ما هي معرفة البيانات؟
إن محو أمية البيانات هو القدرة على استخلاص معلومات ذات معنى من البيانات، كما أن محو الأمية بشكل عام هو القدرة على استخلاص المعلومات من الكلمة المكتوبة.
تعقيد تحليل البيانات، وخاصة في سياق البيانات الكبيرةوهذا يعني أن معرفة البيانات تتطلب بعض المعرفة بالرياضيات والإحصاء.
للتعامل مع هذا التعقيد، تقوم العديد من المنظمات بالتوظيف علماء البيانات، المتخصصين الذين لديهم مهارات تحليلية متقدمة. كما أضافت بعض المؤسسات أيضًا المستوى C الموظف، كبير مسؤولي البياناتللتأكد من أن المنظمة تدرك القيمة الكاملة من بياناتها.
ومع ذلك، نظرًا لأن البيانات مهمة للغاية لنجاح الأعمال، فإن عددًا متزايدًا من المؤسسات يطلب درجة معينة من المعرفة بالبيانات من جميع الموظفين. يمكن للمؤسسات التي لديها معرفة كبيرة بالبيانات أن تعمل بشكل أكثر كفاءة وبصيرة؛ أما أولئك الذين ليسوا كذلك، فقد يجدون أنفسهم غير قادرين على الانتقال إلى عملية صنع القرار المستندة إلى البيانات.
تحتل المنظمات التي تعتمد على البيانات صدارة المؤسسات التجارية الحديثة. وتعزز ثقافة البيانات التفكير النقدي واتخاذ القرارات بشكل أفضل في جميع المجالات، مما يؤدي إلى أداء أكثر فعالية داخليًا وفي السوق.
ما هي المهارات المطلوبة لمحو الأمية البيانات؟
تنقسم مهارات معرفة البيانات إلى فئتين: غير تقنية وتقنية. تتضمن الفئة غير التقنية القدرات التالية:
- معرفة البيانات المناسبة للاستخدام لغرض معين.
- إجراء بحث في سياق الأعمال المحيطة بالبيانات المراد تحليلها.
- التفكير النقدي حول المعلومات الناتجة عن تحليل البيانات.
- التعرف على الحالات التي يتم فيها تحريف البيانات أو استخدامها بشكل مضلل.
- توصيل المعلومات حول البيانات إلى الأشخاص الذين يفتقرون إلى المعرفة بالبيانات، وهي القدرة التي يشار إليها أحيانًا باسم رواية البيانات.
- تطوير المعرفة بالمجال من خلال البحث على مستوى الصناعة ودراسة الاتجاهات المرتبطة ببيانات محددة.
تتضمن مهارات معرفة البيانات التقنية ما يلي:
- تحليل البيانات نفسها – إتقان التقنيات الإحصائية المستخدمة في تفسير البيانات.
- فهم تحليلات البيانات الأدوات والأساليب ومتى وأين تستخدمها.
- الترجمة تصورات البياناتمثل الرسوم البيانية والمخططات؛ فهم لوحات المعلومات ومصادر البيانات الأساسية الخاصة بها.
- لا تعد لغات البرمجة ضرورية دائمًا ولكنها قد تكون مفيدة في علم البيانات؛ فهي تمكن الموظفين الذين لديهم معرفة بالبيانات من العمل مع الخوارزميات لتحليل البيانات وحتى التعلم الآلي.
تحديات معرفة البيانات
قد يكون تعزيز وتنمية معرفة البيانات في المؤسسة أمرًا صعبًا. هناك العديد من العوائق الشائعة أمام التنفيذ، بما في ذلك ما يلي:
- الفجوات في مجموعات المهارات. كما ذكرنا سابقًا، فإن معرفة البيانات لا تقتصر على النوايا الحسنة؛ إذ يتطلب تحقيق الكفاءة الأساسية في التعامل مع البيانات العديد من المهارات. وقد يفتقر بعض الموظفين إلى المهارات اللازمة ويجدون صعوبة في اكتسابها.
- مقاومة الموظف إن تعزيز المؤسسة التي تعتمد على البيانات يعني إحداث قدر كبير من التغيير في جميع أنحاء المؤسسة؛ ولن يقبل الجميع التحول إلى ثقافة البيانات، لأن العديد من الناس يشعرون بعدم الارتياح للتغيير.
- عدم وجود أبطال. لكي تنتشر ثقافة البيانات في المؤسسة، يجب أن يكون هناك أبطال في كل قسم لمحو الأمية البيانات؛ في كثير من الأحيان، يتم عزل الموظفين الذين لديهم معرفة بالبيانات عن تكنولوجيا المعلومات وتحليل الأعمال.
- مراقبة البيانات. لن تكون معرفة البيانات عملية إلا إذا كانت المنظمة لديها أدوات فعالة مراقبة البيانات في المكان. لا تمتلك العديد من الشركات ممارسات ومعايير فعالة، وبدونها، لن تكون الثقافة القائمة على البيانات ممكنة.
كيف تصبح متمكنا من البيانات
هناك عدة خطوات رئيسية للانتقال إلى ثقافة البيانات داخل المؤسسة، بما في ذلك ما يلي:
- تقييم معرفة البيانات. ما مدى معرفة المنظمة بالبيانات بالفعل؟ مسح الموظفين ل تقييم المهارات الموجودة والمعرفة هي نقطة انطلاق جيدة لقياس نطاق الجهد المطلوب.
- تحديد أبطال المعرفة بالبيانات. بمجرد اكتمال التقييم، من المرجح أن يتم الكشف عن القادة الطبيعيين في مختلف الأقسام. وينبغي أن يكون هؤلاء القادة على استعداد للتعاون مع برنامج محو الأمية في مجال البيانات وتمكينهم من تعزيزه ورعايته.
- تنفيذ برنامج محو أمية البيانات. ينبغي لبرنامج محو الأمية البيانات تثقيف القوى العاملة على نطاق واسع، وتقديم التدريب غير التقني والفني.
- قياس النجاح. من المهم وضع معايير للنجاح في تطبيقات تحليلات البيانات وفعالية إدارة البيانات ومستويات المهارات باستخدام أدوات تحليل البيانات وإدارتها المشتركة. توفر التقييمات المتكررة لمحو الأمية البيانات داخل المنظمة الأساس لإجراء التحسينات.
تساعد تقنيات معرفة تصور البيانات المؤسسات على فهم الكم الهائل من المعلومات التي تحتاج إلى تحليلها. تعرف على الخطوات اللازمة تحسين محو الأمية تصور البيانات.
