Lewati ke konten utama

Mengatasi Tantangan Teratas dalam Peningkatan Keterampilan Data: Wawasan dari Laporan State of Data Literacy 2023

Jelajahi wawasan dari Laporan State of Data Literacy 2023, yang mengungkap tantangan utama dalam peningkatan keterampilan data dan strategi praktis untuk membangun tenaga kerja yang melek data.
Diperbarui 28 Sep 2026  · 8 mnt Baca

Jelajahi bersama AI

ChatGPTClaudePerplexity

Meskipun banyak organisasi menyadari pentingnya literasi data, mereka sering menghadapi tantangan saat meningkatkan keterampilan tenaga kerja di area ini. Laporan State of Data Literacy 2023 mengidentifikasi tantangan utama yang dihadapi para pemimpin dalam meningkatkan keterampilan data tenaga kerja mereka, termasuk hambatan budaya, logistik, dan finansial. Artikel ini akan membahas tantangan-tantangan tersebut dan memberikan wawasan tentang bagaimana organisasi dapat mengatasinya. Anda dapat mempelajari lebih lanjut tentang Strategi Memaksimalkan Program Peningkatan Keterampilan Data dalam webinar terpisah kami. 

Tantangan Utama dalam Peningkatan Keterampilan Data

Menurut laporan tersebut, lima tantangan teratas yang dihadapi organisasi saat meningkatkan keterampilan tenaga kerja dalam literasi data adalah:

  1. Kurangnya anggaran (40%)
  2. Sumber daya pelatihan yang tidak memadai (36%)
  3. Kurangnya dukungan eksekutif (29%)
  4. Kurangnya kepemilikan atas program pelatihan (29%)
  5. Resistensi karyawan (27%)

bagan tantangan keterampilan data

Tantangan-tantangan ini menunjukkan bahwa banyak organisasi belum mengembangkan strategi data yang komprehensif yang memprioritaskan manusia sebagai pusat transformasi data. 

Seperti yang disampaikan oleh Vijay Yadav, Director of Quantitative Sciences & Head of Data Science di Center for Mathematical Sciences di Merck:

Budaya dan keterampilan data merupakan bagian besar dari strategi data yang sukses. Karena pada akhirnya, yang perlu dipahami para pemimpin adalah apakah semua orang di perusahaan memandang data sebagai aset dan, jika ya, bagaimana mereka memandangnya? Misalnya, seseorang yang sepanjang hidupnya bekerja di lantai produksi mungkin tidak tahu bagaimana data dapat memberikan nilai bagi mereka. Jadi menurut saya, program peningkatan keterampilan dan literasi data jelas sesuatu yang perlu Anda lakukan sejak awal sebagai bagian dari strategi data untuk dapat menghadirkan nilai ke depan.

Vijay Yadav, Director of Quantitative Sciences & Head of Data Science at the Center for Mathematical Sciences at Merck

Pentingnya Pengalaman Belajar Interaktif

Laporan State of Data Literacy juga menyoroti ketidakpuasan terhadap penyedia pembelajaran tradisional berbasis video. Keterampilan data memerlukan pembelajaran aktif, sering kali spesifik pada alat atau konsep, sehingga secara mendasar berbeda dari perolehan keterampilan lain seperti presentasi atau manajemen proyek.

Faktanya, 43% responden dalam laporan menyatakan bahwa pembelajaran yang hanya berbasis video menyulitkan penerapan keterampilan yang dipelajari di dunia nyata. Selain itu, 30% responden menyoroti bahwa karyawan kesulitan memahami dari mana harus mulai belajar, dengan 29% menyatakan bahwa meskipun mereka tahu harus mulai dari mana, keterampilan yang dipelajari tidak relevan dengan peran mereka. 

Hasil ini menunjukkan bagaimana penyedia pembelajaran tradisional memusatkan konten pada cakupan materi berbasis video yang luas, yang justru membuat karyawan kesulitan mengetahui dari mana harus memulai dan bagaimana menerapkan keterampilan mereka. 

Seperti yang ditekankan oleh Lawrence Liew, Director of AI Innovation di AI Singapore: 

Masa depan pembelajaran memungkinkan pelajar mengambil apa yang mereka pelajari hari ini dan mulai menerapkannya besok, dan DataCamp mewujudkannya dengan teknologi data terbaru.

Lawrence Liew, Director of AI Innovation at AI Singapore

Mengatasi Tantangan dalam Peningkatan Keterampilan Data

Mengamankan Dukungan dan Kepemilikan dari Eksekutif

Mungkin tantangan utama dalam peningkatan keterampilan data adalah kurangnya dukungan dan kepemilikan di tingkat eksekutif. Untuk mengatasi tantangan ini, organisasi harus mengubah pola pikir kepemimpinan dan mengakui peningkatan keterampilan data sebagai sebuah keharusan strategis. Perubahan pola pikir ini dapat dicapai melalui pendekatan berikut:

  • Tekankan nilai strategis literasi data: Kepemimpinan harus memahami manfaat jangka panjang literasi data bagi organisasi, termasuk pengambilan keputusan yang lebih baik, peningkatan efisiensi operasional, dan inovasi yang lebih kuat. Menunjukkan keterkaitan antara literasi data dan hasil bisnis yang positif dapat membantu meyakinkan para pemimpin untuk memprioritaskan peningkatan keterampilan data.
  • Selaraskan peningkatan keterampilan data dengan tujuan bisnis: Inisiatif peningkatan keterampilan data harus selaras erat dengan tujuan bisnis organisasi secara keseluruhan untuk mendapatkan komitmen dan sumber daya. Para pemimpin dapat lebih menghargai pentingnya berinvestasi dalam peningkatan keterampilan data dengan mengaitkan literasi data dengan pencapaian indikator kinerja utama (KPI) dan tujuan strategis lainnya.
  • Manfaatkan kisah sukses dan praktik terbaik: Berbagi studi kasus dan kisah sukses dari organisasi lain yang berhasil menerapkan program peningkatan keterampilan data dapat memberikan contoh nyata kepada para pemimpin tentang manfaat dan pengembalian investasi (ROI) yang dapat dicapai. Menampilkan praktik terbaik dari para pemimpin industri dapat membantu membangun argumen yang kuat untuk memprioritaskan peningkatan keterampilan data.

Mengatasi Resistensi Karyawan

Untuk mengatasi resistensi karyawan, organisasi perlu berfokus pada pengembangan budaya yang berorientasi data yang menekankan nilai literasi data bagi semua karyawan, apa pun peran mereka. Strategi berikut dapat membantu mengatasi resistensi karyawan dan mendorong partisipasi dalam program peningkatan keterampilan:

  1. Sampaikan manfaat literasi data: Jelaskan secara jelas keuntungan keterampilan data bagi karyawan, seperti kinerja kerja yang lebih baik, peluang karier yang meningkat, dan kemampuan berkontribusi lebih efektif terhadap keberhasilan organisasi.
  2. Sediakan jalur pembelajaran yang disesuaikan: Tawarkan jalur pembelajaran yang dipersonalisasi sesuai kebutuhan dan minat spesifik berbagai peran karyawan dan tingkat keahlian. Ini membantu memastikan karyawan melihat relevansi keterampilan data dengan pekerjaan sehari-hari mereka dan termotivasi untuk mengikuti program peningkatan keterampilan.
  3. Tawarkan insentif dan pengakuan: Terapkan insentif, seperti bonus atau penghargaan lainnya, bagi karyawan yang menyelesaikan pelatihan literasi data atau menunjukkan peningkatan keterampilan data. Selain itu, akui dan rayakan pencapaian karyawan dalam peningkatan keterampilan data untuk semakin memotivasi dan mendorong partisipasi.

Memilih Penyedia Pelatihan yang Tepat

Memilih penyedia pelatihan yang tepat sangat penting untuk mengatasi tantangan terkait sumber daya pelatihan yang tidak memadai dan relevansi keterampilan yang dipelajari. Saat mengevaluasi calon penyedia pelatihan, organisasi harus mempertimbangkan faktor-faktor berikut untuk memastikan penyedia pilihan menawarkan pengalaman belajar yang menarik, efektif, dan disesuaikan:

  1. Pengalaman belajar interaktif: Cari penyedia pelatihan yang memprioritaskan pendekatan pembelajaran langsung dan interaktif dibandingkan metode pasif berbasis video. Pengalaman belajar interaktif seperti gamifikasi, latihan pengkodean, dan studi kasus dunia nyata dapat membantu karyawan lebih memahami dan mempertahankan keterampilan data.
  2. Jalur pembelajaran yang disesuaikan: Pilih penyedia yang menawarkan konten terarah yang memenuhi kebutuhan spesifik berbagai persona pembelajar di organisasi Anda. Jalur pembelajaran khusus membantu memastikan karyawan memperoleh keterampilan data yang relevan dan dapat langsung diterapkan pada peran mereka.
  3. Kurikulum spesifik industri: Pilih penyedia pelatihan yang berfokus pada keterampilan data di industri atau sektor organisasi Anda. Ini membantu memastikan keterampilan data yang diajarkan langsung berlaku untuk tantangan dan peluang unik organisasi Anda.

Mengukur Keberhasilan Program Peningkatan Keterampilan Data

Tantangan lain yang dihadapi organisasi saat meningkatkan keterampilan tenaga kerja mereka adalah ketidakmampuan melaporkan pengembalian investasi (ROI) dari pelatihan data. Meskipun ini terkenal sulit dipecahkan, manfaat nyata dari peningkatan keterampilan data, jika dilakukan dengan benar, dapat diukur. Organisasi yang berhasil telah menggunakan metode berikut untuk mengukur keberhasilan program pembelajaran mereka:

  1. Melacak jumlah karyawan yang telah menyelesaikan pelatihan literasi data dan memperoleh sertifikasi.
  2. Menilai peningkatan dalam pengambilan keputusan berbasis data dan hasil bisnis.
  3. Mengevaluasi kepuasan dan keterlibatan karyawan terhadap program peningkatan keterampilan data.

Telusuri Lebih Dalam Laporan State of Data Literacy 2023

Mengatasi tantangan utama dalam peningkatan keterampilan data sangat penting bagi organisasi untuk memanfaatkan kekuatan data dan mendorong bisnis dengan sukses. Dengan mengamankan dukungan dan kepemilikan di tingkat eksekutif, mengatasi resistensi karyawan, mengalokasikan anggaran dan sumber daya, memilih penyedia pelatihan yang tepat, serta mengukur keberhasilan program peningkatan keterampilan data, organisasi dapat membangun tenaga kerja yang lebih melek data dan lebih siap membuat keputusan berbasis data. 

bagan hasil pelatihan data

Apakah Anda siap menghadapi tantangan ini dan meningkatkan literasi data organisasi Anda? Unduh white paper State of Data Literacy 2023 untuk mempelajari lebih lanjut tentang lanskap terkini dan bagaimana organisasi Anda dapat mengatasi hambatan ini guna meraih keberhasilan dalam peningkatan keterampilan data.

Topik
Literasi Data
Analisis Data
Terkait

blogs

40 Pertanyaan Wawancara DBMS Teratas di 2026

Kuasai pertanyaan wawancara basis data, dari konsep SQL dasar hingga skenario desain sistem tingkat lanjut. Panduan mendalam ini mencakup semua yang Anda perlukan untuk sukses di wawancara DBMS dan meraih peran berikutnya.
Dario Radečić's photo

Dario Radečić

15 mnt

blogs

Tutorial Korelasi di R

Dapatkan pengenalan dasar-dasar korelasi di R: pelajari lebih lanjut tentang koefisien korelasi, matriks korelasi, plotting korelasi, dan sebagainya.
David Woods's photo

David Woods

13 mnt

blogs

12 Alternatif ChatGPT Terbaik yang Bisa Anda Coba pada 2026

Artikel ini menyajikan daftar alternatif ChatGPT yang akan meningkatkan produktivitas Anda.
Javier Canales Luna's photo

Javier Canales Luna

14 mnt

blogs

Spaghetti Plot dan Jalur Badai

Temukan alasan mengapa Anda sebaiknya (tidak) menggunakan spaghetti plot untuk menyampaikan ketidakpastian jalur prediksi badai serta dampaknya terhadap interpretasi.
Hugo Bowne-Anderson's photo

Hugo Bowne-Anderson

13 mnt

Lihat SelengkapnyaLihat Selengkapnya