是什麼導致了數據素養技能差距？
Posted: Tue Dec 03, 2024 9:13 am
在DataCamp 的《數據素養狀況報告》中，很明顯，數據技能的需求量很大，並且在可預見的未來仍將持續如此。組織需要有數據素養的員工，並且願意為他們支付溢價。
然而，儘管需求如此高，企業和組織的需求與數據素養 捷克共和國電話號碼列表 和數據技能培訓的水平之間仍然存在差異。是什麼造成了這種差距？我們該如何解決這個問題？本文探討了這些主題以及更多內容。對生成型人工智慧人才缺口特別感興趣嗎？觀看我們的網路研討會 「彌合生成式 AI 人才差距」，以了解適合您組織的有效策略。
下載 2024 年數據和人工智慧素養狀況報告
了解美國和英國 550 多名領導者對其團隊數據和人工智慧技能狀況的看法。
對數據驅動決策的高需求
《數據素養狀況報告》的主要發現之一是，對於美國和英國的產業領導者來說，最需要的數據技能是數據驅動的決策，78% 的領導者強調這項技能至關重要。考慮到不精確的決策被認為是資料技能不足的主要風險，這種偏好並不奇怪。
其他受歡迎的技能包括解釋數據視覺化和儀表板的能力（74%）、數據分析和操作（72%）以及向不同受眾講述數據故事或呈現數據的能力（66%）。這些技能是不可或缺的，因為企業的目標是培養一支能夠根據數據做出快速、準確決策的員工隊伍。
對技術熟練程度的需求
除了基本技能之外，領導者還尋求更先進的技術數據技能。創建儀表板和視覺化的能力 (66%) 以及 Tableau 和 Power BI 等商業智慧工具的知識 (65%) 是非常令人垂涎的。
使用 SQL 處理和建立資料庫的能力 (53%) 以及 Python 和 R 的程式設計技能 (42%) 同樣受到追捧。
近一半的受訪者重視機器學習（47%）和資料工程（52%）技能。
這揭示了一個有趣的趨勢：雖然並非每個人都需要建立資料管道或實施機器學習解決方案，但人們越來越期望員工熟悉這些領域。
了解數據素養的範圍
資料素養，或說讀、寫、溝通和推理資料的能力，是一系列技能，涵蓋從基本的資料驅動決策到高階機器學習和資料工程。
Jordan Morrow 證實了這種數據素養作為一個範圍的觀點，他聲稱：“整體數據策略與業務目標聯繫在一起，並為數據和分析工作提供了遵循的方向。”
從這個角度來看，資料技能滲透到整個組織，從只知道如何讀取資料和提出問題的人到最先進的技術人員。
這一論點意味著數據素養並不是一種萬能的解決方案；它必須根據組織內不同的能力等級進行客製化。
數據素養譜
資料訓練的現狀
雖然數據素養的價值獲得認可，但組織內的數據培訓狀況仍有改進的空間。
當領導者被問及其組織中資料培訓的狀況時，79% 的人確認他們提供某種形式的資料培訓。然而，這個數字並不能說明一切。大約 34% 的領導者提到，只有特定數據角色的員工接受數據培訓，而只有 14% 的領導者表示，只有數據角色之外的員工接受培訓。
數據表明，涵蓋組織內每個人的全面數據技能提升尚未成為當今大多數企業的首要任務。甚至提供培訓的方法也各不相同，反應範圍從第三方線上培訓提供者 (23%) 到內部創建的線上培訓 (20%)，從內部講師指導的課程 (10%) 到混合培訓線上和講師指導的培訓（29%）。
因此，儘管顯然需要數據技能培訓，但很少有組織提供全面的解決方案。這不僅發生在工作場所。Forrester 2021 年的一份報告發現，雖然數據素養是入門級職位最需要的技能，但只有 48% 的學術機構實施了數據素養技能計劃。
正如我們在另一篇關於數據素養的未來的文章中所探討的那樣，這些技能可以幫助解決我們在未來幾年可能面臨的一些全球挑戰。
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是什麼造成了數據技能差距？
在深入研究數據技能差距背後的挑戰之前，了解這一差距的組成部分至關重要。這種差距反映了公司所需的數據技能與員工目前熟練程度之間的差異。
這種差距不僅僅是教育問題，而是由預算限制、培訓資源、組織文化和員工抵制等多種因素共同造成的。
然而，儘管需求如此高，企業和組織的需求與數據素養 捷克共和國電話號碼列表 和數據技能培訓的水平之間仍然存在差異。是什麼造成了這種差距？我們該如何解決這個問題？本文探討了這些主題以及更多內容。對生成型人工智慧人才缺口特別感興趣嗎？觀看我們的網路研討會 「彌合生成式 AI 人才差距」，以了解適合您組織的有效策略。
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對數據驅動決策的高需求
《數據素養狀況報告》的主要發現之一是，對於美國和英國的產業領導者來說，最需要的數據技能是數據驅動的決策，78% 的領導者強調這項技能至關重要。考慮到不精確的決策被認為是資料技能不足的主要風險，這種偏好並不奇怪。
其他受歡迎的技能包括解釋數據視覺化和儀表板的能力（74%）、數據分析和操作（72%）以及向不同受眾講述數據故事或呈現數據的能力（66%）。這些技能是不可或缺的，因為企業的目標是培養一支能夠根據數據做出快速、準確決策的員工隊伍。
對技術熟練程度的需求
除了基本技能之外，領導者還尋求更先進的技術數據技能。創建儀表板和視覺化的能力 (66%) 以及 Tableau 和 Power BI 等商業智慧工具的知識 (65%) 是非常令人垂涎的。
使用 SQL 處理和建立資料庫的能力 (53%) 以及 Python 和 R 的程式設計技能 (42%) 同樣受到追捧。
近一半的受訪者重視機器學習（47%）和資料工程（52%）技能。
這揭示了一個有趣的趨勢：雖然並非每個人都需要建立資料管道或實施機器學習解決方案，但人們越來越期望員工熟悉這些領域。
了解數據素養的範圍
資料素養，或說讀、寫、溝通和推理資料的能力，是一系列技能，涵蓋從基本的資料驅動決策到高階機器學習和資料工程。
Jordan Morrow 證實了這種數據素養作為一個範圍的觀點，他聲稱：“整體數據策略與業務目標聯繫在一起，並為數據和分析工作提供了遵循的方向。”
從這個角度來看，資料技能滲透到整個組織，從只知道如何讀取資料和提出問題的人到最先進的技術人員。
這一論點意味著數據素養並不是一種萬能的解決方案；它必須根據組織內不同的能力等級進行客製化。
數據素養譜
資料訓練的現狀
雖然數據素養的價值獲得認可，但組織內的數據培訓狀況仍有改進的空間。
當領導者被問及其組織中資料培訓的狀況時，79% 的人確認他們提供某種形式的資料培訓。然而，這個數字並不能說明一切。大約 34% 的領導者提到，只有特定數據角色的員工接受數據培訓，而只有 14% 的領導者表示，只有數據角色之外的員工接受培訓。
數據表明，涵蓋組織內每個人的全面數據技能提升尚未成為當今大多數企業的首要任務。甚至提供培訓的方法也各不相同，反應範圍從第三方線上培訓提供者 (23%) 到內部創建的線上培訓 (20%)，從內部講師指導的課程 (10%) 到混合培訓線上和講師指導的培訓（29%）。
因此，儘管顯然需要數據技能培訓，但很少有組織提供全面的解決方案。這不僅發生在工作場所。Forrester 2021 年的一份報告發現，雖然數據素養是入門級職位最需要的技能，但只有 48% 的學術機構實施了數據素養技能計劃。
正如我們在另一篇關於數據素養的未來的文章中所探討的那樣，這些技能可以幫助解決我們在未來幾年可能面臨的一些全球挑戰。
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這種差距不僅僅是教育問題，而是由預算限制、培訓資源、組織文化和員工抵制等多種因素共同造成的。