Cos'è l'alfabetizzazione dei dati e perché è importante?

Con l'AI che trasforma progressivamente gli spazi di lavoro globali, le competenze in materia di alfabetizzazione dei dati saranno molto ricercate. In effetti, il 79% delle aziende afferma che, in una prospettiva a 12 mesi, i dati avranno una maggiore importanza nel processo decisionale della propria organizzazione.¹ Ma cos'è esattamente l'alfabetizzazione dei dati?

Gartner® definisce l'alfabetizzazione dei dati come la capacità di leggere, scrivere e comunicare i dati in contesto, inclusi una comprensione delle origini e dei costrutti dei dati, delle tecniche e dei metodi analitici applicati e la capacità di descrivere l'applicazione dei casi di utilizzo e il valore risultante.²

Perché queste competenze sono importanti? Creare un'organizzazione basata sui dati con una cultura di alfabetizzazione dei dati consente a tutti, al suo interno, di prendere decisioni migliori e basate sui dati che portano a risultati migliori.

L'alfabetizzazione dei dati è una competenza di cui hanno bisogno tutti, non solo i data scientist. La capacità di comprendere, interpretare e comunicare servendosi dei dati è una competenza fondamentale per tutti i dipendenti, siano essi appena all'inizio della loro carriera o ai vertici dell'azienda.

Applicando i dati in un contesto di business e ottenendo poi degli insight da tali dati in un ambiente con un supporto e una formazione continui, un'organizzazione finisce con il desiderare dei flussi di lavoro integrati nei dati. E, una volta che le persone iniziano a prendere decisioni di maggior valore informate dai dati, è difficile tornare indietro.

79%

Quasi l'80% delle organizzazioni afferma che, in una prospettiva a 12 mesi, i dati assumeranno una maggiore importanza nel processo decisionale interno.¹

29%

Quasi il 30% delle organizzazioni menziona le competenze decisionali di tradurre l'analisi dei dati in azione come la competenza meno matura in rapporto alle altre associate all'agire in funzione dei dati.³

I quattro fondamenti di una cultura dove l'alfabetizzazione dei dati è una realtà

Cosa serve per ottenere un'alfabetizzazione dei dati corretta?

1. Democratizzare l'accesso ai dati in tutta la tua azienda

Molte persone pensano ai programmi di formazione alla data science come al primo passo per diventare un'organizzazione basata sui dati, ma tutto inizia davvero con il rendere i dati più accessibili. Pensa a un sistema di call center. Il più delle volte quei dati sono bloccati all'interno dell'applicazione e non vengono resi disponibili al resto dell'organizzazione. Se invece fossero condivisi con il consenso dei clienti, l'analisi dei dati di un data center potrebbe contribuire all'educazione e alla formazione, all'efficienza nel suo complesso e a comunicazioni migliori per la parte interessata dell'organizzazione.

"A volte devi aiutare le persone ad apprezzare il valore che i diversi tipi di insight possono apportare, soprattutto su larga scala e fuori dalle singole aree e dai singoli domini funzionali", afferma Tim Humphrey, Vice presidente, IBM GCDO (Global Chief Data Office). Creando un repository centrale, come un data fabric, le persone in tutta la tua organizzazione possono facilmente archiviare e accedere ai dati, semplificando così l'accesso ai dati.

Per creare un accesso ai dati democratizzato, il GCDO di IBM ha implementato una piattaforma unificata di dati che fornisce una fonte centrale di dati governati e consente agli utenti di caricare, trasformare e analizzare i dati. Dal suo lancio, la piattaforma ha rapidamente migliorato i risultati di business per il GCDO. In circa 18 mesi, l'ufficio ha generato 1,3 miliardi di dollari in termini di vantaggi per il business e un ROI decuplicato dalle iniziative di trasformazione dei dati e basate sull'AI.

Suggerimenti per democratizzare l'accesso ai dati

2. Organizzare le informazioni in modo chiaro e trasparente

Una volta che hai stabilito una piattaforma per un accesso ai dati governato, è importante aiutare i responsabili delle decisioni a comprendere in che modo i dati si spostano nella pipeline. Quindi, comunica il valore, l'origine e la qualità dei dati con chiarezza e rispetto per ogni livello di competenza. Questo è il modo più veloce per dotare del potere dei dati tanto gli utenti tecnici che quelli non tecnici. Dopotutto, la tecnofobia è un fatto.

E mentre non tutti hanno bisogno di avere le conoscenze di un data scientist, tutti dovrebbero avere una comprensione dei dati, della loro derivazione e del modo in cui fluiscono all'interno dei processi end-to-end, e non solo di una parte di un processo. Per raggiungere questa comprensione, è necessario porre alcune domande chiave.

  • Qual è la fonte dei dati e può essere considerata attendibile?
  • Quali sono i metadati, le regole e le politiche di conformità che li sottendono?
  • Che significato hanno i dati generati da questo algoritmo per gli utenti a cui sono destinati?
  • Come posso spiegare il valore di business di questi dati per produrre risultati di business migliori?

I tuoi team dovrebbero essere in grado di cercare i dati, ottenere l'accesso a tutti i dati a cui si suppone debbano avere accesso e abilitare quindi con essi delle applicazioni di business.

Suggerimenti per organizzare le informazioni in un'organizzazione basata sui dati

3. Formare i data citizen a utilizzare e analizzare i dati in modo responsabile e a trasformarli in azione

La formazione di alfabetizzazione dei dati aiuta la tua organizzazione a leggere, decifrare e utilizzare i dati (soprattutto quando forniti da un modello) per un processo decisionale migliore. Consente anche ai team di utilizzare i dati come un elemento distintivo in termini di competitività. Per applicare la loro formazione e connettere i dati ai risultati di business, i tuoi team devono avere una buona comprensione degli strumenti dei dati di cui dispongono e di come possono essere utilizzati per raggiungere i loro obiettivi. In definitiva, hai bisogno di esperti che possano umanizzare i dati e l'AI per rendere i dati più significativi per le persone. Un programma di alfabetizzazione dei dati ha successo quando i tuoi team possono tradurre i dati in storie visive avvincenti che colpiscono le persone e trasformano i dati in conoscenza utilizzabile e risultati di business concreti.

Johnson & Johnson sta supportando i suoi dipendenti formandoli su come sfruttare al meglio le tecnologie avanzate e quelle emergenti, compresa l'AI. "In collaborazione con IBM, abbiamo creato un modello di inferenza delle competenze basato sull'AI per la funzione Tecnologia che coniugasse i dati esterni anonimizzati con i dati sulle competenze dai nostri dataset interni", afferma Jim Swanson, Chief Information Officer presso Johnson & Johnson.

"Siamo stati in grado di prendere i dati sulle competenze dei dipendenti disponibili negli strumenti utilizzati dalla mia organizzazione IT e fornirli al modello. L'AI è stata quindi in grado di valutare il livello di maturità di ognuno in ciascuna delle competenze che volevamo mettere in evidenza creando una vista completa dei punti di forza e delle debolezze individuali", afferma Swanson.

Come Johnson & Johnson, le organizzazioni possono creare l'alfabetizzazione dei dati partendo da una strategia di business altamente connessa a livello delle parti interessate con mansioni dirigenziali e associandola tra i domini delle parti interessate.

"Quando le parti interessate lamentano che gli sforzi in materia di dati sono stati un 'fallimento' o che non hanno prodotto quello che si aspettavano, spesso è perché la strategia dirigenziale non è definita in modo chiaro e l'alfabetizzazione dei dati delle parti interessate non è allineata tra i domini e il team", afferma Jennifer Kirkwood, Partner, Global Head of Talent Data, IBM Consulting

46%

Quasi la metà delle organizzazioni che sta adottando misure per diventare più basata sui dati ha investito nel miglioramento dell'alfabetizzazione e delle competenze in materia di dati.⁴

Suggerimenti per la formazione di un'organizzazione basata sui dati

4. Dirigere con empatia per creare dei campioni dei dati

La curiosità è al centro del processo decisionale basato sui dati e della creazione di una cultura dove l'alfabetizzazione dei dati è una realtà. I dipendenti e i dirigenti nella tua organizzazione dove l'alfabetizzazione dei dati è una realtà chiederanno sempre "perché" e non prenderanno mai niente così com'è, in modo acritico. Il tuo lavoro è quello di essere un buon ascoltatore e capire insieme a loro in che modo le competenze di alfabetizzazione dei dati possono restituire risultati al business. "Le persone devono capire cosa è possibile fare con i dati", afferma Inderpal Bhandari, Global Chief Data Officer di IBM. “L'elemento di cambiamento culturale del ruolo di data leader consiste nell'influenzare le modalità di utilizzo dei dati dall'interno e nell'essere l'esempio che gli altri possono seguire. Se non si concentrano su questo, come possono aspettarsi che chiunque altro se ne preoccupi?"

Assicurando che i dipendenti comprendano come funzionano i dati in tutta l'organizzazione, stai aiutando anche loro a guidare con empatia. Ciò è essenziale in una cultura di gestione dei dati, che alla fine porta a una rete di campioni dei dati in tutta la tua organizzazione, e l'alfabetizzazione dei dati diventa parte di un ciclo di apprendimento virtuoso.

Suggerimenti per guidare un'organizzazione basata sui dati

Alfabetizzazione dei dati significa conferimento del potere dei dati

Dato il ruolo centrale che dati e AI stanno assumendo in ogni aspetto della gestione di un'organizzazione, l'alfabetizzazione dei dati è fondamentale per creare una cultura basata sui dati. Come data leader nella tua organizzazione, stai promuovendo il cambiamento e supportando obiettivi di business più ampi instillando un linguaggio comune basato sui dati. I tuoi sforzi potranno forse sono impegnativi, ma queste idee ambiziose colmano finalmente una lacuna e l'investimento vale la pena. In effetti, il futuro della tua azienda dipende da essa.

Non fermarti ora. Continua a favorire lo sviluppo delle giuste competenze di alfabetizzazione dei dati in base ai tuoi obiettivi di business e affermati come compagno di squadra nei vertici aziendali e nell'intera forza lavoro. "Perché una realtà di alfabetizzazione dei dati possa dirsi tale, questo modo di pensare deve trascendere tutti i ruoli e non essere evidente solo sul fondo, in cima o nel mezzo", afferma Humphrey. In altre parole, l'alfabetizzazione dei dati è un percorso ciclico per ogni livello dell'organizzazione.

Soprattutto, ricordati che tu sei il modello. Come data leader, il tuo esempio imposta il tono e garantisce che i tuoi team siano a loro agio a parlare di dati e a lasciare che i dati promuovano dei risultati di business migliori. Con il tuo quadro di riferimento di sostegno e alfabetizzazione dei dati in atto, stai trasformando gli insight dei dati in azione e ponendo le basi per una cultura di campioni dei dati e un processo decisionale basato sui dati per anni a venire.

Fasi successive

Come iniziare?

La creazione della giusta architettura dei dati è un processo iterativo e si adatterà e crescerà nel tempo con il tuo business. Siamo qui per aiutarti.

Note a piè di pagina

¹ “Voice of the Enterprise: Data & Analytics, Data-Driven Practices”, 451 Research, 2022
² How to Create a Balanced Data and Analytics Organizational Model, Gartner, 10 maggio 2022. GARTNER è un marchio registrato e un marchio di servizio di Gartner, Inc. e/o delle sue affiliate negli Stati Uniti e a livello internazionale e viene qui utilizzato previa autorizzazione. Tutti i diritti sono riservati.³ “Voice of the Enterprise: Data & Analytics, Data-Driven Practices”, 451 Research, 2022
⁴ “Voice of the Enterprise: Data & Analytics, Data Management and Analytics,” 451 Research, 2021