Грамотность в использовании данных
Data Literacy, (по-русски «Грамотность работы с данными») — это грамотность людей в работе с данными. Это умение понимать данные, работать с ними, анализировать их и общаться с другими, обосновывая свое мнение с помощью данных.
Применительно к организациям концепция Data Literacy подразумевает что недостаточно просто оснастить сотрудников аналитическими инструментами, пусть даже и самыми передовыми. Необходимо научить их работать с данными, анализировать информацию и делать выводы. Необходимо научить пользователей критически относиться к полученным результатам и задавать вопрос «Почему?» и «Насколько правильны эти выводы?», а так же учить их принимать решения и обосновывать их. Таким образом, формирование аналитической культуры в компании — это комплексный проект, в который входит формирование библиотеки показателей и стандартизация визуализации, назначение ответственных за показатели, чтобы вся компания была «на одной волне» и руководствовалась только выверенными показателями, едиными для всей компании, это формирование внутренних команд, наделенных полномочиями по оптимизации бизнес-процессов компании, а также учебных центров и института наставничества.[1] Огромное значение в формировании data-driven компании, или компании, принимающей решения на основе данных, играет, так называемая аналитическая цепочка ценностей (последовательность от сбора и анализа данных до конечного результата)[2].
Для людей «Грамотность работы с данными» означает возможность получать обучение для возможность работать с данными с помощью Аналитических Инструментов (Бизнес-Аналитики). Количество данных растет экспоненциально, подчиняясь Закону Мура, и сбор данных и обмен данными становятся обычным делом. Следовательно, растет и потребность в анализе накопленной и получаемой информации, а так же в специалистах и гражданских аналитиках, которые способны решать задачи анализа информации и извлечения Знаний из данных.
К сожалению, согласно исследованию 2020 года The Human Impact of Data Literacy, проведенному компаниями Qlik и Accenture, только 21 %молодежи от 16 до 24 лет обладает грамотностью по работе с данными[3]
Несмотря на то, что 92 % руководителей высшего звена считают, что сотрудники их компании должны обладать цифровой грамотностью, лишь 17 % сообщают, что в их компаниях поощряется желание работать с данными и учиться этому. Согласно Global Data Management Report 2019[4] года, только 50 % организаций заявляет, что может доверять своим данным, при этом 95 % завили, что страдают от низкого качества данных, которые они используют для принятия решений, и это сказывается на производительности труда и отношениях с клиентами.[4]
Таким образом, повышение грамотности работы с данными позволяет для компаний повысить производительность труда, построить Data-Driven компанию и получить серьезное конкурентное преимущество на рынке[5]. Людям data-literacy помогает получить необходимые аналитические навыки для работы с информацией и повысить свою конкурентоспособность на рынке труда[6].
История понятия data-literacy
Первые научные труды и работы, посвященные data-literacy, появляются в США в 1999 году в журнале Educational Leadership и принадлежат американскому профессору математики Лин Артур Стин. В статье, посвященной счету, он рассуждает о появлении новой области знаний – data-literacy, наследуемой от навыков счета[7].
Современный период научных исследований связывает data-literacy с понятием datafication (датафикация). Профессор управления информацией из британского университета Роял Холлоуэй Марк Лайсетт рассматривает это явление в контексте понятия больших данных и необходимости потенциала такого вида информационного ресурса для бизнес-аналитики и медиакомпаний в целом[8].
Современные исследователи доказывают, что грамотность, связанную с областью данных, необходимо относить к грамотности информационного толка и включать в неё грамотность статистическую, как и грамотность в части других видов данных[8].
Образование в области data literacy
В мире существует несколько образовательных проектов в области data literacy. Обучение data literacy чаще интегрировано в специализированные курсы по бизнес-аналитике и визуализации для сотрудников крупных компаний и аналитических медиа: например, Qlik Data literacy program, Data Visualization Literacy от бренда Tableau, Data Basic.io, Activity Guide и др[8].
В 2007 году в Москве была основана Школа анализа данных (ШАД) от Яндекса. На сегодняшний день ШАД имеет несколько филиалов в России и за рубежом.
Не только обучение, но и продвижение идеи грамотной работы с данными как среди специалистов, так и в более широких кругах предлагает международный проект Data Literacy Project. Продолжением этой инициативы в России и странах СНГ является проект dataliteracy.ru[9], стартовавший в августе 2020 года серией онлайн-дискуссий о роли data-literacy в современном российском бизнесе и обществе. В онлайн-дискуссиях приняли участие представители компаний Qlik, Accenture, Росгосстрах, ВизСтандарт, а также НИУ ВШЭ.
Образовательные детские проекты в этой области малочисленны и в основном касаются информационной грамотности в целом. Развитию непосредственно data-literacy у детей посвящена программа Детский ДатаВиз: DATAYOGA KIDS от образовательного бренда ДатаЙога, автором которой является Андрей Демидов.
Примечания
- About Data Literacy Project . thedataliteracyproject.ru. Дата обращения: 8 апреля 2020.
- Карл Андерсон. Аналитическая культура. От сбора данных до бизнес- результатов. — Москва: Манн, Иванов и Фербер, 2017. — 392 с. — ISBN 978-5-00100-781-4.
- Qlik, Accenture. The Human Impact of Data Literacy . The Data Literacy Project (29.01.2020).
- 2019 Global data management research .
- Том Дэвенпорт, Джоан Харрис. Аналитика как конкурентное преимущество. — 2010. — 272 с. — ISBN 978-5-91171-020-0.
- The Data Literacy Project - building a data-literate culture for all. (англ.). Data Literacy Project. Дата обращения: 8 апреля 2020.
- Steen, L.A. Numeracy: The New Literacy for a Data-Drenched Society // Statistical literacy. — 1999.
- Базина Д., Бережная В. Data literacy: актуализация русского термина в системе МИГ. — 2020.
- Data Literacy Project . dataliteracy.ru. Дата обращения: 24 мая 2021.