Enterprise Big Data Framework_Data Literacy Fundamentals學習筆記_1.Introduction to Data Literacy

 

姊去洗四輪。

未遇意中人，能精心追求，驅動幸福人生。

客運上喝決明子茶望著外面風景，找尋新歸宿。

https://www.bigdataframework.org/big-data-certification/data-literacy-fundamentals/

數據素養(Data Literacy)

理解、處理和分析數據以做出明智決策的能力。

解取析視倫

姊去洗四輪

數據素養包含關鍵組成元素如下:

1.數據存取(Data Access):

從各種來源像是線上平台、資料庫、電子試算表查詢並獲取數據之能力。

2.數據理解(Data Understanding):

能解釋並理解數據的意義，包含理解其結構、品質、侷限性。當然涵蓋能識別模式和趨勢，以及數據何時遺失或不可靠。

3.數據分析(Data Analysis)

使用解析工具和技巧來操作並理解數據，比方透過Excel,統計軟體、程式語言分析數據，也要具備基本統計觀念(例如:平均值、標準差、中位數)

4.資料視覺化(Data Visualization)

透過圖表、圖形等視覺化手段來進行有效的數據溝通能力，能幫助識別可能不會立即顯而易見的模式和趨勢。

5.數據倫理(Data Ethics):

瞭解數據中潛在的偏差、確保數據隱私及安全，考慮數據驅動決策對社會造成的影響。

數據素養等級

組織中數據素養的衡量標準，取決於個人所擁有的知識，以及日常決策中如何使用數據。

未遇意中人，能精心追求，驅動幸福人生。

如下依序由低到高劃分五個等級:

1.數據未察覺(Data Unaware)

未察覺到數據的價值，也不具備收集、儲存或分析數據之能力。可能欠缺基礎設施或資源。

2.數據意識(Data Aware)

對於數據價值有意識，但不具備有效收集、儲存或分析數據的能力。可能已經具備基礎設施，但沒有必備的技能、資源來處理數據。

3.數據能力(Data Capable)

對於數據有能力收集、儲存和分析，但可能無法有效地使用數據。已經具備基礎設施，但欠缺有效分析和使用數據所需要的技能或專業知識。

4.數據精通(Data Proficient)

對於數據有能力收集、儲存和分析，並也具備有效地使用數據來為決策提供資訊。已經具備基礎設施及資源，並投資必要技能和專業知識。

5.數據驅動(Data-Driven)

此階段組織已完全將數據視為策略資產，並正在使用數據為其決策過程各方面提供資訊。擁有強大數據文化、精通數據的團隊及強大數據基礎架構。

為何組織應該渴望數據驅動?

數據驅動組織(Data-Driven Organization)

已完全將數據視為策略資產，並使用數據為其決策過程各方面提供資訊。

客運決敏風新規

客運上喝決明子茶望著外面風景，找尋新規(歸)宿。

成為數據驅動組織的優勢如下:

• 更好的客戶洞察力:能用數據瞭解客戶行為及偏好，數據驅動可提高客戶滿意度及保留率。
• 提高營運的效率:使用數據優化營運，從而提高效率並節省成本。
• 改進決策:可藉由數據分析來做出更明智和準確的決策，提高效率。
• 提高敏捷性:能透過數據識別趨勢和機會，更快速響應市場或產業變化。
• 更好的風險管理:透過數據識別和管理風險，因而實踐更安全、穩定的經營環境。
• 創新:用數據來發現新的機會
• 合規性:用數據來滿足合規性的要求，比方GDPR(歐盟的一般資料保護規則)、HIPAA(美國健保流通與責任法案)。

數據素養的角色

• 數據新手
• 數據探索者
• 數據分析師
• 數據溝通者
• 數據管理者