无论企业的规模或所处行业如何，数据都能为企业运营提供深入的见解，从而协助管理层和利益相关者做出更明智的决策。
数据对业务增长的重要性
在当今充满挑战且竞争日益激烈的商业环境中，数据的价值已经跃升至至关重要的地位。数据能够为企业提供所需的信息，以便做出明智的商业决策。
基于准确数据的决策能够引导组织走向持续的进步和成功。企业可以通过数据分析更深入地了解自身的运营状况和客户需求。
各种类型的企业都可以通过频繁的数据分析来优化运营并提高盈利能力，从而做出更明智的决策。
据《福布斯》报道，59%的公司利用数据分析来改进决策流程并提高生产效率。在各个部门和行业，包括市场营销、销售、人力资源、信息技术、物流和零售等，数据都被用来识别趋势、预测消费者行为模式、了解客户、提升服务质量、降低成本、开发新产品和解决方案，并进行创新。
如今，无论规模大小或所处行业，数据分析对于每个企业都至关重要。 它是增长的基石，使公司能够识别可以改进的领域，评估绩效，并确定推动其运营发展的可能性。
因此，投资于数据驱动的技术可以帮助企业获得竞争优势并实现利润最大化。
对于中小型企业和大型组织而言，如果有效地利用数据研究和分析，将对决策制定、战略规划和业务增长产生巨大的价值。
什么是数据素养？
数据素养是指解释、运用和理解数据模式，并从中得出结论的过程，这些结论将最终促进企业获得成功。
数据素养是一系列能力和知识的集合，使个人和组织能够有效地利用数据来实现其目标。 它涉及到对数据收集、组织、存储和使用方法的理解，以及如何从中得出有效的结论。
通过理解多种形式的数据，例如数据来源、分析类型和数据质量，您将变得更加精通数据。 利用数据分析工具、方法和框架可以帮助我们获得有意义的数据见解。
数据素养的另一个方面是了解何时需要包含数据、何时数据是准确的，以及何时需要进行进一步的研究。衡量一个人数据素养的最终标准是其以一种易于理解且能被所有者和其他利益相关者采取行动的方式来传达数据驱动的见解的能力。
熟悉数据的专业人士可以利用数据来分析模式、获得见解并做出决策。 因此，数据素养对于希望为组织增加价值的经理、员工和高管来说变得日益重要。
目前，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，并将原始的随机数据转化为有价值的商业信息。
简而言之，数据素养在中小型企业和大型企业中都越来越受欢迎，因为它有助于提高生产力、促进创新和改善客户体验，从而带来更好的投资回报。
为什么数据素养对您的业务很重要？
如果组织想要在当今竞争激烈的数字世界中立足，那么数据素养至关重要，因为它使他们能够完全基于数据做出决策，从而获得良好的结果。
精通数据结构和分析的专业人员可以通过处理数据来获得卓越的见解，从而帮助企业高效运营，并为企业创造价值。
以数据事实为基础进行规划的企业，往往能够抢占先机，及时抓住机遇，提供有针对性的客户解决方案和产品，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，使利益相关者更好地与员工沟通，克服瓶颈，弥补不足，并为客户、供应商和合作伙伴带来商业价值。
拒绝采用数据驱动决策的组织可能会在优化、自动化和数字化运营方面遇到困难，从而导致业务成果不尽如人意。
根据 Gartner 的一项调查，缺乏数据素养是取得成功的第二大内部障碍。 考虑到数据素养为业务增加价值的能力，到2023年，超过80%的组织将正式实施数据素养计划。
采用数据素养的组织可以提高协作沟通的效率，改善客户服务，改进决策制定，提高利润，并促进创新和工作流程的优化。
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至关重要。
然而，数据素养也面临着挑战。 这些挑战包括缺乏专业的数据技能、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，组织和专业人士可能需要帮助才能理解数据并做出明智的决策。
熟练的员工：合格的专家应该具备进行数据互操作的能力，以便从数据集中获得预期结果。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。公司应投资于成本较高的企业级解决方案，以维护大规模数据和更新状态。
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、同步困难以及可扩展性和灵活性方面的问题，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、工作流程等进行必要的集成或升级，以收集所有数据集。仅处理一组特定的数据将无法提供关键的见解，或者可能仅提供部分见解。
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，以进行分析并做出数据驱动的决策，例如数据存储、云空间、算法和软件包等。
费用：数据驱动的决策需要数据的准确性、一致性和上下文，而公司需要为此制定必要的规定和调整，从而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，使他们能够根据真实的数据而不是基于假设做出决策，从而推动组织达到新的高度。
企业基本数据素养技能和概念
跟踪零售商在公司网站上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，这些数据的价值仍然无法挖掘。
在本节中，我们将了解获取业务价值所需的数据素养技能。
数据素养技能需要了解数据集的功能，并能够对其进行操作和解释，从而得出有价值的结论，帮助组织做出推动业务发展的决策。
从根本上来说，数据素养技能并不是要掌握任何特定的技能组合； 它是一个综合性的能力包，具体如下：
- 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，例如商业智能、数字化转型、决策支持、人工智能、自动化和分析等，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，从而实现业务目标。
公司需要具备技术、分析和统计能力的专业人员来解释数据、获得见解，并在适当的位置提出正确的问题，从而成为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有助于专业人员在不违反任何政策和法规的情况下将数据安全可靠地存储。
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：数据分析的描述性、诊断性和预测性方面。
- 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且需要多种资源的活动，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：由技能熟练的专业人员组成的团队，负责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，而只有 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，以赋能员工并使他们有信心提供突破性的成果。
接下来，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：这并非是标准的指南或框架，它仅提供了一个更宽泛的视角。
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。 具体来说，可以分以下几个步骤进行：
- 向领导层和员工传达数据素养的重要性。
- 确定数据素养方面的不足之处。
- 根据员工的特定需求设计数据素养计划。
- 通过关键绩效指标（KPI）来定义目标并衡量绩效。
- 共享数据并使员工能够访问数据。
- 在必要时获得反馈并改进流程。
要掌握员工的技能和意识，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，他们可以解释其人工智能和机器学习算法的输出。
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。
培训后的跟进、跟踪和监控个人和组织层面的数据素养进展情况，以确保您的计划顺利进行。
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切实的目标，以便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。
技能提升将有助于各种规模和类型的企业实施和执行数据分析计划，从而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其数据素养水平。
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、更快捷。
所有专业人士都可以使用这些资源，包括在线课程、交互式教程和学习编程。
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方面的技能。
在 Python 和 Java 等编程语言、SQL 和 NoSQL 等数据库系统以及 UNIX 和 LINUX 等操作系统方面拥有经验和知识的专业人员将在数据分析方面占上风，保持领先地位，并获得更快的结果。
数据可视化：原始数据可能无法被数据分析部门以外的人员理解，因此需要以可视化的形式呈现数据，使各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，那么可以查看人工智能、机器学习和机器人流程自动化（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，并实现自动化和创新。
最后的话
据说，没有航海指南针，就会迷失在茫茫大海中。 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。 随着我们的不断发展，我们需要提高数据素养技能，并利用这些技能来推动业务决策，从而在生产力、客户满意度、自动化、创新和利润等方面增加价值。
接下来，请查看适用于大中型企业的最佳数据管理工具。