데이터 리터러시가 필요한 이유와 이를 구축하는 방법

예, 회사를 구축하고, 결과를 늘리고, 신규 고객을 유지 및 확보하고, 모든 결정에서 전반적으로 데이터를 기반으로 하는 데 있어서 데이터는 이제 공통 언어가 되어야 합니다. Gartner의 연구에서 우리는 열악한 데이터 해독 능력이 강력한 데이터 팀을 구축하는 데 있어 가장 큰 세 가지 장애물 중 하나이며 이는 지속적으로 좋은 성과를 요구하는 비즈니스 세계에서 문제가 될 수 있음을 발견했습니다.

따라서 팀에서 데이터 리터러시를 구축하고 팀의 잠재력을 엄청나게 성장시키기 위해 무엇을 해야 하는지 알아봅시다.

데이터 리터러시란?

데이터 리터러시는 컨텍스트에서 데이터를 읽고, 해석하고, 분석하고, 전달할 수 있는 능력으로, 사용 사례, 결과, 프로젝트, 비즈니스 가치 등에 대한 정보를 제공하는 데이터 구조에 대한 궁극적인 이해입니다.

가장 중요한 것은 데이터 리터러시를 통해 팀이 비판적으로 사고하고, 분석을 사용하고, 데이터 기반 의사 결정을 적용하여 궁극적으로 회사와 팀에 더 나은 결과를 가져올 수 있습니다. 팀의 데이터 리터러시 유창성은 올바른 기술을 통해 발생하며 올바른 기술을 선택하면 때때로 팀은 보고 있는 결과, 보고서 및 메트릭을 해석하기 위한 추가 교육이 필요하지 않습니다. 데이터 리터러시는 데이터를 이해하기 쉽고 빠르게 공유하고 이야기할 수 있으며 보기에 흥미롭게 만드는 것입니다.

데이터 리터러시가 중요한 이유

데이터 해독 능력은 빠르게 성장하고 올바른 결정을 내리고 그 과정에서 실수를 제거하려는 모든 회사에 중요합니다. 그 이유는 사실 분석을 다루기 때문입니다. 잠재 고객, 고객의 반응 및 포함된 과거 데이터와 관련된 실제 데이터를 기반으로 진정으로 의미 있는 캠페인을 만들고 싶다면 해당 데이터의 내용을 알아야 합니다.

그러나 많은 비즈니스 사용자는 여전히 데이터 리터러시를 약간의 두려움으로 바라보고 있습니다. 팀은 그들이 데이터 과학자가 될 것으로 예상된다는 인상을 받고 있습니다. 실제로 그것은 실제로 데이터 기반이 의미하는 바가 아닙니다. 데이터 리터러시는 데이터에 액세스하고 사용 및 이해하기 쉽게 만드는 것입니다. 이는 시간이 직원에게 가장 소중한 자산인 시대에 중요합니다.

오늘날의 세계에서 데이터는 빠르게 증가하고 있으며 2025년까지 180제타바이트 이상으로 증가할 것으로 예상됩니다. 이 축적된 데이터의 이야기에는 기업이 내려야 하는 모든 올바른 선택이 포함되어 있습니다. 그것에 대한 당신의 결정. 간단히 말해서 데이터 활용 능력이 있어야 합니다.

데이터 해독 능력의 이점

데이터 리터러시를 통해 팀은 이전과는 전혀 다른 방식으로 성장하고 학습할 수 있습니다. 이전에는 직감에만 의존했던 사실과 통찰력을 제공하기 때문에 비즈니스의 가치와 전문가의 가치를 높입니다.

데이터 리터러시 프로그램 구현에는 많은 이점이 있습니다. 포함:

데이터 기반 의사 결정

데이터 리터러시 프로그램을 통해 데이터 기반 의사 결정 능력이 크게 향상됩니다. 팀이 잘못된 결정을 내리는 것을 방지하는 동시에 이유를 더 잘 이해하여 다음 단계를 식별하도록 돕습니다. 데이터를 기반으로 의사결정을 내리는 것이 바로 데이터 리터러시입니다.

심각한 경쟁 우위

데이터 해독 능력은 중소기업과 대기업 모두에게 경쟁력을 제공합니다. 경쟁자들이 하는 일에 대한 분석은 그 중 한 부분입니다. 다른 하나는 고객 여정의 데이터 포인트를 따라 웹 사이트 방문, 이탈률, 제품에 대한 고객 행동 등과 같은 것을 이해하는지 확인하는 것입니다. 이를 통해 고객 여정의 모든 지점을 빠르게 개선할 수 있습니다.

생산성 향상

데이터에 능통한 팀은 자신이 무엇을 하고 있는지 알고 있으며 작업과 결정에서 훨씬 더 생산적입니다. 데이터 분석에 참여하고 이를 대시보드에서 정기적으로 사용하는 팀으로부터 생산성 향상, 컨텍스트 내 데이터 관련 협업 및 훨씬 더 나은 결과를 기대할 수 있습니다.

향상된 고객 지식

모든 기업은 고객을 알아야 합니다. 영업, 마케팅 및 광고 팀에만 해당되는 것은 아닙니다. 지식은 힘이며 데이터 리터러시는 제품 개선, 투자 기회, 혁신 및 캠페인으로 철이 뜨거울 때 항상 공격할 수 있도록 다음 단계를 항상 인식하는 데 도움이 됩니다. 데이터를 강력한 의사 결정으로 변환합니다. 청중과 더 나은 관계를 형성하고 이를 수익으로 전환하는 동시에 더 나은 서비스를 제공하세요.

데이터 리터러시 프로그램 구축 및 홍보 방법

데이터의 힘은 ​​모든 조직에서 부인할 수 없습니다. 하지만 팀의 일상 업무에 데이터 리터러시를 주입하는 것은 어려울 수 있습니다. 특히 데이터를 번역하고 액세스할 수 있도록 하는 올바른 도구를 사용하지 않는 경우에는 더욱 그렇습니다.

그렇다면 모든 부서와 회사 수준에서 데이터 리터러시 프로그램을 어떻게 적극적으로 홍보할 수 있습니까? 여러 단계와 행동 단계를 따르면 매우 쉬울 수 있습니다.

이유를 알고 전달하십시오

팀은 처음부터 이 조직이 데이터 기반 조직이라는 사실과 그 이유를 알고 있어야 합니다. 데이터에 대한 약속은 매우 명확하게 전달되어야 합니다. 즉, 모든 부서의 모든 사람이 데이터가 이 회사의 의사 결정을 주도한다는 사실을 중심으로 조정해야 하며 모든 사람이 해당 부서의 가장 중요한 지표를 알고 있어야 합니다.

전사적 데이터 기술 및 지식 구축

아이디어: 팀이 지속적으로 데이터의 IDEA에 연결되어 있다면 어떨까요? 이는 이전 경험이 없는 팀과 함께 데이터 리터러시 구축을 시작할 수 있는 좋은 방법입니다. 데이터를 만지고, 가지고 놀고, 데이터 대시보드를 만들고, 동료와 공유하고, 전체 회의, 대화, 캠페인 및 결정을 구축한다는 아이디어는 팀에 새로운 자신감을 심어줄 것입니다. 이것이 회사 전체에 적용된다는 사실을 직원들에게 알려주십시오. C 레벨에서 하위 레벨에 이르기까지 모든 사람은 앞으로 나아갈 방향을 제시하는 데이터와 일종의 관계를 맺어야 합니다.

도구를 사용하여 데이터를 적극적으로 홍보

데이터 리터러시 프로그램에는 팀 내에서 바로 구축할 수 있는 좋은 도구가 필요합니다(데이터 과학자가 되지 않도록 해야 함). 이 유형의 도구는 다음을 수행할 수 있어야 합니다.

• 여러 채널에서 축적한 데이터의 양을 처리하고 모든 데이터 인사이트와 지표를 한 곳으로 가져옵니다.
• 데이터를 빠르게 해석하고 원시 메트릭을 한 눈에 분석하고 이해할 수 있는 대시보드로 전환
• 빠르게 수행하고 모든 주요 파일과 대시보드를 한 곳에 보관할 수 있습니다.
• 데이터를 중심으로 협업이 이루어지도록 허용

Slingshot은 데이터 분석 기능과 팀 협업을 결합한 디지털 작업 공간으로, 가장 중요한 것은 데이터를 축적하는 모든 채널에서 데이터 통찰력을 끌어내고 몇 초 만에 대시보드를 구축할 수 있다는 것입니다. 그런 다음 해당 대시보드를 팀과 공유하여 데이터 해독 능력을 구축하고 데이터 기반 의사 결정을 촉진합니다.

하지만 그게 다가 아닙니다.

다음 단계인 데이터 카탈로그

모든 회사 의사 결정에서 데이터를 평가하고 인식하고 고수하려면 한 단계 더 나아가 데이터 카탈로그에서 모든 데이터를 구성해야 할 수 있습니다. 이것은 Slingshot과 같은 진정한 데이터 기반 도구에만 있는 기능입니다. 즉, 데이터 통찰력의 카탈로그를 생성하고, 분류하고, 부서 및 팀을 위해 정리하고, 어느 시점에서든 데이터를 가져와 보다 집중할 수 있도록 지원하는 기능입니다. 분석 방법.

데이터 카탈로그를 통해 사용자는 소스, 형식 및 품질과 같은 데이터에 대한 중요한 정보를 제공하는 메타데이터에 쉽게 액세스할 수 있습니다. 이 메타데이터는 사용자가 데이터와 그 의도된 용도를 더 잘 이해하고 데이터 사용 방법에 대해 정보에 입각한 결정을 내릴 수 있도록 도와줍니다. 또한 데이터 카탈로그를 통해 사용자는 키워드를 사용하여 특정 데이터 세트를 검색할 수 있으므로 필요한 데이터를 쉽게 찾을 수 있습니다.

이것은 사용자가 필요할 때 신뢰할 수 있는 데이터를 쉽게 찾고 액세스할 수 있도록 하여 이 프로세스를 개선하므로 데이터를 통해 비즈니스 가치를 창출하는 가장 현명한 방법입니다. 데이터 카탈로그는 신뢰할 수 있는 정보의 단일 소스로 팀에 회사에 어떤 데이터가 있는지 보여줍니다.

데이터 해독 능력은 데이터를 이해하는 것과 관련이 있으며 앞서 말했듯이 조치가 없는 데이터는 의미가 없습니다. 따라서 지속적으로 사용하여 더 현명한 비즈니스 결정을 내리고 작업의 중요한 중심으로 유지하십시오. 당신은 잘못 갈 수 없습니다.