Apa yang Mendorong Kesenjangan Keterampilan Literasi Data?

Tingginya Permintaan untuk Pengambilan Keputusan Berbasis Data

Salah satu temuan kunci dari laporan State of Data Literacy adalah bahwa, bagi para pemimpin industri di AS dan Inggris, keterampilan data yang paling dicari adalah pengambilan keputusan berbasis data, dengan 78% pemimpin menyorotkannya sebagai hal yang esensial. Preferensi ini tidak mengherankan, mengingat pengambilan keputusan yang tidak tepat dianggap sebagai risiko utama dari keterampilan data yang tidak memadai.

Keterampilan lain yang juga diminati meliputi kemampuan menafsirkan visualisasi dan dasbor data (74%), analisis dan manipulasi data (72%), serta penceritaan data atau menyajikan data kepada audiens yang berbeda (66%). Keterampilan ini tak tergantikan karena bisnis berupaya membangun tenaga kerja yang mampu membuat keputusan cepat dan tepat berdasarkan data.

Kebutuhan akan Kecakapan Teknis

Selain keterampilan dasar, para pemimpin juga mencari keterampilan data yang lebih maju dan teknis. Kemampuan membuat dasbor dan visualisasi (66%) serta pengetahuan tentang alat business intelligence seperti Tableau dan Power BI (65%) sangat diincar.

Kompetensi dalam bekerja dengan dan membuat basis data menggunakan SQL (53%) serta keterampilan pemrograman di Python dan R (42%) juga banyak dicari.

Keterampilan machine learning (47%) dan rekayasa data (52%) dihargai oleh hampir setengah responden yang disurvei.

Ini mengungkap tren menarik: meskipun tidak semua orang diharuskan membangun pipeline data atau menerapkan solusi machine learning, ekspektasi agar karyawan akrab dengan area-area ini semakin meningkat.

Memahami Spektrum Literasi Data

Literasi data, atau kemampuan membaca, menulis, berkomunikasi, dan bernalar dengan data, adalah spektrum keterampilan yang mencakup dari pengambilan keputusan berbasis data tingkat dasar hingga machine learning dan rekayasa data tingkat lanjut.

Pandangan literasi data sebagai sebuah spektrum ini ditegaskan oleh Jordan Morrow, yang menyatakan, “Strategi data yang holistik terikat pada tujuan bisnis dan memberikan arah bagi pekerjaan data dan analitik untuk diikuti."

Dalam perspektif ini, keterampilan data meresap ke seluruh organisasi, mulai dari seseorang yang sekadar tahu cara membaca data dan mengajukan pertanyaan hingga individu paling teknis yang mahir.

Pernyataan ini berarti literasi data bukan solusi seragam untuk semua; harus disesuaikan dengan beragam tingkat kompetensi di dalam organisasi.

Kondisi Pelatihan Data Saat Ini

Meskipun nilai literasi data diakui, kondisi pelatihan data di dalam organisasi masih menyisakan ruang untuk perbaikan.

Ketika para pemimpin ditanya tentang status pelatihan data di organisasi mereka, 79% menegaskan bahwa mereka menawarkan beberapa bentuk pelatihan data. Namun, angka ini tidak menceritakan keseluruhan kisah. Sekitar 34% pemimpin menyebutkan bahwa hanya karyawan dalam peran data tertentu yang menerima pelatihan data, sementara hanya 14% yang menyatakan bahwa hanya karyawan di luar peran data yang dilatih.

Data ini menunjukkan bahwa peningkatan keterampilan data secara menyeluruh, yang mencakup semua orang dalam organisasi, belum menjadi prioritas bagi sebagian besar perusahaan saat ini. Bahkan metodologi penyampaian pelatihan pun beragam, dengan jawaban mulai dari penyedia pelatihan berbasis online pihak ketiga (23%) hingga pelatihan online yang dibuat secara internal (20%), serta dari sesi internal yang dipandu instruktur (10%) hingga kombinasi pelatihan online dan dipandu instruktur (29%).

Jadi, meskipun kebutuhan akan pelatihan keterampilan data jelas, hanya sedikit organisasi yang menawarkan solusi komprehensif. Dan ini bukan hanya di tempat kerja. Dalam laporan Forrester 2021, ditemukan bahwa meskipun literasi data adalah keterampilan yang paling diminati untuk posisi level pemula, hanya 48% institusi akademik yang telah menerapkan inisiatif keterampilan literasi data.

Seperti yang kami jelajahi dalam artikel terpisah tentang masa depan literasi data, keterampilan ini dapat membantu mengatasi beberapa tantangan global yang kemungkinan akan kita hadapi dalam beberapa tahun mendatang.

Apa yang Mendorong Kesenjangan Keterampilan Data?

Sebelum menyelami tantangan di balik kesenjangan keterampilan data, penting untuk memahami apa yang dimaksud dengan kesenjangan tersebut. Kesenjangan ini mencerminkan disparitas antara keterampilan data yang dibutuhkan perusahaan dan tingkat kemahiran karyawan saat ini.

Kesenjangan ini bukan sekadar masalah pendidikan, melainkan didorong oleh pertemuan berbagai faktor termasuk keterbatasan anggaran, sumber daya pelatihan, budaya organisasi, dan resistensi karyawan, di antara faktor-faktor lainnya.

Keterbatasan Anggaran

Yang paling utama, keterbatasan finansial berperan signifikan dalam kesenjangan keterampilan data. Sekitar 40% pemimpin menyebutkan bahwa kurangnya anggaran adalah salah satu hambatan terbesar saat meningkatkan keterampilan data tenaga kerja mereka. Tanpa dana yang cukup, organisasi kesulitan berinvestasi dalam program pelatihan yang komprehensif, sehingga menghambat kemampuan karyawan untuk meningkatkan keterampilan dan berkembang.

Sumber Daya Pelatihan yang Tidak Memadai

Pendorong penting lainnya dari kesenjangan keterampilan data adalah kurangnya sumber daya pelatihan yang memadai, sebagaimana dikutip oleh 36% pemimpin. Tidak adanya materi dan platform pelatihan yang efektif, mutakhir, dan mudah diakses membuat pengajaran keterampilan data menjadi menantang. Akibatnya, hal ini memperlebar disparitas antara keterampilan karyawan yang ada dan keterampilan yang dibutuhkan organisasi.

Budaya Organisasi dan Dukungan Kepemimpinan

Sekitar 29% pemimpin menyebutkan kurangnya dukungan eksekutif dan kepemilikan atas program pelatihan sebagai tantangan kritis. Ini menunjukkan peran penting budaya organisasi dan kepemimpinan dalam mendorong literasi data.

Kecuali para eksekutif berinvestasi dalam memajukan literasi data dan bersedia mendukung program pelatihan yang komprehensif, organisasi akan menghadapi kesulitan besar dalam menutup kesenjangan keterampilan data.

Resistensi Karyawan

Terakhir, sekitar 27% pemimpin menunjukkan bahwa resistensi karyawan menjadi tantangan untuk meningkatkan keterampilan data. Ini dapat berasal dari berbagai faktor, termasuk ketakutan akan perubahan, kurangnya motivasi, atau keyakinan bahwa keterampilan data mungkin tidak relevan dengan peran mereka. Oleh karena itu, membangun budaya data organisasi yang mendorong pembelajaran berkelanjutan dan menekankan pentingnya literasi data sangat penting untuk mengatasi tantangan ini.

Jalur untuk Menutup Kesenjangan Keterampilan Data

Mengatasi tantangan-tantangan ini memerlukan pendekatan strategis yang tidak hanya mempertimbangkan alokasi anggaran dan sumber daya, tetapi juga berfokus pada pembentukan budaya organisasi yang mendukung.

Dengan kata lain, menutup kesenjangan keterampilan data bukan sekadar menawarkan lebih banyak pelatihan atau mengalokasikan lebih banyak sumber daya; ini tentang mengubah pola pikir dan menempatkan manusia di pusat transformasi data. Anda dapat membaca lebih lanjut tentang menutup kesenjangan literasi data dalam artikel terpisah.

Penutup

Tantangan menjembatani kesenjangan keterampilan literasi data sangat kompleks, mencakup tidak hanya kebutuhan untuk memperluas pelatihan dan pendidikan data tetapi juga pembentukan budaya organisasi yang berorientasi data. Artikel ini telah membahas peran krusial kecakapan teknis, spektrum literasi data, kondisi pelatihan data saat ini, serta sejumlah faktor yang memperlebar kesenjangan keterampilan ini, termasuk keterbatasan anggaran, kurangnya sumber daya pelatihan, budaya organisasi, dan resistensi karyawan.

Seperti yang diungkapkan oleh wawasan dari para pemimpin industri, mengatasi tantangan ini memerlukan pendekatan holistik. Lebih dari sekadar berinvestasi dalam pelatihan atau sumber daya, menutup kesenjangan menuntut perubahan pola pikir dan penanaman literasi data di jantung strategi dan budaya organisasi.

Perjalanan ini mungkin tidak mudah, tetapi di dunia yang semakin digerakkan oleh data, ini adalah hal yang tidak boleh diabaikan oleh bisnis.

Dengan menempatkan manusia di pusat transformasi data, organisasi dapat memberdayakan tenaga kerjanya, membuka potensi penuh aset data mereka, dan menapaki jalur menuju masa depan yang lebih melek data.