什么是数据素养？

在当今由人工智能驱动、以数据为中心的文化中，基本的数据素养技能对于各级员工都至关重要。各组织创建和收集的数据比以往任何时候都多：根据 IDC 的数据，到 2025 年，全球数据创建量预计将达到 181 泽字节。仅靠数据科学家或机器学习工程师来利用这些信息进行数据驱动决策，既不可行，也缺乏战略性。

然而，具备数据素养并不需要成为数据科学家。相反，它意味着个人有信心并掌握技术技能，能够在自身岗位上有效运用数据，从而发现洞见并做出更明智的决策。同时，这也越来越意味着他们知道如何查询 AI 工具并解读 AI 生成的洞察。

技术进步正帮助在整个组织中实现数据访问的民主化——这是数据素养文化的支撑要素。商业智能 (BI) 仪表盘、自然语言查询和用户友好界面是理解数据的强大工具。但即便是这些工具，也需要基本的数据素养才能进行操作、解读并有效使用。

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数据领域充斥着强大的工具，服务于数据生命周期的每个阶段——从采集到分析再到可视化。与此同时，各组织也在收集和生成前所未有的大量数据。这些趋势共同营造了一个充满潜在洞见的环境。

然而，如果没有有效使用这些工具和解读数据的技能，组织可能会对其数据举措（或缺乏举措）所产生的业务影响感到失望。

在 2025 年的一项研究中，40% 的美国与英国领导者指出，数据素养技能不足的主要风险是生产力下降，39% 则指出决策不准确。¹尽管存在这些风险，仅有 27% 的组织报告称拥有高水平的数据素养。²

在 AI 时代，对强大数据技能的需求更为迫切。各组织将越来越多地寻求具备数据素养的员工，这些员工需要理解 AI 工具如何利用数据进行决策，以及如何将有价值的洞察与有缺陷甚至可能有害的建议区分开来。（这就是为什么数据素养也被视为 AI 素养的核心能力。）

在 2025 年的一份报告中，41% 的高管认为数据素养是过去五年中增长最快的技能集。³但这一技能集具体包含哪些内容？

 根据麻省理工学院研究人员的观点，数据素养包含四项核心能力：⁴

• 读取数据
• 处理数据
• 分析数据
• 用数据论证

与传统素养一样，数据素养不仅惠及个人，也惠及更广泛的层面。具有数据素养文化的组织可能获得以下优点：

• 减少数据孤岛
• 提升数据隐私与安全
• 降低成本
• 高级决策

具备数据素养的组织能够促进清晰的沟通流动和知识共享。团队了解更广泛业务的需求，并了解自身工作如何为组织目标做出贡献。通过打破数据孤岛，不同团队可以同步使用数据，并使工作与 组织的更广泛使命保持一致。

具有扎实数据素养技能的员工更了解隐私法规以及与不当数据处理相关的风险。他们还能更好地识别数据安全威胁，如恶意软件、网络钓鱼和内部威胁，从而增强组织的整体安全态势。

当数据不再被困在职能层面时，利益相关者能够更快地发现有意义的洞见。此外，当员工自己具备完成基础数据工作的技能时，技术团队可以更有效地利用自己的时间和技能。这种效率可转化为成本节约和生产力的提升。

具备数据素养的员工更擅长在具体情境中解读数据，使业务部门能够做出有影响力的、基于数据的决策。这种在组织内对数据的好奇心和使用，可以激发更大的创造力和创新。

当有效实施时，数据素养文化应体现以下原则：

1. 企业范围内数据访问的民主化
2. 有序、透明且可解释的数据
3. 经过培训、能够负责任地使用和分析数据的赋权数据公民
4. 倡导并推动数据素养的领导层

在具备数据素养的组织中，需要数据的人能够在需要时访问数据。要实现这一点，需要一种架构，能够在复杂且孤岛化的数据生态系统中，快速、安全、简单地访问受治理的数据。

例如，数据编织利用智能和自动化系统，统一组织内部部署和多云环境中的数据。这种能力解决了数据孤岛和数据量增长等挑战，同时支持便捷的自助式数据访问。

数据智能进一步为数据素养提供了数据可访问性支持。它自动化并简化了核心数据活动，如元数据管理、数据发现、数据治理、质量保障和数据分析。

一旦组织建立了受治理的数据访问，帮助决策者理解数据如何在系统中流动就变得很重要。例如，治理工具通过元数据提供上下文和血缘关系，从而实现透明度。这些工具还有助于跨团队标准化数据定义和术语。

当数据有序、透明且可解释时，人们就能更轻松地理解其价值以及如何在自身角色中使用它。为支持这种透明度和理解，用户应具备必要的访问权限、信息和工具，以回答以下关键问题：

• 数据来源是什么？是否可信？
• 适用的元数据、规则和合规政策有哪些？
• 这些数据如何驱动业务价值和成果？

根据 IBM 商业价值研究所 (IBV) 的一项调查，85% 的首席数据官 (CDO)  正在扩大培训规模，77% 正在对员工进行再培训，70% 正在招聘新人才，以提高其组织内的数据素养。

成功的数据素养项目能够使员工将数据转化为有说服力、可视化的故事，从而得出可执行的洞察。数据素养课程和培训应提升员工的实践技能，包括如何使用数据可视化工具和讲故事技巧，这些技能需与实际用例和业务目标相结合。 

同样重要的是，用户还应学习如何成为负责任的数据管理者。具备数据素养的员工队伍能够根据适当的业务政策和相关法规，自信地访问、存储和管理数据。

2025 年的一份报告发现，在实施数据素养培训项目时，24% 的领导者提到缺乏高管支持，这使其难以推动全公司的采用。⁵

数据文化始于高层。仅为员工提供指导、材料、教育和工具可能是不够的——他们还需要高层领导的支持。数据素养应成为组织各级文化和结构的有机组成部分。

在实践中，领导者应以身作则，展示所需的数据素养技能，因为他们的榜样作用为整个组织定下基调。同时，提供对数据文化和实践进行反馈的机会也至关重要。鼓励包含多元视角的开放对话，将带来更好的成果。