的三大支柱之一 数据文化, 数据素养是最具挑战性的, 因为它需要在整个组织中广泛的提升技能, 有时, 与人性抗争. 作为决定 科学作家 康奈尔大学教授 J. 爱德华·鲁索 曾经说过, “当获得工具和数据时，大多数人做的第一件事就是有选择地过滤信息，以证明先前建立的结论.“心理学——在这个例子中， 确认偏误运行深.
据高德纳公司(Gartner)称，糟糕的数据素养被列为最严重的问题 第二大内部障碍 首席数据官(CDO)的成功.
这篇文章是关于数据文化的四部分系列文章中的第三部分，主要关注数据素养. 本系列的第一篇文章 定义数据文化它的好处，以及数据文化的三大支柱. 的 第二个 第四篇文章深入探讨了数据搜索 & 发现和 数据治理分别.
什么是数据素养?
每一个 Dataversity最近的一篇文章数据素养是一种阅读、处理、分析和争论数据的能力.虽然这是一个很好的工作定义, E乐彩通用版下载app认为通过类比来思考数据素养是有帮助的 马斯洛的层次结构，其中需求(或技能)是层层叠叠的.
在E乐彩通用版下载app的数据素养层次结构中，E乐彩通用版下载app有三层:
- 分析数据. 这里的食物 & 数据素养的庇护是使用广泛的技术和工具分析数据的能力. 这一层包含许多技能和能力, 层次结构表明，仅这些技能就代表了数据素养的一小部分. 这并不是要最小化在这一层建立能力所涉及的工作, 但要认识到，分析技能和数据访问正日益成为数据文化世界中的“筹码”. 事实上, 如果你对数据的解释不正确，能够提取数据集或将其可视化弊大于利.
- 得出结论. 数据素养的下一个层次是从数据中得出准确的结论. 从各种各样的数据源和分析技术中进行选择, E乐彩通用版下载app必须能够从数据中得出正确的结论来回答业务问题, 不要被迷惑或误导. 这就需要判断哪种技术最适合某一类问题, 理解数据和分析的局限性, 并保持警惕 无数形式的认知偏见 这会使E乐彩通用版下载app偏离理性推理.
- 说服他人. 数据素养的最高层次是说服他人的能力. 就像特洛伊的卡桑德拉(被诅咒说出真实的预言，却被忽视), 如果有分析能力的人不能说服领导倾听，他们的见解可能会给他们带来负担. 有了数据，说服就从基本的 正确地可视化数据，转到 数据驱动的设计，峰值为 用数据讲故事. 最终, 要说服别人，你需要清晰地呈现信息, 令人信服地, 还有令人信服的叙述. 警告:如果你教人们如何用数据说服别人(例如.g. 通过提供可视化最佳实践课程), 在你教人们如何怀疑地回顾分析之前, 那么你实际上会增加你的组织中的诡辩，减少理性.
数据素养不仅仅是让人们能够与数据争论, 而是让人们有能力去反驳 用数据进行的谬误论证. E乐彩通用版下载app渴望建立数据文化, E乐彩通用版下载app需要促进广泛的数据素养，以促进所有人进行数据驱动的辩论, 而不是数据内部人员欺负数据外部人员的两层组织.
如何培养数据素养
数据文化的三大支柱之一——数据搜索 & 发现, 数据读写, 数据治理——数据素养最关注的是人和技能. 软件和系统.
从业人员, 咨询顾问, 供应商已经写了很多关于如何在组织中建立数据素养的材料:
这些方法通常有一个共同的框架:
- 从评估开始
- 制定一个促进数据素养的计划，通常从一个地区开始，然后扩大
- 开展教育和“内部营销”计划，以促进数据素养，作为数据文化和数据驱动决策的一种手段
- 以身作则
提前培训，实时预警
考虑数据素养的一种方法是类比 媒介素养. 在媒体素养课上, 学生们被教导要检查引文，在盲目相信他们所读的东西之前警惕偏见的迹象. 现在, 像维基百科这样的网站使用元数据来减少不太懂媒体的人被蒙蔽的风险. 例如，维基百科会对引用过少的文章添加警告:
同样地, 精心策划和上下文化的元数据可以正确解释定量数据集(并防止常见错误)。, 即使是在没有受过良好训练的人群中.
例如, 想象一个为用户或雇员编码出生日期的DOB字段, 默认是1月1日, 1970年，某人的出生日期是未知的(这真的可能发生), 当NULL值转换为0时，则转换为 某些种类的日期!). 如果有许多记录具有该默认值, 那么DOB场的平均值就会很容易误导, 而且会产生扭曲的结果(在21世纪20年代制作的按十年划分的年龄柱状图将显示50多岁的人数不成比例)。.
一个好的数据素养课程可以教会人们在处理日期字段时要小心. 但如果有人错过了那一天(或者只是忘记了他们所学到的东西——毕竟E乐彩通用版下载app也是人)，他们可能仍然会得出错误的结论. 但是如果他们在目录页上看到DOB字段的警告, 他们警惕风险，可以避免数据灾难! 如果目录可以将它们指向派生视图，在派生视图中过滤掉可能具有误导性的1970-01-01值, 这样，他们就可以在没有数据专家的情况下进行更准确的年龄分析.
数据目录在数据素养中的作用
虽然数据素养主要不是软件问题, 软件当然可以帮助实现数据素养计划. 虽然 数据目录S最初用于支持 数据搜索 & 发现, 用户很快意识到数据目录不仅是查找数据的好地方, 但也要理解它.
因此, 数据目录为用户开发了围绕数据进行协作和增强理解的功能. 这些特性用有用的上下文充实了资产. 就像维基百科用警告标记可疑内容一样, 因此，数据目录也可以标记已弃用的数据或突出显示警告, 像维基百科, 通过用户反馈获得信息).
目录上下文有多种形式. 文章和对话展示了围绕数据的对话. 专家标识可以让用户快速找到相关的专家. 数据使用信息突出了流行的行为模式, 显示其他人通常如何过滤或组合给定资产.
这些特性使数据素养达到更高的程度. 用户不仅可以方便地访问数据——他们还掌握了数据历史的关键线索. 这样的背景使E乐彩通用版下载app能够有效地理解, 与他人合作解释的能力进一步提高.
通过这种方式，数据目录继续演变为功能齐全的目录 数据智能平台 它支持广泛的应用，包括数据搜索 & 发现、数据治理、云数据迁移、数字转换等等. 数据智能是建立数据文化的关键，就像CRM是建立客户亲密关系的关键一样.
在本系列的最后一篇文章中，E乐彩通用版下载app将探讨数据文化的第三个支柱， 数据治理.
