OushuDB 小课堂丨数据素养评估：如何衡量成功

对于组织如何在整个组织内推动数据素养没有灵丹妙药，但一些一般要素包括技术、流程、培训和计划以及变更管理。一旦组织开始每天使用数据来提取可操作的见解——并且业务领导和直线经理都开始将数据视为战略资产——那就是在构建和维护时 数据素养 程序可以开始维持数据文化。反过来，数据素养评估对于衡量这些努力的成功至关重要。

强大的数据文化让每一位员工都意识到数据的力量，从而激励他们在工作中采用数据驱动的决策。A Forrester 分析调查 报告称，目前公司仅做出“48% 的决策基于定量信息和分析”。

衡量影响 数据文化 在一个组织中，定期开展和评估数据素养培训计划或研讨会可以证明是有效的。这些项目报告的成功或失败揭示了任何数据素养 技能差距.

培训团队可以使用这些研讨会的结果来激励每个人在整个组织中采用数据文化。因此，在这些培训计划中跟踪和衡量个人进步对于改进和完善计划是必要的。

这 测量方面 设计时只考虑一个目标：检查组织是否变得更加数据素养。这就是需要数据素养评估的地方。

组织中数据素养评估的重要性 高德纳 将数据素养定义为“在上下文中读取、写入和交流数据的能力”。这个宽泛的定义假定理解数据源、数据分析和数据用例。

通俗地说，“数据素养”描述的是个人识别和理解数据源、分析数据以得出见解并利用这些见解做出增值决策的能力。

当普通业务用户学会在上下文中阅读和解释数据时，他们最终将成为专家，无需数据专业人员的帮助即可从数据驱动的洞察力中获取价值。

例如，客户支持代表需要能够自如地阅读数据并了解如何使用数据做出明智的、对客户友好的决策。企业需要更多 受过训练和装备的人 解释数据，从数据中得出见解，并在一开始就提出有关数据的正确问题。

任何数据素养计划的目标都是确保一些 具体培训目标 在计划结束后得到满足。

数据素养评估可能是定量和定性措施的结合，这些措施基于数据管理团队进行的用户调查结果。数据素养指标不仅用于衡量培训计划或研讨会的技术质量；它们还可用于确定培训计划或研讨会的非技术方面，例如员工对数据的兴趣和态度，以及他们在同龄群体内外成为数据倡导者的总体意愿。

为了衡量任何此类计划或研讨会的成功或失败，可以从受过培训的员工那里收集以下指标：

有多少工人在问正确的问题？ 有多少员工根据数据做出明智的决定？ 有多少员工能够与他人交流数据驱动的发现？ 工具在数据素养评估中的作用 在全球范围内，企业正在访问和使用比以往更多的数据；尽管如此，许多企业仍无法最大限度地提高其数据资产的投资回报率，因为他们未能掌握数据驱动价值的全部潜力。解读数据的能力是任何人都可以培养的技能，现在有多种方法可以增强个人和公司的能力、提升能力和促进变革。

现代、自我指导的数据素养培训平台和工具可以帮助企业团队访问、审查和解释数据素养计划的成功或失败。通常，这些数据素养评估平台衡量员工的数字技能、识别数据来源及其目的的能力、数据工具和可视化数据技术的知识，以及产生洞察力和做出数据驱动决策的能力。然而，这些在线平台很少衡量数据伦理，而这是获得数据素养的一项关键技能。这些平台通常包括：

带报告的数据素养计划调查： 这些调查允许个人数据素养计划参与者回答问题并访问有关其数据素养技能的报告，其中一些调查收集有关整个组织的决策制定中使用了多少数据的信息。 带有测试的自我驱动数据素养学习模块： 随着员工继续他们的 努力提高数据素养，定期的自我评估可以作为评估和构建针对特定学习领域的定制学习计划的检查点。 由 HR 进行的自定义数据素养培训： 一旦 HR 和经理广泛了解与个别员工的数据素养相关的优势和劣势，HR 就可以开始制定针对个人需求量身定制的有效培训计划。 数据素养试点测试： 可以进行这些测试以发现整个组织的数据素养技能差距。应将测试结果传达给其他人，以完善现有的数据素养计划。
专业数据素养评估研讨会： 作为分析成熟度评估的一部分，数据素养评估在 90 分钟内进行，以确定技能水平。在不到 90 分钟的时间内，讲授了与数据收集和分析相关的所有基础知识、确定要监控的指标、学习如何使用数据为战略提供信息以及构建仪表板。 增强型数据分析平台：配备现代人工智能和机器学习的平台 数据分析平台 在帮助业务用户提高数据素养方面发挥着至关重要的作用。在这种情况下，有能力的技术可以帮助好奇的业务用户自行培养数据素养。 组织如何衡量数据素养计划 为了强调组织内数据素养的重要性，企业领导者可以从使用数据来解释日常业务决策开始。根据 91% 的商业领袖, 提高对决策的数据洞察力是他们的组织面临的挑战。显然，为组织提供大量信息并为最终用户提供最新的分析工具不会导致广泛的、数据驱动的决策制定。

为了发挥数据的真正力量，员工需要通过参与来熟悉数据和数据分析方法 扎实的数据素养计划或研讨会 定期。企业领导者和管理者培养数据文化的方式是在他们的日常工作生活中展示数据如何用作决策、竞争情报和预测的“证据”。

为了鼓励员工在促进数据文化方面发挥领导作用，管理者应该考虑奖励那些在使用数据来提高业务绩效方面付出更多努力的员工。

高层管理人员通常为数据素养培训计划的能力建设做出贡献，而整个组织的个别员工则继续参与促进 成功的项目. 任何有关的程序 数据素养技能发展 应持续跟踪和监控，以使领导者了解数据文化的进展情况。

结论 人们期望每个角色的每个人都必须具备数据解释、集成和分析所需的核心技能。全球组织已经意识到，要保持竞争力，现在至关重要的是组织中的每个人都拥有

解释、阅读和利用数据所需的基本技能。

如果一个组织有数据素养的员工，这意味着他们知道如何收集和关联正确的数据，提出正确的问题，应用技术从数据中提取意义，并传达结果。这些员工更深入地了解组织的文化和目标，并且他们可以非常有效地教其他人如何分析数据并根据数据做出决策。

有一个 方法数 组织可以利用它来促进数据驱动决策的好处，但提高员工采用率的关键是帮助他们自给自足。与任何其他技能一样，要通过数据分析实现自给自足，需要结合以下因素 培训、指导、教育和经验。

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