。