개요
데이터 리터러시(Data Literacy)는 데이터를 읽고, 쓰고, 이해하고, 효과적으로 데이터와 통신하여 정보를 사용하여 빠른 비즈니스 결정과 비즈니스 결과를 달성할 수 있는 능력입니다. 간단히 말해서 Data Literacy는 실제로 기술과 역량에 관한 것입니다.
데이터와 정보로 작업합니다.
오늘날 데이터 리터러시(Data Literacy)의 필요성은 우리가 살고 있는 "디지털 우선" 세상과 경쟁이 치열한 환경에서 생존하기 위해 변화와 혁신을 가져오기 위해 가능한 모든 노력을 기울이는 조직으로 인해 매우 중요합니다. 효능
분석, 빅 데이터, 클라우드, IoT, 데이터 시각화, 인공 지능, 기계 학습 및 디지털화와 같은 다양한 이니셔티브의 원하는 결과는 대부분의 조직이 여전히 어려움을 겪고 있음에도 불구하고 좋은 데이터에 달려 있습니다.
이러한 방향으로의 노력. 그리고 바로 여기에서 데이터 리터러시(Data Literacy)가 조직이 데이터 기반 문화를 육성하고 오늘날 일상 생활의 지속적인 부분이 된 데이터를 활용할 수 있도록 하는 기본 블록이 등장합니다.
디지털화는 데이터에 따라 달라지며 어떻게…
우리는 모든 접점이나 상호 작용에서 수많은 데이터가 생성되는 초연결 세계에서 살고 운영합니다. 그리고 조직은 생성된 이 데이터를 활용하여 고객에게 더 나은 서비스를 제공하고
각 상호 작용의 경험. 그러나 데이터 사용 방법에 대한 지식 부족으로 인해 대부분의 조직에서는 데이터를 사용하여 비즈니스를 확장하고 성장하고 디지털화 이니셔티브가 원하는 결과를 얻지 못한다는 사실을 알게 됩니다. 사실 포레스터는
설문 조사에 따르면 "기업은 직감, 경험 또는 의견이 아닌 양적 정보를 기반으로 결정을 내리는 경우가 50% 미만입니다." 또한 설문조사 응답자의 85%는 의사 결정에서 데이터 통찰력 사용을 개선하기를 원했지만
91%는 의사 결정에서 데이터 통찰력의 사용을 개선하는 것이 어렵다고 보고했습니다.
이전 순서에서 데이터는 일반적으로 보고 및 분석에 사용되었으며 내부 소비와 고객을 위해 더 많이 사용되었습니다. 그러나 우리가 존재하는 빠르게 변화하는 세상에서 고객은 제품과 서비스의 더 빠르고 맞춤화된 배송을 기대합니다.
빠른 결정, 보안 및 개인 정보 보호와 결합된 셀프 서비스를 추진하는 디지털 우선 환경입니다. 이를 위해 조직은 분석, 디지털 플랫폼, 로봇 공학 및 기계 학습 형태의 자동화 사용 측면에서 게임을 향상시켜야 합니다.
더 나은 맞춤형 결과를 제공합니다.
따라서 데이터는 변환 여정의 모든 단계에 대한 패턴, 기준선 및 벤치마크를 생성하고 이러한 프로그램의 진행 상황을 추적하는 데 도움이 되므로 데이터는 모든 변환 노력의 중요한 구성 요소입니다. 따라서 지팡이를 휘두를 시간입니다.
그리고 마법을 엮습니다.
Data Literacy – 도움이 되는 마술 지팡이
데이터 리터러시와 디지털화는 동전의 양면입니다. 디지털 및 AI 세계에서 경쟁하기 위해 조직은 데이터로 작업할 수 있는 데이터 과학자를 사용하여 정보에 입각하고 지능적인 형태로 기업을 위한 경쟁 우위를 창출해야 합니다.
데이터 기반 비즈니스 의사결정을 통해 고객 여정과 경험을 개선하고 맞춤형 제안을 생성하며 원활한 교차 제공
채널 제품 및 서비스. 이를 위해 조직은 직원에게 디지털 역량을 갖추어야 하며 Data Literacy는 모든 직원을 위한 중요한 지식 기반으로 중심이 되어야 합니다.
데이터 리터러시(Data Literacy)의 필요성 또는 중요성에 대해 수행된 다양한 설문조사에 따르면 비즈니스 리더는 데이터 리터러시가 미래 비즈니스 요구와 성장에 매우 중요하며 팀이 데이터 기반 의사 결정을 내릴 것으로 기대합니다.
데이터 사용에 익숙한 직원(데이터 과학자뿐만 아니라)은 탁월한 비즈니스 이점을 창출하고 데이터 리터러시 이니셔티브 및 교육을 통해 직원의 기술 향상을 통해 회사의 수익과 핵심 비즈니스 KPI에 기여할 수 있습니다.
장기간.
아래의 다이어그램은 일반적인 Data Literacy 프로그램을 자세히 설명합니다.
데이터 활용 능력 프로그램 요약 – 다이어그램 #1
Data Literacy가 성공하려면 조직이 데이터 거버넌스(정책, 프로세스, 명확한 소유권, 데이터 민주화를 위한 액세스 제어, 데이터 표준화 등)의 강력한 기반을 만드는 것이 중요합니다.
기업의 비전/미션과 강력한 데이터 전략을 기반으로 합니다. 데이터 거버넌스는 데이터가 기업 자산으로 관리되고 모든 데이터 활용 능력 프로그램의 성공에 크게 기여하도록 하는 가장 중요한 기둥입니다.
Data Literacy에 투자하면 조직에 여러 가지 이점이 있으며 주요 이점은 다음과 같습니다.
데이터 활용 능력의 이점
- 데이터를 소싱, 사용 및 교환하고 윤리적인 데이터 결정을 내리는 방법을 이해하는 데이터 활용 능력을 갖춘 인력
- 손쉬운 데이터 상호 작용 및 셀프 서비스 기능 생성
- 직원이 데이터 기반 의사 결정을 내릴 수 있도록 지원
- 경쟁이 치열한 환경에서 성공하기 위해 경쟁 우위를 확보할 수 있도록 지원
- 인력이 조직의 디지털화 및 혁신적인 노력을 이해, 구현 및 측정할 수 있는 능력
- 조직의 스킬 맵 및 데이터 성숙도 향상
- 권한이 있고 충성도가 높은 인력 만들기
- 다양한 직관적인 도구, 기술 및 자산을 최대한 활용하여 데이터 관리 라이프사이클에 도움이 됩니다.
혜택이 제공되는 동안 데이터 리터러시가 모든 조직에 중요한 이유를 예를 통해 이해해 보겠습니다.
ABC Bank가 데이터 리터러시에도 투자했다면 – 예
변화하는 시대는 은행(및 기타 산업)에서 디지털 채널로의 이동을 목격했습니다. 많은 조직이 기술에서 사용할 수 있는 모든 가능한 옵션에 투자했지만 여전히 개인화된 제공에 대한 고객의 기대와 씨름하고 있습니다.
제품 및 서비스. 은행은 내부적으로 데이터의 금광을 생성하고 외부 데이터를 활용할 수도 있지만 여전히 고객의 기대에 미치지 못합니다. 그리고 그 이유는 은행이 데이터 기반 조직을 만드는 데 충분히 투자하지 않았기 때문입니다.
데이터를 각 사업부에 통합하고 직원이 비즈니스 성장을 위해 데이터를 읽고 이해하고 사용하도록 교육합니다. 그리고 여기에서 Data Literacy가 시작됩니다.
예를 통해 이를 이해해 보겠습니다. Bank ABC는 고객을 위한 디지털 최초의 뱅킹 경험을 제공하기 위해 기술에 막대한 투자를 했습니다. 은행은 또한 데이터 마이닝 도구, AI, 클라우드 기술 등과 같은 새로운 기술에 투자했습니다.
ABC Bank는 수익과 성장에 대한 야심 찬 목표를 설정했으며 고객이 선호하는 은행이 되기를 원합니다. 따라서 AfDB는 제품 포트폴리오를 평가하여 미래 성장에 더 적합하고 최신 제품이 되도록 하고 있습니다.
ABC Bank에서 제품 전략 및 디자인을 담당하는 Mr A는 숫자/수익의 증가를 반영하지 않는 Z 제품의 폐기를 결정해야 합니다. 이것은 최근 과거에는 최고의 제품이었지만 그 이후로는 내리막 길을 걷고 있습니다. 제품
Z는 평균 이하의 수익을 내는 저축연계 투자 상품입니다. ABC Bank는 기술을 최대한 활용하고 필요한 자동화 또는 제품 매개변수(수동으로도)를 변경하는 기술을 도입할 수 없었습니다.
보다 유리한 투자 옵션(예: 주식, 상품, 외환 및 기타 시장 위험, 신용 위험, 투자 목표 및 기간, 위험 프로필, 포트폴리오 다양화,
자산 배분 전략 등).
A씨는 제품 Z가 몇 가지 추가 기능(제품 및 시장 위험 매핑, 고객의 위험 프로필, 투자 목표 및 기간)과 투자 옵션(예: 주식 테마에 연결하고 제품군 가져오기)으로 조정할 수 있다고 생각했습니다.
투자 옵션에 대한 상품) 및 구조화 상품으로 다시 도입되었습니다. 그러면 이 제품은 Banks의 비전에 크게 기여할 것입니다. 그러나 A씨는 이러한 결정을 내리는 데 필요한 모든 정보에 액세스하고 사용하는 방법에 대해 확신하지 못했습니다.
제품 기능을 폐기하는 대신 수정하는 비즈니스 사례를 만듭니다. 필요한 데이터가 없었기 때문에 올바른 질문을 하고 제품을 폐기하기로 한 경영진의 결정에 이의를 제기할 자신감이 없었습니다. 또한, 거기
A씨가 도움을 청할 수 있는 은행 내 협업 커뮤니티는 없었습니다. 이에 A씨는 제품 단종을 결정했다.
ABC Bank는 디지털 임프린트를 생성하는 데 필요한 도구와 기술 스택에 투자했지만 데이터 관리를 위한 강력한 기반을 설정하는 데 중점을 두지 않았습니다. 데이터 거버넌스(데이터 민주화) 및 데이터 활용 능력의 핵심 요소 간과
(데이터를 비즈니스 의사 결정을 위한 조력자로 활용하고 기술을 최대한 활용하는 능력에서 A씨는 올바른 비즈니스 결정을 내릴 수 없었습니다. ABC Bank가 직원에게 기술을 제공하기 위해 교육 및 기타 협업 방법에 투자했다면
데이터를 소싱, 관리 및 자산으로 사용하는 데 필요한 A씨는 기존 제품 Z에 필요한 기능과 매개변수를 성공적으로 추가하고 은행이 훨씬 더 짧은 시간과 노력으로 비전을 달성하는 데 도움이 되었을 것입니다.
따라서 조직에서 데이터 리터러시(Data Literacy)의 필요성을 충분히 강조할 수는 없습니다. 데이터 활용 능력 교육 및 이벤트는 직원의 기술을 향상시키고 데이터 활용 능력 지수/지수를 높이는 데 중요합니다.
현재의 성숙도와 조직이 달성하고자 하는 열망의 성숙도. 프레임워크는 기술, 행동 매핑, 직원의 관계 및 사고방식, 시각적 데이터 사고, 윤리와 같은 변수에 걸쳐 있어야 합니다.
데이터, 위험 및 규정 준수, 데이터 보안, 데이터를 자산으로 관리하는 성숙도 수준을 결정하는 디지털 적합성 평가 점수를 제시합니다. 점수가 확인되고 기준선이 생성되면 격차를 식별하여 맞춤형
각 격차를 해결하고 다양한 업 스킬링 프로그램을 통해 점수를 향상시키는 데 도움이되는 교육 계획. 이러한 이벤트는 직원의 지속적인 개선과 기술 향상을 보장하기 위해 시간 간격 후에 반복되어야 합니다.
평가 프레임워크는 조직이 현재 데이터 활용 능력 지수를 평가하고 개선 기회를 결정하는 데 도움이 되지만 조직은 다양한 재교육 기회를 구현하기 위한 기반을 마련해야 합니다.
강력하고 구체적인 전략과 계획을 통해 이 전략과 계획은 미리 결정된 빈도로 검토되어야 합니다. 기업 전반에 걸쳐 Data Literacy 지수를 높이는 모멘텀을 유지하고 데이터 DNA를 생성하기 위해 매년 실시하는 것이 좋습니다. 그리고 조직
Data Literacy 이니셔티브의 성공을 보장하기 위해 몇 가지 기본 사항(교육 프로그램 및 기타 이니셔티브 제외)을 마련해야 합니다. 다음은 데이터 활용 능력의 성공을 보장하기 위해 조직이 염두에 두어야 하는 "필수 사항" 목록입니다.
이니셔티브.
Data Literacy를 위한 재교육 로드맵
조직이 데이터 활용 능력을 향상시키기 위해 추구할 수 있는 몇 가지 이니셔티브는 다음과 같습니다.
- 최고 경영진 지원 보장
- 소유권 정의
- 직원의 기술 평가/기준 설정
- 데이터 비전가 고용
- 데이터 리터러시 이면의 "이유" 설명
- Data Literacy 교육 과정에 대한 액세스 제공
- 조직과 함께 데이터에 대한 액세스 확장
- 데이터에 대한 질문 장려
- IT/비즈니스 협업을 위한 작업
- 올바른 셀프 서비스 데이터 도구에 대한 투자
- 작게 시작하여 지속적으로 진행 상황 평가
- Data Literacy는 단독으로 존재하지 않는다는 점을 기억하십시오. 여기에는 데이터 성숙도와 특히 리더십 수준에서의 대화가 포함됩니다.
로드맵에 추가할 수 있는 몇 가지 이니셔티브가 더 있지만 아이디어는 시작하여 아기 단계를 계속하는 것입니다. 데이터 리터러시(Data Literacy)에 대한 이러한 투자를 통해 조직은 훨씬 더 많은 데이터 기반 개인을 보유하게 될 것입니다.
데이터를 수집하고 조직의 주요 고객, 수익 및 성장 KPI를 개선하는 변환/혁신 프로그램을 성공적으로 관리 및 구현합니다. 그러니 계속해서 조직이 데이터에 더 집중할 수 있도록 서약을 하고
혜택이 돌아갑니다.
