Apa itu Literasi Data? Panduan 2026 untuk Pemimpin Data & Analitik

Apa itu Literasi Data?

Literasi data adalah kemampuan untuk membaca, menulis, menganalisis, berkomunikasi, dan bernalar dengan data. Ini adalah keterampilan yang memungkinkan individu dan organisasi membuat keputusan yang lebih baik dan berbasis data.

Seperti kompetensi utama lainnya, ini bukan konsep seragam; ada banyak sisi yang membentuk literasi data. Ini lebih dari sekadar analisis data; melainkan melibatkan pemahaman tentang apa arti data dan bagaimana menyajikan temuan tersebut, termasuk kemampuan untuk:

• Membaca data. Kemampuan menafsirkan data dalam berbagai bentuk, seperti grafik, bagan, atau laporan. Misalnya, mampu membaca laporan keuangan tahunan perusahaan dan memahami kinerjanya.
• Bekerja dengan data. Pengumpulan dan produksi data, yang dapat berarti menyusun eksperimen untuk mengumpulkan data atau membuat survei untuk menghimpun wawasan.
• Berkomunikasi dengan data. Kemampuan menggunakan data untuk bercerita atau menyusun argumentasi. Contoh yang baik adalah menggunakan data pelanggan untuk membuat business case bagi produk baru.
• Bernalar dengan data. Menavigasi ambiguitas dengan data dan memanfaatkan data untuk mendorong keputusan bisnis.

Sebagai seperangkat keterampilan individu, istilah literasi data seolah menyiratkan biner. Namun, kenyataannya jauh dari itu. Ini adalah spektrum yang mencakup kemampuan membuat keputusan berbasis data dan menyusun cerita data hingga keterampilan lanjutan seperti data science, rekayasa data, dan pembelajaran mesin.

Dari perspektif organisasi, para pemimpin sebaiknya memikirkan literasi data dalam skala kefasihan. Organisasi dengan tingkat literasi data yang tinggi mencakup beragam keterampilan data di dalam tenaga kerjanya.

Mengapa Literasi Data Penting?

Literasi data, kemampuan menavigasi dan menafsirkan lanskap informasi digital yang luas, dengan cepat menjadi keterampilan hidup yang esensial dan aset berharga di pasar kerja. Dalam Laporan State of Data & AI Literacy, kami menanyakan kepada para pemimpin di Inggris dan AS bagaimana mereka memandang nilai literasi data di organisasi mereka dan seberapa penting keterampilan ini untuk dikembangkan oleh individu.

Kebutuhan akan literasi data dan AI - State of Data Literacy Report

Mengapa literasi data penting bagi individu?

Keterampilan literasi data menarik bagi pemberi kerja

Laporan kami menegaskan pentingnya tenaga kerja yang melek data bagi para pemimpin bisnis dan data. Laporan ini menunjukkan bahwa 40% pemimpin di AS dan Inggris memandang penurunan produktivitas sebagai risiko utama dari keterampilan data yang tidak memadai, dengan pengambilan keputusan yang tidak akurat  (39%), pengambilan keputusan yang lebih lambat (37%), dan terhambatnya inovasi (31%) juga menimbulkan risiko yang signifikan.

Para pemimpin bersikap proaktif dalam mengurangi risiko ini, dengan 79% siap menawarkan gaji lebih tinggi bagi kandidat dengan keterampilan literasi data yang kuat. Di antaranya, 21% siap memberikan kenaikan gaji 10–15%, dan lebih dari seperempat akan mempertimbangkan premi gaji 30%. Angka-angka ini menegaskan nilai premium yang melekat pada literasi data dalam lanskap bisnis masa kini.

Keterampilan literasi data menumbuhkan kewargaan digital yang bertanggung jawab

Secara lebih luas, literasi data dapat membantu membangun masyarakat yang lebih terlibat. Dalam dua tahun terakhir, kita melihat kemunculan alat AI yang menakjubkan seperti ChatGPT dan Sora AI yang menghasilkan teks dan gambar layaknya manusia.

Sayangnya, meskipun kegunaan bermanfaat dari alat-alat ini tak terbatas, alat-alat tersebut juga dapat digunakan untuk mempercepat dan menyebarkan misinformasi. Sentimen ini digaungkan oleh Anjali Samani, Director of Data Science & Data Intelligence di Salesforce.

Ia meyakini bahwa, di masa berita palsu, deepfake, dan politik pascakebenaran, literasi data lebih penting dari sebelumnya.

Mengapa literasi data penting bagi organisasi?

Keterampilan literasi data membantu organisasi meningkatkan kinerja

Investasi pada program literasi data yang komprehensif menghasilkan manfaat besar bagi organisasi, membedakan mereka dari para pesaing.

Menurut responden dalam Laporan State of Data & AI Literacy kami, program peningkatan keterampilan data secara signifikan meningkatkan kualitas (75%) pengambilan keputusan, dengan 88% menyatakan hal ini terjadi saat dipadukan dengan pelatihan AI.

Hal ini memicu efek berantai, mempercepat perbaikan dalam inovasi (75% meningkat, 52% signifikan), pengalaman pelanggan (81% meningkat, 60% signifikan), dan retensi karyawan (82% meningkat, 69% signifikan).

Yang krusial, peningkatan ini tidak hanya terbatas pada perbaikan proses. Peningkatan ini juga menghasilkan hasil bisnis yang nyata, termasuk maksimalisasi pendapatan (81% meningkat, 69% signifikan) dan pengurangan biaya (85% meningkat, 65% signifikan). Tidak mengherankan jika organisasi melihat peningkatan-peningkatan ini.

Seperti yang disampaikan Jordan Morrow, penulis Be Data Literate, dalam podcast DataFramed, literasi data menciptakan kenyamanan dalam organisasi untuk menggunakan data, yang pada akhirnya mendorong hasil.

Literasi data adalah komponen kunci dalam mendorong budaya data

Budaya data mengacu pada lingkungan di mana keputusan secara konsisten didukung oleh data dan setiap orang dalam organisasi, terlepas dari perannya, didorong dan diberdayakan untuk menggunakan data dalam pekerjaan mereka. Ini adalah budaya penelaahan, rasa ingin tahu, dan pengambilan keputusan yang diinformasikan oleh data.

Namun, budaya ini terancam oleh rendahnya tingkat literasi data, tantangan yang paling dirasakan oleh Chief Data Officer (CDO). CDO kerap menyebut budaya dan keterampilan data yang tidak memadai sebagai hambatan signifikan terhadap keberhasilan mereka.

Sudaman Thoppan Mohanchandralal, Pendiri NautilusPrinciple, firma penasihat strategi Data & Analitik, dan mantan Chief Data Officer di Allianz Benelux, menekankan poin ini.

Sudaman berpendapat bahwa budaya data bukan sekadar kemewahan opsional, melainkan krusial bagi keberhasilan perusahaan. Ia menyatakan, "Budaya data bukan sekadar opsi; ini adalah misi yang krusial." Sentimen ini menegaskan peran vital literasi data dalam mendorong budaya data yang sukses.

Literasi AI juga menjadi semakin penting bagi individu dan organisasi — kami memiliki panduan terpisah tentang literasi AI di sini.

Keterampilan Literasi Data Kunci yang Perlu Dikembangkan Organisasi

Meski setiap organisasi harus melihat literasi data dalam konteks budaya dan misinya, kita dapat memulai dengan kerangka keterampilan literasi data yang perlu dikembangkan setiap organisasi pada SDM-nya.

Secara khusus, keterampilan ini dapat dibagi menurut definisi literasi data, yaitu membaca, menulis, menganalisis, berkomunikasi, dan bernalar dengan data.

Anda dapat melihat kerangka ini dengan membaca Laporan State of Data Literacy 2024 kami. Alternatifnya, Anda juga dapat mengunduh versi kerangka yang dapat diedit.

Kerangka kompetensi data dan AI

Membaca data

Keterampilan ini berfokus pada pemahaman data dan menggunakan pemahaman tersebut untuk membuat keputusan yang tepat. Ini bisa berupa data dari laporan atau dasbor tentang aspek tertentu dari bisnis.

• Menafsirkan wawasan dan visualisasi data. Mampu memahami dan memaknai temuan berbasis data dan representasinya.
• Pengambilan keputusan berbasis data. Menggunakan data dan analisis untuk menginformasikan keputusan bisnis.

Menulis dan menganalisis data

Tingkat kompleksitas berikutnya hadir dalam bentuk bekerja dengan data yang kurang diproses. Ini bisa berarti menangkap dan memproses informasi atau menggunakan data mentah untuk membuat visualisasi yang menjelaskannya.

• Data wrangling dan manipulasi. Transformasi dan pengorganisasian data untuk analisis.
• Model prediktif dan pembelajaran mesin. Melatih dan menggunakan model prediktif untuk membuat prediksi tentang peristiwa di masa depan.
• Rekayasa data. Merancang dan membangun infrastruktur serta proses untuk mengumpulkan, menyimpan, dan menganalisis data.
• Pemrograman. Penguasaan bahasa pemrograman untuk melakukan tugas terkait data.
• Mengimpor dan membersihkan data. Membaca data dari berbagai sumber dan memastikan data bebas dari masalah kualitas data.
• Visualisasi data dan desain dasbor. Membuat representasi grafis dari data dan merancang dasbor interaktif untuk eksplorasi dan analisis data.

Berkomunikasi dengan data

Faktor ini merupakan perpanjangan dari dua hal di atas. Selain mengambil data dan membuatnya layak disajikan, keterampilan ini tentang menjelaskan data tersebut kepada non-ahli dengan cara yang dapat dipahami. Sering kali, ini berarti memahami topik data yang lebih lanjutan.

• Data storytelling. Seni mengomunikasikan wawasan dan temuan dari analisis data secara efektif.
• Memahami konsep data science. Mengetahui dan mampu berdiskusi tentang metode, teori, dan alat yang digunakan di bidang data science.
• Memahami konsep rekayasa data. Mengenal proses dan teknologi yang terlibat dalam perancangan, pembangunan, dan pemeliharaan pipeline serta infrastruktur data.
• Memahami konsep pembelajaran mesin. Mengetahui kemungkinan dan keterbatasan pembelajaran mesin, serta teknik yang digunakan untuk melatih dan mengoperasikan model prediktif.

Bernalar dengan data

Keterampilan literasi data terakhir yang dibutuhkan organisasi adalah agar individu mampu bernalar dengan data. Ini berarti mengekstrapolasi wawasan data untuk menyusun strategi dan memperoleh wawasan tentang tren mikro dan makro, serta menggabungkan informasi ini untuk menyajikan temuan.

• Analisis bisnis. Menggunakan data dan analisis untuk memahami dan meningkatkan proses serta operasi bisnis.
• Analisis statistik. Menggunakan metode statistik untuk menganalisis dan menarik kesimpulan dari data.
• Pelaporan dengan data. Menyajikan temuan dan wawasan berbasis data secara jelas dan ringkas.

Siapa yang Bertanggung Jawab atas Literasi Data

Saat bisnis semakin mengadopsi pendekatan berbasis data, pertanyaan tentang siapa yang harus mendorong literasi data dalam organisasi menjadi sangat penting. Banyak pemangku kepentingan yang terlibat, mulai dari Chief Information Officer hingga Chief Marketing Officer dan lainnya, tetapi tanggung jawab ini mungkin paling tepat diemban oleh Chief Data Officer (CDO).

Kemunculan peran Chief Data Officer merupakan bukti meningkatnya pentingnya data bagi organisasi. Dalam sepuluh tahun terakhir saja, jumlah Chief Data Officer dalam organisasi meningkat tujuh kali lipat, dari 12% pada 2012 menjadi 82,6% pada 2023. Chief Data Officer diberi mandat untuk memastikan data diperlakukan sebagai aset dalam organisasi, dan itu termasuk membekali setiap orang dengan pola pikir dan keterampilan untuk memanfaatkan data dalam tugas sehari-hari mereka.

Organisasi yang tidak memiliki CDO khusus dapat menugaskan pekerjaan ini kepada pemimpin data lain, tetapi penting agar peran ini tidak berdiri sendiri. Fungsi Learning and Development atau Chief Learning Officer harus bersama-sama memiliki upaya ini, membantu menilai keterampilan saat ini dan mengontekstualisasikan literasi data dalam kumpulan keterampilan masa depan organisasi. Anda dapat mempelajari lebih lanjut tentang siapa yang memegang agenda literasi data dalam podcast ini.

3 Tantangan Kritis Literasi Data yang Dihadapi Organisasi

Dalam Laporan State of Data & AI Literacy 2024, kami berupaya memahami dari para pemimpin data & pembelajaran yang berada di garis depan peningkatan keterampilan literasi data dan AI, tantangan apa yang paling mendesak bagi mereka.

Tantangan membangun program literasi data - State of Data & AI Literacy Report 2024

Melihat tantangan-tantangan ini secara lebih luas, kita dapat dengan mudah mengelompokkannya ke dalam tiga kategori yang berbeda:

• Sponsorship eksekutif, mencakup kurangnya kepemilikan, kurangnya dukungan eksekutif, dan kurangnya anggaran.
• Pengalaman dan hasil pembelajaran, yang mencakup sumber daya pelatihan yang tidak memadai.
• Kultural, berfokus pada resistensi karyawan dan budaya serta adopsi peningkatan keterampilan data.

Mari kita uraikan cara mengatasi tiga tantangan ini.

1. Sponsorship eksekutif

Saat disurvei tentang tantangan terbesar yang dihadapi para pemimpin ketika meningkatkan keterampilan data tenaga kerja mereka, penyebab terbesar terkait sponsorship eksekutif. Empat faktor berikut menonjol sebagai tantangan mereka:

• Kurangnya anggaran (35%)
• Ketidakmampuan memahami cara memulai (31%)
• Kurangnya dukungan eksekutif (26%)
• Kurangnya kepemilikan atas program pelatihan (26%)

Tantangan sponsorship eksekutif menunjukkan bahwa banyak organisasi belum merancang strategi data komprehensif yang menempatkan manusia di pusat transformasi data.

Menurut Vijay Yadav, Director of Quantitative Sciences & Head of Data Science di Center for Mathematical Sciences di Merck, strategi data yang sukses juga berarti memprioritaskan inisiatif transformasi budaya dan keterampilan.

Jadi bagaimana para pemimpin dapat memperoleh sponsorship eksekutif saat menjalankan program literasi data?

Menurut Valerie Logan, CEO Data Lodge, kuncinya adalah mengomunikasikan dua sisi ROI untuk literasi data: return on investment dan risk of ignoring. Anda dapat mendengarkan wawasan Valerie di DataFramed di sini.

2. Pengalaman dan hasil pembelajaran

Sekelompok tantangan terbesar kedua yang dibahas para pemimpin saat menjalankan program literasi data terkait dengan pengalaman belajar.

33% pemimpin menunjuk sumber daya pelatihan yang tidak memadai sebagai tantangan terbesar saat meningkatkan keterampilan untuk literasi data. Kami menggali lebih jauh dan menanyakan kepada para pemimpin yang menggunakan penyedia pembelajaran pihak ketiga, tantangan terbesar apa yang mereka hadapi dengan penyedia tersebut.

29% responden menyatakan bahwa pembelajaran hanya berbasis video menyulitkan penerapan keterampilan yang dipelajari di dunia nyata.

Selain itu, 29% responden menyatakan bahwa karyawan kesulitan memahami dari mana harus mulai belajar, dengan 24% menyatakan bahwa meskipun mereka memahami titik awalnya, keterampilan yang dipelajari tidak relevan dengan peran mereka.

Hasil ini menunjukkan bagaimana penyedia pembelajaran tradisional memusatkan kontennya pada cakupan materi berbasis video yang luas, yang—secara berlawanan dengan intuisi—membuat karyawan kesulitan mengetahui dari mana harus memulai dan bagaimana menerapkan keterampilan mereka.

Cara termudah untuk menghindari tantangan seperti ini adalah dengan bermitra dengan penyedia pembelajaran yang tepat.

Di DataCamp, pembelajaran interaktif dan terkurasi adalah inti dari filosofi pembelajaran kami. Untuk melihatnya secara langsung, Anda dapat mempelajari lebih lanjut kisah pelanggan DataCamp for Business di bagian studi kasus di bawah ini.

3. Budaya organisasi

Kelompok tantangan ketiga yang dihadapi para pemimpin saat mendorong program literasi data terkait dengan keterlibatan karyawan.

Menurut State of Data & AI Literacy Report, 28% pemimpin menunjuk resistensi karyawan sebagai salah satu tantangan literasi data terbesar mereka.

Dalam banyak hal, resistensi ini sangat terkait dengan dua kelompok tantangan pertama, karena organisasi yang tidak memiliki dukungan eksekutif dan tidak berinvestasi pada sumber daya pelatihan yang memadai tidak akan mampu meraih adopsi dari organisasi yang lebih luas.

Namun, kemenangan terbesar yang dapat diraih para pemimpin di sini adalah memanusiakan data.

Dalam sebuah webinar, Cindi Howson, Chief Data Strategy Officer di ThoughtSpot, menjelaskan bahwa meskipun data harus digunakan untuk mempertanggungjawabkan tim dan individu, data tidak boleh digunakan untuk menghukum individu atau mengurangi insentif penggunaan data.

Cara Menjadi Organisasi yang Melek Data

Menjadi organisasi yang melek data lebih dari sekadar mengadopsi alat atau teknologi. Ini memerlukan penumbuhan budaya yang menghargai data, membina tenaga kerja yang dapat memahami dan menggunakan data, serta menerapkan praktik yang secara berkelanjutan memanfaatkan data untuk pengambilan keputusan.

Di sini, kami menguraikan kerangka untuk membantu memandu perjalanan organisasi Anda menuju literasi data.

Kerangka literasi data langkah demi langkah untuk membangun keterampilan data

Sebelum menelusuri rincian kerangka kami, penting untuk diingat bahwa setiap organisasi unik dalam perjalanannya menuju literasi data.

Perjalanan ini bergantung pada konteks spesifik organisasi Anda, termasuk industri, tingkat kematangan data saat ini, dan tujuan khusus.

Karena itu, langkah-langkah ini harus berfungsi sebagai panduan, bukan peta jalan yang kaku, yang dapat disesuaikan dengan situasi unik organisasi Anda.

Untuk pemahaman yang lebih mendalam tentang nuansa perjalanan ini dan bagaimana organisasi lain telah berhasil menavigasinya, kami sarankan untuk melihat State of Data Literacy Report kami.

1. Nilai kesenjangan keterampilan literasi data Anda

Langkah pertama menuju pembangunan organisasi yang melek data adalah memahami posisi tim Anda saat ini.

• Lakukan penilaian komprehensif atas keterampilan data tim Anda.
• Tentukan keterampilan apa yang sudah mereka miliki dan di mana terdapat kesenjangan.
• Gunakan survei atau tes keterampilan untuk menilai kompetensi dalam statistik, visualisasi data, pembersihan data, dan keterampilan literasi data penting lainnya.

Ingat, tujuannya bukan mengubah semua orang menjadi data scientist, melainkan memastikan setiap orang dapat memahami dan menggunakan data dalam perannya. Anda dapat mempelajari lebih lanjut tentang asesmen DataCamp dan bagaimana asesmen tersebut membantu mengidentifikasi kekuatan dan kesenjangan keterampilan organisasi Anda pada halaman terpisah. Anda juga dapat mengikuti asesmen kematangan data untuk memahami pendekatan tim Anda terhadap data.

2. Bangun proyek percontohan literasi data

Dengan pemahaman yang jelas tentang keterampilan dan kesenjangan tim Anda, Anda kemudian dapat mengembangkan proyek percontohan yang bertujuan meningkatkan literasi data. Ini bisa berupa program pelatihan atau proyek praktis di mana anggota tim dapat menerapkan keterampilan data.

Pastikan proyek percontohan selaras dengan tujuan keseluruhan organisasi Anda dan mencakup kelompok peserta yang beragam dari berbagai departemen atau peran. Anda dapat mempelajari cara memulai proyek percontohan literasi data dengan menonton webinar berikut.

3. Ukur ROI proyek percontohan literasi data Anda

Seperti halnya investasi apa pun, penting untuk mengevaluasi pengembaliannya. Pantau indikator kinerja utama (KPI) yang mencerminkan tujuan proyek percontohan Anda. Ini mungkin mencakup jumlah karyawan yang dilatih, peningkatan dalam tugas terkait data, atau pengambilan keputusan yang lebih baik berkat wawasan data.

Menilai ROI dapat membantu membenarkan investasi lebih lanjut dalam literasi data dan memandu penyempurnaan program di masa depan. Mengukur ROI untuk program literasi data bisa menantang; contoh yang baik datang dari Bloomberg, yang menggunakan model evaluasi Kirkpatrick untuk ROI pembelajaran dalam program peningkatan keterampilan data mereka.

4. Skala proyek percontohan Anda ke beragam persona dan kompetensi

Jika proyek percontohan Anda terbukti berhasil, langkah berikutnya adalah menskalakannya ke seluruh organisasi. Langkah ini melibatkan penyesuaian proyek agar sesuai dengan peran dan kompetensi yang berbeda. Pelatihan yang diberikan kepada profesional pemasaran, misalnya, mungkin berbeda dari pelatihan untuk product manager.

Namun, tujuan akhirnya tetap sama: meningkatkan kemampuan setiap orang untuk menggunakan dan memahami data.

5. Bangun ekosistem pembelajaran

Membangun organisasi yang melek data bukan peristiwa satu kali, melainkan proses pembelajaran berkelanjutan.

Anda perlu menciptakan ekosistem pembelajaran dengan sesi pelatihan rutin, platform berbagi pengetahuan, dan sumber daya seperti panduan atau kursus online. Proses ini menumbuhkan budaya pembelajaran berkelanjutan dan memastikan keterampilan literasi data tim Anda tetap mutakhir.

6. Ulangi & Teruskan

Terakhir, ingat bahwa membangun literasi data adalah proses siklik. Seiring pertumbuhan dan evolusi organisasi Anda, kebutuhan literasi data baru akan muncul. Karena itu, penting untuk secara berkala menilai kembali keterampilan tim Anda, menyempurnakan program pembelajaran, dan terus menumbuhkan budaya berbasis data.

Prinsip-prinsip kunci untuk program literasi data yang sukses

Menerapkan program literasi data bukan hanya tentang pelatihan atau pengembangan keterampilan, tetapi juga tentang membentuk budaya yang diinformasikan oleh data.

Berikut beberapa prinsip kunci yang dapat memandu perjalanan Anda agar program literasi data efektif dan berhasil.

Pastikan tujuan pembelajaran selaras dengan tujuan bisnis

Saat merancang program literasi data, penting untuk menyelaraskan tujuan pembelajaran dengan tujuan bisnis organisasi Anda.

Apa tantangan bisnis utama yang dihadapi organisasi Anda, dan bagaimana literasi data dapat membantu mengatasinya?

Misalnya, jika salah satu tujuan bisnis Anda adalah meningkatkan kepuasan pelanggan, salah satu tujuan pembelajaran bisa berupa melatih tim layanan pelanggan untuk menggunakan data guna memahami perilaku dan preferensi pelanggan dengan lebih baik. Elizabeth Reinhart, Data & AI Analytics Capability Building Senior Manager di Allianz, menjelaskan pentingnya menyelaraskan tujuan pembelajaran dengan tujuan bisnis dalam studi kasus ini.

Fokus pada komunikasi & keterlibatan

Program literasi data adalah tentang mengembangkan keterampilan dan mendorong pergeseran budaya menuju pola pikir yang diinformasikan oleh data. Proses ini memerlukan komunikasi dan keterlibatan yang berkelanjutan.

Terus beri tahu tim Anda mengapa literasi data itu penting, bagaimana hal itu akan membantu mereka dalam perannya, dan kemajuan programnya.

Selain itu, dorong keterlibatan melalui pengalaman belajar interaktif, forum untuk berbagi pengetahuan, serta pengakuan atau penghargaan atas kemajuan.

Tetap personal

Setiap individu di organisasi Anda memiliki kebutuhan data yang berbeda berdasarkan peran dan tingkat keterampilan saat ini. Pendekatan literasi data yang seragam mungkin tidak menghasilkan hasil yang diinginkan.

Sebaliknya, personalisasikan pengalaman belajar berdasarkan kebutuhan individu. Ini bisa berarti menyediakan modul pelatihan yang berbeda untuk berbagai departemen atau peran, atau menawarkan berbagai tingkat pelatihan dari pemula hingga lanjutan.

Mengapa persona menjadi fondasi keberhasilan program literasi data

Cara mudah untuk berhasil menerapkan semua prinsip ini adalah dengan mengembangkan persona data untuk program peningkatan keterampilan Anda. Persona data tidak hanya membantu menciptakan jalur pembelajaran yang disesuaikan dan menyelaraskan tujuan pembelajaran dengan hasil bisnis, tetapi juga membantu dalam membangun program komunikasi yang sukses.

Emily Hayward, Data & Digital Change Manager di CBRE, menjelaskannya dengan sempurna di podcast DataFramed. Ia berpendapat bahwa pekerjaan persona data membantu siapa pun yang mengelola program peningkatan keterampilan untuk mengampanyekan program pembelajaran mereka:

Contoh dan Studi Kasus Literasi Data

Allianz meningkatkan keterampilan 6.000 orang dalam bidang data

Didirikan pada 1890, Allianz telah lama memanfaatkan data dalam layanan asuransi dan manajemen aset globalnya. Tim Group Data Analytics di Allianz SE mengambil inisiatif untuk memberdayakan setiap karyawan dengan literasi data, memperluas program melampaui peran asuransi khas hingga mencakup HR dan Komunikasi.

Allianz bermitra dengan DataCamp untuk membuat solusi pembelajaran yang dipersonalisasi, menampilkan 22 jalur pembelajaran yang disesuaikan dan tiga proyek capstone dengan kasus penggunaan Allianz yang nyata.

Mereka meluncurkan program dengan uji coba yang melibatkan 100 orang dan dengan cepat menskalakannya hingga melibatkan lebih dari 6.000 pelajar.

Umpan baliknya sangat positif, dengan rata-rata penilaian 4,2/5 dari pelajar dan karyawan Allianz, menghemat rata-rata 1,9 jam per minggu berkat keterampilan baru mereka.

Secara keseluruhan, program ini menghasilkan 19.000 jam pembelajaran praktis di berbagai topik, menegaskan komitmen Allianz terhadap literasi data.

CBRE meningkatkan keterampilan 2.000+ orang dalam bidang data

CBRE, pemimpin global di bidang real estat komersial, menyadari perlunya membangun literasi data untuk mendorong efisiensi, meningkatkan hasil bagi klien, dan mempersiapkan diri menghadapi lanskap industri yang berubah cepat. Mereka mencari solusi peningkatan keterampilan data yang komprehensif dan dapat diskalakan untuk 2.000+ karyawan mereka di Inggris dan Irlandia guna mencapai tujuan tersebut.

CBRE bermitra dengan DataCamp for Business untuk mengembangkan program literasi data yang disesuaikan dan holistik yang berfokus pada keterlibatan, personalisasi, dan inklusi, memenuhi kebutuhan spesifik berbagai persona karyawan di seluruh organisasi.

Dengan bermitra dengan DataCamp for Business, karyawan CBRE menghemat 1–2 jam per pelajar per minggu, 81% tenaga kerja melaporkan peningkatan kepercayaan diri dalam bekerja dengan data, dan program ini mencapai tingkat keterlibatan positif 88%.

Sumber Daya Esensial Literasi Data

Kami telah mengumpulkan beragam sumber daya yang dapat membantu Anda dan organisasi Anda memulai perjalanan literasi data.

Kursus literasi data terbaik

• Introduction to Data Literacy
• Data Literacy Professional Skill Track
• Understanding Data Topics Skill Track

Buku literasi data terbaik

• Data Analytics for Absolute Beginners: A Deconstructed Guide to Data Literacy oleh Oliver Theobald
• Be Data Literate: The Data Literacy Skills Everyone Needs To Succeed oleh Jordan Morrow
• Data Smart: Using Data Science to Transform Information into Insight oleh John W. Foreman

Podcast & webinar literasi data terbaik

• Building the Case for Data Literacy
• Scaling the Data Culture at Salesforce
• How Organizations Can Bridge the Data Literacy Gap
• The State of Data Literacy in 2024 Webinar
• Building Sustainable Learning Cultures Webinar
• Drive Data & AI Literacy Webinar
• The Secret to Successful Data Literacy Programs Webinar
• Unlocking Data Cultures: Empowering People Through Data Literacy Programs Webinar

Cheat sheet literasi data terbaik

• The Data-Information-Knowledge-Wisdom Pyramid
• Data Governance Fundamentals Cheat Sheet
• Data Science Cheat Sheet for Business Leaders
• Data Storytelling & Communication Cheat Sheet
• Data Visualization Cheat Sheet
• Descriptive Statistics Cheat Sheet

Kumpulan cheat sheet literasi data

Kesimpulan

Di dunia yang digerakkan oleh data, literasi data bukan lagi sekadar keterampilan yang diinginkan; ini adalah sebuah keharusan. Seperti yang telah kami bahas sepanjang artikel ini, literasi data sangat penting pada tingkat individu maupun organisasi. Literasi data memberdayakan individu untuk menavigasi lanskap digital saat ini, meningkatkan daya saing kerja mereka, dan memungkinkan bisnis membuat keputusan yang tepat, mendorong inovasi, serta meraih keunggulan kompetitif. Namun, menjadi organisasi yang melek data bukan perjalanan yang seragam untuk semua.

Perjalanan ini memerlukan pemahaman terhadap kebutuhan unik organisasi Anda, penyelarasan tujuan pembelajaran dengan tujuan bisnis, dan penumbuhan budaya pembelajaran berkelanjutan. Kuncinya adalah memulai dari yang kecil dengan proyek percontohan, mengukur dampaknya, lalu menskalakannya sesuai kebutuhan organisasi Anda. DataCamp for Business dapat membantu sepanjang perjalanan ini. Kami telah bekerja sama dengan lebih dari 3.500+ organisasi dalam ambisi literasi data mereka. Untuk mempelajari lebih lanjut bagaimana kami dapat membantu mentransformasi literasi data organisasi Anda, Anda dapat berbicara dengan pakar pembelajaran.