「データリテラシーのあるワークフォースを構築するための4つの重要なポイント」 1. データリテラシーの重要性を理解する:データリテラシーの重要性を従業員に説明し、データの価値とビジネスへの影響を強調します 2. データスキルの獲得を促進する:従業員にデータスキルを獲得するためのトレーニングやリソースを提供し、データの分析や解釈能力を向上させます 3. データ文化を醸成する:データに基づいた意思決定やデータの共有を奨励し、従業員がデータを活用する習慣を養成します 4. データセキュリティに対する意識を高める:データセキュリティの重要性を従業員に啓発し、データの保護とプライバシーの確保についての最善の方法を教育します

4 important points for building a data-literate workforce 1. Understanding the importance of data literacy Explain the importance of data literacy to employees and emphasize the value of data and its impact on business. 2. Promoting the acquisition of data skills Provide training and resources for employees to acquire data skills and improve their ability to analyze and interpret data. 3. Cultivating a data culture Encourage data-driven decision-making and sharing of data, and foster a habit of utilizing data among employees. 4. Increasing awareness of data security Educate employees on the importance of data security and the best methods for protecting data and ensuring privacy.

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編集者注:Dominic Bohanさんは、2023年8月22日から23日にODSC APACで講演します。彼のトーク「データ駆動型の労働力の構築」もぜひチェックしてください!

Gartnerの調査によると、従業員のうちわずか21%がデータリテラシースキルに自信を持っていると感じています。私たちは皆、これらの「非データ人」たちと一緒に働いたことがあります。多くの人々はデータに対して混乱したり、怖がったりすることさえあります。私たちの「非データ」の同僚たちは、知識と経験の埋蔵された鉱山であり、私たちがデータを使って問題を解決するのに役立つことができます。私たちは彼らの自信とデータの理解を高める必要があります。言い換えれば、データリテラシーを教える必要があります。

私たちは、21,000人以上をトレーニングし、世界最大の企業とパートナーシップを組んでデータリテラシープログラムを構築した経験に基づいて、データリテラシースキルを構築する方法をご紹介します。私たちが共有する技術を使って、ステークホルダーをコーチングし、メンタリングし、組織内でデータリテラシープログラムを開発することができます。カバーする4つの主要なヒントは次のとおりです。

1. 物語を使って教える

データの問題の背後には人々の物語があります。たとえば、従業員の離職を予測するモデルの背後には、トップの人材を失う企業の物語があります。さらに掘り下げれば、日々の仕事に幻滅を感じる人々から、競合他社が提供する魅力的な給与まで、さまざまな物語が明らかになります。

私たちは、実際の魅力的な物語をデータリテラシー教育に織り込んできた方法をご紹介します。これにより、「非データ人」たちは自分のアイデアや専門知識を共有し、データについてもっと学ぶようにインスピレーションを受けることができます。

2. 3Cから始める

データリテラシーの専門家であるジョーダン・モローさんは、データリテラシー教育を3C(好奇心、創造性、批判的思考)から始めることを推奨しています。私たちは、3Cを教える方法の例を示し、人々がデータで可能なことについて考え、データ分析をビジネスの領域に適用する方法について考えるよう促しています。

イベント – ODSC APAC 2023

バーチャルカンファレンス

2023年8月22日から23日

最新のデータサイエンスとAIのトレンド、ツール、技術についての詳細な調査に参加してください。LLMsからデータ分析、機械学習から責任あるAIまでをカバーします。

今すぐ登録 .dashed{ border: 1px dashed #242c66;margin-left:0px!important;margin-right:0px!important;} .aio-icon-title { font-size: 28px!important; line-height: 38px!important; margin-top: 15px!important; } button.ubtn-normal { padding: 15px 30px; } .aio-icon{color: #242c66; font-size: 32px; display: inline-block;} .default-icon .aio-icon-default .aio-icon, .default-icon .aio-icon-default .aio-icon-img { margin-right: 15px; } .default-icon .aio-icon-default { display: table-cell; vertical-align: middle; } .default-icon .aio-icon-header { display: table-cell; vertical-align: middle; }

3. 実践的にする

効果的に学ぶためには、学んだことを日常の業務に実践し、適用する必要があります。私たちは、人々がデータスキルを実践し、すぐに達成感を感じるためにデザインしたカスタムワークショップや継続的なプロジェクト作業の例を共有します。

4. メンターシップ

トレーニングは素晴らしいですが、継続的なサポートとメンターシップがなければ定着しません。私たちはデータについてもっと学びたいと思っている人々とビジネスのデータの専門家をつなげる方法をお見せします。これにより、私たち自身も想像していなかったアイデアやユースケースが生まれました。

また、私たち自身が陥った一般的な失敗事例も共有しますので、以下の点については避けることができます:

  • 一つのサイズがすべてに合うアプローチで、学習者のニーズに合わせたデータリテラシー教育を行わないこと。
  • 数学が多すぎること
  • 専門用語が多すぎること

最後に、私たちのパートナーの成功事例を共有します。彼らは労働力のデータリテラシーを向上させるだけでなく、データリテラシーへの投資によりトップの人材を引きつけ、定着させることができました。また、基礎的なデータ分析ができる人々が増えたため、データの専門家は多くの煩雑な要求から解放されました。

著者/ODSC APACスピーカーについて:

TEDxスピーカーであるドムは、オーストラリア最大の保険会社であるQBEでのキャリアからStoryIQにデータストーリーテリングの豊富な経験をもたらしています。QBEでは、データ分析とビジネス改善の上級リーダーとして、データに基づく戦略的な提案を会社の上級幹部にプレゼンテーションし、グループの取締役会に報告書を提出していました。

We will continue to update VoAGI; if you have any questions or suggestions, please contact us!

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