概要
データ リテラシーとは、データを効果的に読み取り、書き込み、理解し、通信する能力であり、情報を使用して迅速なビジネス上の意思決定とビジネスの成果を実現します。 簡単に言うと、データ リテラシーとは実際にはスキルと能力に関するものです。
データと情報を扱う。
今日のデータリテラシーの必要性は、私たちが住む「デジタルファースト」の世界と、競争の激しい環境で生き残るために変革と革新をもたらすためにあらゆる努力をしている組織にとって非常に重要です。 効能
分析、ビッグデータ、クラウド、IoT、データ可視化、人工知能、機械学習、デジタル化などのさまざまなイニシアチブの望ましい成果は、優れたデータに基づいています。
この方向への取り組み。 そして、ここでデータ リテラシーが足を踏み入れます。これは、組織がデータ駆動型の文化を育成し、今日私たちの日常生活の永続的な部分であるデータを活用できるようにするための基本的なブロックです。
デジタル化はデータに依存し、その方法は…
私たちは、タッチポイントやインタラクションのたびに膨大な量のデータが生成される超ハイパーコネクテッドな世界で生活し、活動しています。 そして組織は、生成されたこのデータを活用して、顧客により良いサービスを提供し、改善する努力をしています
それぞれの相互作用の経験。 ただし、データの使用方法に関する知識が不足しているため、ほとんどの組織はデータを使用してビジネスを強化し、成長させることができず、デジタル化の取り組みが望ましい結果を達成していないことに気付きます。 実はフォレスター
調査によると、「企業は、直感、経験、または意見ではなく、定量的な情報に基づいて意思決定を行うのは 50% 未満である」ことがわかりました。 さらに、調査対象者の 85% は、意思決定におけるデータ インサイトの使用を改善したいと考えていましたが、
91% が、意思決定におけるデータ インサイトの使用を改善することは困難であると報告しています。
古い順序では、データは通常、レポートと分析に使用され、より内部消費に使用され、ある程度は顧客に使用されていました。 しかし、私たちが存在するこの急速に変化する世界では、顧客はより迅速でカスタマイズされた製品とサービスの提供を期待しています。
迅速な意思決定、セルフサービスを推進するデジタル ファースト環境、セキュリティとプライバシーの組み合わせ。 これには、分析、デジタル プラットフォーム、ロボティクスおよび機械学習の形での自動化の使用に関して、組織がゲームを強化する必要があります。
より優れた、よりパーソナライズされた結果を提供します。
したがって、データは、変革の取り組みの重要な要素です。データを使用すると、変革の過程のすべてのステップでパターン、ベースライン、およびベンチマークを作成でき、そのようなプログラムの進捗状況を追跡するのに役立ちます。 したがって、杖を振る時が来ました
そして魔法を紡ぐ。
データ リテラシー – 役立つ魔法の杖
データ リテラシーとデジタル化は表裏一体です。 デジタルと AI の世界で競争するために、組織は、データを操作して企業に競争上の優位性を生み出すことができるデータ サイエンティストを使用する必要があります。
カスタマージャーニーとエクスペリエンスを改善し、カスタマイズされたオファーを作成し、シームレスなクロスを提供するためのデータ駆動型のビジネス上の意思決定
チャネル製品/およびサービス。 そのためには、組織はスタッフにデジタル能力を身につけさせる必要があり、データ リテラシーはすべての従業員にとって重要な知識ベースとして中心的な役割を果たします。
データ リテラシーの必要性または重要性について実施されたさまざまな調査は、ビジネス リーダーが将来のビジネス ニーズと成長にとってデータ リテラシーが非常に重要であると考えており、チームがデータ主導の意思決定を行うことを期待していることを反映しています。
データを快適に使用できる従業員 (データ サイエンティストだけでなく) は、卓越したビジネス上の利益を生み出し、データ リテラシーのイニシアチブとトレーニングは従業員のスキルを向上させ、会社の収益と主要なビジネス KPI に貢献します。
長期。
以下の図は、典型的なデータ リテラシー プログラムの詳細を示しています。
データ リテラシー プログラムの概要 – 図 1
データ リテラシーを成功させるためには、組織がデータ ガバナンスの強力な基盤 (ポリシー、プロセス、明確な所有権、データの民主化のためのアクセス制御、データの標準化など) を作成することが重要です。
企業のビジョン/ミッションであり、堅牢なデータ戦略に基づいています。 データ ガバナンスは、データが企業の資産として管理されることを保証する非常に重要な柱であり、あらゆるデータ リテラシー プログラムの成功に大きく貢献します。
データ リテラシーに投資すると、組織にいくつかのメリットがもたらされます。主なメリットは次のとおりです。
データ リテラシーの利点
- データの調達、使用、交換の方法を理解し、倫理的なデータ決定を下す方法を理解しているデータリテラシーのある労働力
- データの操作とセルフサービス機能の作成が容易
- 従業員がデータ主導の意思決定を行えるようにする
- 競争の激しい環境で成功するための競争力をもたらすのに役立ちます
- 従業員が組織のデジタル化と革新的な取り組みを理解し、実装し、測定する能力
- 組織のスキル マップとデータの成熟度を高める
- 権限を与えられた忠実な労働力を作成する
- さまざまな直感的なツール、テクノロジー、アセットを最大限に活用できるようにすることで、データ管理のライフサイクルを支援します
メリットがもたらされる一方で、データ リテラシーがあらゆる組織にとって重要である理由を、例を通して理解しましょう。
ABC 銀行だけがデータ リテラシーにも投資していたら – 例
時代の変化により、銀行 (および他の業界) でのデジタル チャネルへの移行が見られます。 多くの組織は、テクノロジーで利用可能なすべてのオプションに投資しましたが、パーソナライズされた配信に対する顧客の期待にまだ取り組んでいます
製品とサービスの。 銀行は内部でデータの宝庫を生成し、外部データを活用することもできますが、顧客の期待にはまだ達していません。 その理由は、銀行がデータ駆動型の組織を構築するために十分な投資を行っていないことにあります。
各ビジネス ユニットにデータを統合し、ビジネスの成長のためにデータを読み取り、理解し、使用するようにスタッフをトレーニングします。 そして、これがデータ リテラシーの出番です。
例を通してこれを理解してみましょう。ABC 銀行は、デジタル ファーストの銀行体験を顧客に提供するためのテクノロジに多額の投資を行ってきました。 銀行はまた、データマイニングツール、AI、クラウドテクノロジーなどの新時代のテクノロジーにも投資しています。
ABC Bank は、収益と成長に関して野心的な目標を設定しており、顧客に好まれる銀行になりたいと考えています。 そのため、銀行は商品ポートフォリオを評価して、より最先端で将来の成長に関連するものにしています。
ABC 銀行で製品の戦略と設計に携わる A 氏は、製品 Z の廃止を決定する必要がありますが、これは数/収益の増加を反映していません。 これは最近のトップライン製品でしたが、その後の軌道は下り坂になっています. 製品
Z は貯蓄連動型の投資商品ですが、平均よりも低いリターンしか出していません。 ABC 銀行は、テクノロジーを最大限に活用し、必要な自動化や、製品パラメーターを (手動であっても) 変更するスキルを導入することができませんでした。
より有利な投資オプション（市場リスク、信用リスク、投資目的と期間、リスクプロファイル、ポートフォリオの分散、
アセットアロケーション戦略など）。
A 氏は、製品 Z をいくつかの追加機能 (製品と市場のリスクのマッピング、顧客のリスク プロファイル、投資目標、対象期間) と投資オプション (株式テーマへのリンクやスイートの導入など) で微調整できると感じていました。
コモディティを投資オプションに）、ストラクチャード商品として再導入されました。 この製品は、銀行のビジョンに大きく貢献します。 しかし、A 氏は、この決定を下すために必要なすべての情報にアクセスして使用する方法がわかりませんでした。
製品の機能を廃止するのではなく、変更するビジネス ケースを作成します。 彼は必要なデータを持っていなかったので、適切な質問をして、製品を廃止するという経営陣の決定に異議を唱える自信がありませんでした。 さらに、そこに
A氏が助けを求めることができる銀行内の共同コミュニティではありませんでした。 したがって、Aさんは製品を廃止することにしました。
ABC 銀行は、デジタル インプリントを作成するために必要なツールとテクノロジ スタックに投資していましたが、データを管理するための強力な基盤を設定することに重点を置いていませんでした。 データ ガバナンス (データの民主化) とデータ リテラシーの重要な柱を見渡す
(データをビジネス上の意思決定のイネーブラーとして活用し、テクノロジーを最大限に活用する能力があったため、A 氏は適切なビジネス上の意思決定を下すことができませんでした。ABC 銀行が、スタッフにスキルを身に付けるためのトレーニングやその他の共同手法に投資していた場合
資産としてデータを調達、管理、および使用する必要がある場合、A 氏は必要な機能とパラメーターを既存の製品 Z に正常に追加し、銀行がはるかに短い時間でそのビジョンを達成し、労力を削減するのに役立ちました。
したがって、組織におけるデータ リテラシーの必要性はいくら強調してもしすぎることはありません。 データ リテラシーのトレーニングとイベントは、従業員のスキルを向上させ、カスタマイズされた評価フレームワークを通じてデータ リテラシー インデックス/商を引き上げるために重要です。
現在の成熟度レベルと、組織が達成したい成熟度の目標レベル。 フレームワークは、技術スキル、行動マッピング、従業員の関係と考え方、視覚的なデータ思考、倫理などの変数にまたがる必要があります。
データ、リスクとコンプライアンス、データ セキュリティ、およびデータを資産として管理する上での成熟度レベルを決定するデジタル フィットネス アセスメント スコアを考え出します。 スコアが確認され、ベースラインが作成されると、ギャップを特定してカスタマイズしたものを作成できます。
各ギャップに対処し、さまざまなスキルアッププログラムを通じてスコアを改善するのに役立つトレーニング計画。 これらのイベントは、従業員の継続的な改善とスキルアップを確実にするために、時間のギャップの後に繰り返す必要があります。
評価フレームワークは、組織が現在のデータ リテラシー指数を評価し、改善の機会を判断するのに役立ちますが、組織がさまざまな再教育の機会を実装するための基盤を作成することが不可欠です。
堅牢で詳細な戦略と計画を通じて。 この戦略と計画は、事前に決められた頻度で見直す必要があります。 企業全体でデータ リテラシー インデックスを引き上げる勢いを維持し、データ DNA を作成するために、できれば年に XNUMX 回。 そして組織
データ リテラシー イニシアチブの成功を確実にするために、(トレーニング プログラムやその他のイニシアチブとは別に) いくつかの基本事項を実施する必要があります。 以下に示すのは、組織がデータ リテラシーの成功を確実にするために心に留めておく必要がある「必須事項」のリストです。
イニシアティブ。
データ リテラシーのためのスキル再構築のロードマップ
組織がデータ リテラシー率を向上させるために追求できるイニシアチブには、次のようなものがあります。
- 経営陣のサポートを確保する
- 所有権の定義
- 従業員のスキルの評価/基準化
- データビジョナリーの採用
- データ リテラシーの背後にある「理由」を説明する
- データ リテラシー トレーニング コースへのアクセスの提供
- 組織とともにデータへのアクセスを拡大
- データに関する質問を促す
- IT/ビジネス連携に向けた取り組み
- 適切なセルフサービス データ ツールへの投資
- 小さく始めて継続的に進捗状況を評価する
- データ リテラシーは単独で存在するものではないことを忘れないでください。これには、データの成熟度と、特にリーダーシップ レベルでの発言が含まれます。
ロードマップに追加できるイニシアチブは他にもいくつかありますが、基本的な考え方は、開始して小さなステップを継続することです。 このデータ リテラシーへの投資により、データを活用するデータ駆動型の個人がはるかに多く組織に存在するようになります。
データを管理し、組織の主要な顧客、収益、および成長 KPI の改善につながる変革/イノベーション プログラムをうまく管理および実装します。 それでは、組織をよりデータ重視にすることを約束してください。
メリットが現れます。
