Saat ini, data literacy menjadi skill yang sangat penting di setiap organisasi atau perusahaan.
Keterampilan data literacy bisa membantu mengarahkan perusahaan ke prinsip data-driven decision making, yaitu proses pengambilan keputusan berdasarkan data.
Prinsip tersebut secara nyata bisa meningkatkan performan bisnis dari perusahaan.
Apa itu data literacy?
Data literacy adalah kemampuan para pekerja di perusahaan untuk memahami dan bekerja dengan data.
Associate Professor MIT Catherine D’Ignazio dan research scientist Rahul Bhargava, mendeskripsikan data literacy sebagai kemampuan seseorang untuk:
- Membaca data
- Bekerja dengan data
- Menganalisis data
- Berdebat dengan data
Mengapa data literacy itu penting?
Data literacy menjadi penting karena tidak semua keputusan bisnis dan perencanaan strategis dapat kita ambil hanya berdasarkan pada suatu dugaan atau asumsi.
Alasan lainnya, termasuk:
- Memberikan kesan yang lebih unggul dan kompetitif jika campaign dan strategi berdasarkan pada data.
- Meningkatkan keterampilan dan kepercayaan diri para pekerja di suatu perusahaan, dengan cara mendorong para pekerja untuk bisa mengajukan pertanyaan yang tepat dan membuat keputusan yang lebih baik.
- Meningkatkan kepuasan customer. Karena data membantu untuk bisa mempelajari lebih jauh bagaimana karakteristik customer.
Beberapa contoh dari data literacy
- Data comprehension. Memahami hal-hal dasar terkait dengan pemanfaatan data, contohnya: mampu menafsirkan informasi dari visualisasi data.
- Paham sebab akibat. Pengetahuan tentang bagaimana nilai dari data bisa berdampak satu sama lain selain itu juga mampu memahami bahwa tidak semua penunjuk data yang berkorelasi memiliki efek sebab-akibat.
- Fallacies and biases. Meningkatkan awareness pada bias dan kesalahan umum dalam mengumpulkan data dan menginterpretasikannya.
- Critical thinking. Kemampuan untuk menanyakan informasi penting terkait ukuran sampel, komposisi sampel, dan sebagainya, dengan tujuan untuk membuat keputusan yang lebih baik.
- Paham berpikir/metode ilmiah. Hal ini mencakup pengetahuan tentang metode untuk mengumpulkan, menafsirkan, dan menganalisis data.
- Data analysis. Suatu proses penerapan logika dan teknik lainnya secara sistematis, dengan tujuan untuk mempelajari dan mengevaluasi data.
- Analisis statistik. Tools yang membantu mengumpulkan dan menganalisis data dengan tujuan untuk mengidentifikasi tren dan pola umum pada data.
- Visualisasi data. Representasi visual dari data yang bisa membantu untuk mengkomunikasikan data dengan cara yang lebih memudahkan pemahaman.
- Konteks. Konteks dalam hal ini adalah memahami titik-titik penghubung dalam data.
- Data communication. Kemampuan untuk mengkomunikasikan data secara jelas tanpa menyesatkan hasil.
- Data tools. Kemampuan untuk menggunakan alat yang dapat membantu proses pengumpulan dan analisis data seperti business intelligence tools dan data visualization tools.
Beberapa contoh konsep di atas dapat kita jadikan pedoman bagi perusahaan yang ingin meningkatkan kemampuan data literacy di antara para pekerjanya.
Selain itu, berikut ini juga beberapa cara tambahan untuk meningkatkan keterampilan data literacy pada perusahaan.
Cara ini diperoleh berdasarkan survei yang dari Databox:
- Mengikutsertakan ‘data specialists’ ke tim yang penting di perusahaan
- Memberikan suatu pelatihan khusus
- Menawarkan pelatihan asimilasi data saat merekrut karyawan baru
- Membuat kurikulum
- Menawarkan akses ke data untuk meningkatkan pembelajaran
- Memanfaatkan dasbor supaya lebih efektif
Pada kenyataan di lapangan, beberapa tantangan dan permasalahan masih dapat kita jumpai perusahaan yang ingin meningkatkan data literacy, di antaranya: hampir sebagian besar pekerja dari suatu perusahaan belum ahli untuk menginterpretasikan data.
Berdasarkan sebuah survei dari Accenture lainnya yang pernah dilaksanakan oleh Accenture, hanya 21% dari 9.000 karyawan (di berbagai industri dan berbagai posisi pekerjaan) yang merasa percaya diri dengan keterampilan data literacy yang mereka miliki.
Padahal kemampuan ini penting untuk semua kalangan.
Untuk menginterpretasikan data agar bisa menggambarkan suatu insight penting, perusahaan membutuhkan lebih banyak pekerja dengan keterampilan ini.
Siapa pun dan sekarang juga sudah bisa mengembangkan keterampilan ini banyak cara untuk meningkatkan keterampilan tersebut.
Meningkatkan data literacy di perusahaan bersama Pacmann
Pacmann menyediakan Corporate Training Program yang bisa memfasilitasi kamu untuk meningkatkan kemampuan literasi data dari tim di perusahaan.
Selain skill terkait literasi data–baca tentang 5 human skills yang wajib dipunyai oleh praktisi digital workplace, program ini juga akan memfasilitasi kamu untuk mempelajari kurikulum praktis bisnis lain, seperti:
- Interpersonal and Communication
- Business Fundamentals
- Management Skills
- Research Skill
- Business Strategies dan Leadership
Jika kamu tertarik untuk meningkatkan keterampilan dan praktikal bisnis lainnya silakan menuju halaman Sekolah Data Pacmann.
Further reading:
Boost Your Team’s Data Literacy
How to build data literacy in your company
Five Tips For Increasing Data Literacy Across An Entire Organization
Artikel Popular
Big Data dan Data Mining: Perbedaan dan Hubungannya
June 5, 2023
Mengenal Lebih Jauh tentang Neural Network
June 2, 2023
10 Rekomendasi Blog Data Science Terbaik untuk Diikuti
June 1, 2023
Rekomendasi Course Data Engineering Bersertifikat
May 31, 2023
Bagaimana Machine Learning (ML) Dapat Bantu Mencegah Serangan Phishing
May 30, 2023