O que é alfabetização de dados? Um guia para 2026 para líderes de dados e análises

O que é alfabetização de dados?

A alfabetização de dados é a capacidade de ler, escrever, analisar, comunicar e raciocinar com dados. É uma habilidade que ajuda pessoas e organizações a tomarem decisões melhores, baseadas em dados.

Assim como outras competências importantes, não é um conceito único; várias coisas fazem parte da alfabetização de dados. É mais do que só analisar dados; envolve entender o que os dados significam e como apresentar essas descobertas, incluindo a capacidade de:

• Ler dados. A capacidade de entender dados de várias formas, como gráficos, tabelas ou relatórios. Por exemplo, ser capaz de ler o relatório financeiro anual de uma empresa e entender seu desempenho.
• Trabalhe com dados. A coleta e produção de dados, o que pode significar montar um experimento para coletar dados ou criar uma pesquisa para reunir insights.
• Comunique-se com dados. A habilidade de usar dados para contar uma história ou defender uma ideia. Um bom exemplo seria usar os dados dos clientes para criar um caso de negócios para um novo produto.
• Argumente com base em dados. Lidando com a ambiguidade dos dados e usando-os para tomar decisões de negócios.

Como um conjunto de habilidades individuais, o termo “alfabetização de dados” parece ser meio binário. Mas não é bem assim. É um espectro que vai desde a capacidade de tomar decisões baseadas em dados e contar histórias com dados até habilidades mais avançadas em ciência de dados, engenharia de dados e machine learning.

Do ponto de vista organizacional, os líderes devem pensar na alfabetização de dados em termos de uma escala de fluência. Uma organização com alto nível de alfabetização de dados tem uma equipe com várias habilidades relacionadas a dados.

Por que a alfabetização de dados é importante?

A alfabetização de dados, que é a habilidade de navegar e entender o mundo da informação digital, está se tornando uma habilidade essencial na vida e um recurso valioso no mercado de trabalho. No nosso Relatório sobre o estado da alfabetização em dados e IA, perguntamos a líderes no Reino Unido e nos EUA como eles veem o valor da alfabetização em dados dentro de suas organizações e como é importante que as pessoas desenvolvam essa habilidade.

A necessidade de saber sobre dados e inteligência artificial - Relatório sobre o estado da alfabetização em dados

Por que a alfabetização de dados é importante para as pessoas?

As habilidades de alfabetização de dados são atraentes para os empregadores

Nosso relatório mostra como os líderes empresariais e de dados acham importante ter uma equipe que entenda de dados. O relatório mostra que 40% dos líderes nos EUA e no Reino Unido achamque a queda na produtividadeé o principal risco de não ter habilidades suficientes com dados, com tomadas de decisão imprecisas (39%), tomadas de decisão mais lentas (37%) e inovação prejudicada (31%) também sendo riscos importantes.

Os líderes estão sempre prontos para diminuir esses riscos, com 79% deles dispostos a oferecer salários mais altos para candidatos com boas habilidades em literacia de dados. Entre eles, 21% estão dispostos a propor um aumento salarial de 10 a 15%, e mais de um quarto consideraria um aumento salarial de 30%. Esses números mostram como a alfabetização de dados é superimportante no mundo dos negócios de hoje.

As habilidades de alfabetização de dados promovem uma cidadania digital responsável.

De um jeito mais geral, saber lidar com dados pode ajudar a criar uma população mais engajada. Nos últimos dois anos, vimos o surgimento de ferramentas de IA impressionantes, como chatGPT e Sora AI, que geram textos e imagens parecidos com os humanos.

Infelizmente, embora os casos de uso benéficos dessas ferramentas sejam infinitos, elas também podem ser usadas para acelerar e alimentar a desinformação. Esse sentimento é compartilhado por Anjali Samani, diretora de Ciência de Dados e Inteligência de Dados da Salesforce.

Ela acha que, numa época de notícias falsas, deepfakes e política pós-verdade, saber lidar com dados é mais importante do que nunca.

Por que a alfabetização de dados é importante para as organizações?

As habilidades de alfabetização de dados ajudam as organizações a melhorar o desempenho

Investir em programas completos de alfabetização de dados traz benefícios incríveis para as organizações, fazendo com que elas se destaquem da concorrência.

De acordo com quem respondeu ao nosso Relatório sobre o estado da alfabetização em dados e IA, os programas de aprimoramento de habilidades em dados melhoram bastante a qualidade (75%) da tomada de decisões, com 88% dizendo que isso acontece quando combinados com treinamento em IA.

Isso gera um efeito cascata, acelerando melhorias na inovação (75% melhoraram, 52% substancialmente), na experiência do cliente (81% melhoraram, 60% substancialmente) e na retenção de funcionários (82% melhoraram, 69% substancialmente).

É importante ressaltar que essas melhorias não se limitam apenas a aprimoramentos nos processos. Eles também trazem resultados comerciais reais, como aumentar o faturamento (81% melhorou, 69% bastante) e reduzir custos (85% melhorou, 65% bastante). Não é nenhuma surpresa que as organizações tenham percebido essas melhorias.

Como disse Jordan Morrow, autor de Be Data Literate, no podcast DataFrame, a alfabetização de dados cria conforto dentro da organização para usar dados, o que gera resultados.

A alfabetização de dados é um componente essencial para impulsionar uma cultura de dados.

Uma cultura de dados é um ambiente onde as decisões são sempre baseadas em dados e todo mundo na organização, não importa o cargo, é incentivado e tem autonomia para usar dados no trabalho. É uma cultura de investigação, curiosidade e tomada de decisões baseadas em dados.

Essa cultura, no entanto, está ameaçada pelos baixos níveis de alfabetização de dados, um desafio sentido de forma mais intensa pelos diretores de dados (CDOs). Os CDOs costumam dizer que a falta de cultura e habilidades em dados são grandes obstáculos para o sucesso deles.

Sudaman Thoppan Mohanchandralal, fundador da NautilusPrinciple, uma empresa de consultoria em estratégia de dados e análise, e ex-diretor de dados da Allianz Benelux, dá uma ênfase nesse ponto.

Sudaman diz que uma cultura de dados não é só um luxo opcional, mas essencial pro sucesso de uma empresa. Ele diz: “A cultura de dados não é só uma opção; é essencial.” Esse sentimento mostra como a alfabetização de dados é importante pra criar uma cultura de dados que dê certo.

A alfabetização em IA também está se tornando cada vez mais importante para indivíduos e organizações — temos um guia separado sobre alfabetização em IA aqui.

Principais habilidades de alfabetização de dados que as organizações devem desenvolver

Embora toda organização deva considerar a alfabetização de dados no contexto de sua cultura organizacional e missão, podemos começar com uma estrutura de habilidades de alfabetização de dados que toda organização deve procurar desenvolver em seus funcionários.

Especificamente, essas habilidades podem ser divididas de acordo com a definição de alfabetização de dados, de leitura, escrita, análise, comunicação e raciocínio com dados.

Você pode conferir a estrutura lendo nosso relatório State of Data Literacy 2024(Estado da Alfabetização de Dados 2024). Se quiser, você também pode baixar uma versão editável da estrutura.

A estrutura de competências em dados e IA

Ler dados

Essa habilidade foca em entender os dados e usar esse entendimento para tomar decisões bem informadas. Podem ser dados de um relatório ou painel sobre um aspecto específico do negócio.

• Interpretando insights e visualizações de dados. Ser capaz de entender e dar sentido às conclusões baseadas em dados e suas representações.
• Tomada de decisão baseada em dados. Usando dados e análises para informar as decisões de negócios.

Escrevendo e analisando dados

O próximo nível de complexidade surge na forma de trabalhar com dados de uma maneira menos processada. Isso pode significar capturar e processar informações ou usar dados brutos para criar visualizações que os expliquem.

• Organização e manipulação de dados. Transformando e organizando dados para análise.
• Modelagem preditiva e machine learning. Treinar e usar modelos preditivos para fazer previsões sobre o que pode acontecer no futuro.
• Engenharia de dados. Planejando e montando a infraestrutura e os processos para coletar, guardar e analisar dados.
• Programação. Domínio de linguagens de programação para fazer tarefas relacionadas a dados.
• Importando e limpando dados. Ler dados de várias fontes e garantir que eles não tenham problemas de qualidade.
• Visualização de dados e design de painéis. Criar representações gráficas de dados e projetar painéis interativos para explorar e analisar dados.

Comunicando-se com dados

Esse fator é uma extensão dos dois mencionados acima. Além de pegar os dados e deixá-los apresentáveis, essa habilidade é sobre explicar esses dados para quem não é especialista de um jeito que seja fácil de entender. Muitas vezes, isso significa entender assuntos mais avançados sobre dados.

• Narração de histórias com dados. A arte de comunicar de forma eficaz as ideias e conclusões da análise de dados.
• Entendendo os conceitos da ciência de dados. Ter conhecimento e ser capaz de conversar sobre os métodos, teorias e ferramentas usados na área de ciência de dados.
• Entendendo os conceitos de engenharia de dados. Conhecer os processos e tecnologias envolvidos no projeto, construção e manutenção de pipelines e infraestrutura de dados.
• Entendendo os conceitos de machine learning. Ter conhecimento sobre as possibilidades e limitações do machine learning e as técnicas usadas para treinar e operar modelos preditivos.

Raciocinando com dados

A última habilidade de literacia de dados que as organizações precisam é que as pessoas consigam raciocinar com base nos dados. Isso significa extrapolar insights de dados para criar estratégias e obter insights sobre tendências micro e macro, e reunir essas informações para apresentar conclusões.

• Análise de negócios. Usar dados e análises para entender e melhorar os processos e operações comerciais.
• Análise estatística. Usar métodos estatísticos para analisar e tirar conclusões a partir dos dados.
• Relatórios com dados. Apresentar conclusões e insights baseados em dados de forma clara e direta.

Quem é responsável pela alfabetização de dados

À medida que as empresas adotam cada vez mais abordagens baseadas em dados, a questão de quem deve impulsionar a alfabetização de dados dentro da organização torna-se fundamental. Muitos interessados estão envolvidos, desde diretores de informação até diretores de marketing e outros, mas a responsabilidade pode caber melhor ao diretor de dados (CDO).

A chegada do cargo de Diretor de Dados mostra como os dados estão cada vez mais importantes para as organizações. Só nos últimos dez anos, o número de diretores de dados nas empresas aumentou sete vezes, passando de 12% em 2012 para 82,6% em 2023. Os diretores de dados têm a missão de garantir que os dados sejam tratados como um ativo dentro da organização, e isso inclui capacitar todos com a mentalidade e as habilidades necessárias para aproveitar os dados em suas tarefas diárias.

As organizações que não têm um CDO dedicado podem passar essa tarefa para outros líderes de dados, mas é importante que essa função não seja solitária. A área de Aprendizagem e Desenvolvimento ou o Diretor de Aprendizagem devem participar desse esforço, ajudando a avaliar as habilidades atuais e contextualizar a alfabetização de dados dentro do conjunto de habilidades futuras da organização. Você pode saber mais sobre quem é o responsável pela agenda de alfabetização de dados neste podcast.

3 desafios críticos de alfabetização de dados que as organizações enfrentam

No relatório State of Data & AI Literacy 2024, a gente tentou entender, com os líderes de dados e aprendizagem que estão na vanguarda da qualificação em dados e IA, quais eram os desafios mais urgentes deles.

Os desafios de criar um programa de alfabetização de dados - Relatório sobre o estado da alfabetização em dados e IA 2024

Olhando para esses desafios de forma mais ampla, podemos facilmente agrupá-los em três categorias distintas:

• Patrocínio executivo, que inclui falta de propriedade, falta de apoio executivo e falta de orçamento.
• Experiência e resultados de aprendizagem, que abrange recursos de treinamento inadequados.
• Cultural, focando só na resistência dos funcionários e na cultura, além de adotar o aprimoramento das habilidades com dados.

Vamos ver como lidar com esses três desafios.

1. Patrocínio executivo

Quando perguntaram sobre os maiores desafios que os líderes enfrentam pra melhorar as habilidades de dados da equipe, os principais culpados estavam ligados ao apoio da alta gerência. Ou seja, esses quatro fatores se destacaram como desafios:

• Falta de grana (35%)
• Não saber como começar (31%)
• Falta de apoio da direção (26%)
• Falta de envolvimento com o programa de treinamento (26%)

Os desafios do patrocínio executivo mostram que muitas organizações ainda precisam criar estratégias de dados completas que coloquem as pessoas no centro da transformação dos dados.

De acordo com Vijay Yadav, diretor de Ciências Quantitativas e chefe de Ciência de Dados do Centro de Ciências Matemáticas da Merck, estratégias de dados bem-sucedidas também significam priorizar iniciativas de transformação cultural e de habilidades.

Então, como os líderes podem conseguir apoio executivo ao abordar programas de alfabetização de dados?

De acordo com Valerie Logan, CEO da Data Lodge, o importante é comunicar os dois lados do ROI da alfabetização de dados: o retorno sobre o investimento e o risco de ignorá-la. Você pode ouvir as ideias da Valerie no DataFramed aqui.

2. Experiência e resultados de aprendizagem

O segundo maior conjunto de desafios que os líderes falaram ao abordar os programas de alfabetização de dados está relacionado à experiência de aprendizagem.

33% dos líderes apontaram a falta de recursos de treinamento como o maior desafio na hora de melhorar as habilidades de alfabetização de dados. A gente foi mais a fundo e perguntou aos líderes que usam provedores de aprendizagem terceirizados quais eram os maiores desafios que eles enfrentavam com esses provedores.

29% dos entrevistados disseram que só aprender com vídeos faz com que seja difícil usar as habilidades aprendidas na vida real.

Além disso, 29% dos entrevistados disseram que os funcionários têm dificuldade em entender por onde começar a aprender, com 24% afirmando que, mesmo que entendam por onde começar, as habilidades que as pessoas aprendem não são relevantes para suas funções.

Esses resultados mostram como os provedores de aprendizagem tradicionais concentram seu conteúdo de aprendizagem em uma grande variedade de recursos e conteúdos baseados em vídeo, o que, contraintuitivamente, torna difícil para os funcionários saber por onde começar e aplicar suas habilidades.

A maneira mais fácil de evitar esses desafios é fazer parceria com o provedor de aprendizagem certo.

Na DataCamp, o aprendizado interativo e personalizado é o centro da nossa filosofia de ensino. Para ver isso em ação, você pode saber mais sobre as histórias dos clientes do DataCamp for Business na seção de estudos de caso abaixo.

3. Cultura organizacional

O terceiro conjunto de desafios que os líderes enfrentam ao implementar programas de alfabetização de dados está relacionado ao engajamento dos funcionários.

De acordo com o Relatório sobre o estado da alfabetização em dados e IA, 28% dos líderes apontam a resistência dos funcionários como um dos maiores desafios para a alfabetização em dados.

De várias maneiras, essa resistência está muito ligada aos dois primeiros conjuntos de desafios, já que as organizações que não têm o apoio da diretoria e não investem em recursos de treinamento adequados não conseguirão obter a adesão da organização como um todo.

Mas, o maior ganho que os líderes podem ter aqui é humanizar os dados.

Em um webinar, Cindi Howson, diretora de estratégia de dados da ThoughtSpot, explicou que, embora os dados devam ser usados para responsabilizar equipes e indivíduos, eles não devem ser usados para punir indivíduos ou desestimular o uso de dados.

Como se tornar uma organização com conhecimento em dados

Tornar-se uma organização com conhecimento em dados envolve mais do que só adotar ferramentas ou tecnologias. É preciso criar uma cultura que valorize os dados, formar uma equipe que saiba entender e usar os dados e implementar práticas que usem os dados de forma contínua para tomar decisões.

Aqui, a gente mostra um plano pra ajudar a orientar a jornada da sua organização rumo à alfabetização de dados.

Uma estrutura passo a passo de alfabetização de dados para desenvolver habilidades com dados

Antes de mergulhar nos detalhes da nossa estrutura, é importante lembrar que cada organização é única na sua jornada rumo à alfabetização de dados.

A jornada depende do contexto específico da sua organização, incluindo o setor, a maturidade atual dos dados e as metas específicas.

Então, essas etapas devem servir como um guia, não como um plano rígido, e podem ser adaptadas à situação específica da sua organização.

Para entender melhor as nuances dessa jornada e como outras organizações conseguiram passar por ela com sucesso, a gente recomenda dar uma olhada no nosso Relatório sobre o estado da alfabetização de dados.

1. Avalie suas lacunas em habilidades de alfabetização de dados

O primeiro passo para criar uma organização que entenda de dados é saber como está a sua equipe agora.

• Faça uma avaliação completa das habilidades da sua equipe com dados.
• Descubra quais habilidades eles já têm e onde estão as lacunas.
• Use pesquisas ou testes de habilidades para avaliar a competência em estatística, visualização de dados, limpeza de dados e outras habilidades essenciais de alfabetização de dados.

Lembre-se, o objetivo não é transformar todo mundo em cientista de dados, mas garantir que todos possam entender e usar os dados em suas funções. Você pode saber mais sobre as avaliações do DataCamp e como elas ajudam a identificar os pontos fortes e as lacunas de habilidades da sua organização em uma página separada. Você também pode fazer a avaliação de maturidade de dados para entender a abordagem da sua equipe em relação aos dados.

2. Crie um projeto piloto de alfabetização de dados

Com uma compreensão clara das habilidades e lacunas da sua equipe, você pode desenvolver um projeto piloto com o objetivo de melhorar a alfabetização de dados. Pode ser um programa de treinamento ou um projeto prático onde os membros da equipe podem usar suas habilidades com dados.

Garanta que o projeto piloto esteja alinhado com os objetivos gerais da sua organização e inclua um grupo diversificado de participantes de diferentes departamentos ou funções. Você pode aprender como dar o pontapé inicial em um projeto piloto de alfabetização de dados assistindo ao webinar a seguir.

3. Meça o retorno sobre o investimento do seu projeto piloto de alfabetização de dados

Como em qualquer investimento, é importante avaliar o retorno. Fique de olho nos indicadores-chave de desempenho (KPIs) que mostram os objetivos do seu projeto piloto. Isso pode incluir o número de funcionários treinados, melhorias nas tarefas relacionadas a dados ou melhores tomadas de decisão resultantes de insights de dados.

Avaliar o retorno sobre o investimento pode ajudar a justificar mais investimentos em alfabetização de dados e orientar o aprimoramento de programas futuros. Medir o ROI dos programas de alfabetização de dados pode ser complicado. Um bom exemplo vem da Bloomberg, que usou o modelo de avaliação Kirkpatrick para medir o ROI do aprendizado no seu programa de aprimoramento de habilidades em dados.

4. Expanda seu projeto piloto para várias pessoas e competências

Se o seu projeto piloto der certo, o próximo passo é expandi-lo para toda a sua organização. Essa etapa envolve adaptar o projeto para atender a diferentes funções e competências. O treinamento oferecido a um profissional de marketing, por exemplo, pode ser diferente daquele oferecido a um gerente de produto.

Mas o objetivo final continua o mesmo: melhorar a capacidade de todo mundo de usar e entender os dados.

5. Crie um ecossistema de aprendizagem

Construir uma organização com conhecimento em dados não é algo que se faz de uma vez só, mas sim um processo de aprendizado contínuo.

Você vai querer criar um ecossistema de aprendizagem com sessões de treinamento regulares, plataformas de compartilhamento de conhecimento e recursos como guias ou cursos online. Esse processo promove uma cultura de aprendizado contínuo e garante que as habilidades de alfabetização de dados da sua equipe fiquem sempre atualizadas.

6. Enxágue e repita

Por fim, lembre-se de que desenvolver a alfabetização de dados é um processo cíclico. À medida que sua organização cresce e evolui, novas necessidades de alfabetização de dados vão surgir. Por isso, é importante sempre avaliar as habilidades da sua equipe, melhorar seus programas de aprendizagem e continuar promovendo uma cultura baseada em dados.

Princípios fundamentais para um programa de alfabetização de dados bem-sucedido

Implementar um programa de alfabetização de dados não é só sobre treinamento ou desenvolvimento de habilidades, mas também sobre criar uma cultura baseada em dados.

Aqui estão alguns princípios fundamentais que podem orientar sua jornada para garantir que seu programa de alfabetização de dados seja eficaz e bem-sucedido.

Certifique-se de alinhar os objetivos de aprendizagem com os objetivos comerciais.

Ao criar seu programa de alfabetização de dados, é essencial alinhar seus objetivos de aprendizagem com as metas de negócios da sua organização.

Quais são os principais desafios comerciais que sua organização enfrenta e como a alfabetização de dados pode ajudar a resolvê-los?

Por exemplo, se um dos seus objetivos de negócio é melhorar a satisfação do cliente, um objetivo de aprendizagem poderia ser treinar sua equipe de atendimento ao cliente para usar dados para entender melhor o comportamento e as preferências do cliente. Elizabeth Reinhart, gerente sênior de desenvolvimento de capacidades de análise de dados e IA na Allianz, fala sobre a importância de alinhar os objetivos de aprendizagem com os objetivos de negócios neste estudo de caso.

Foco em comunicação e engajamento

Um programa de alfabetização de dados tem a ver com desenvolver habilidades e promover uma mudança cultural em direção a uma mentalidade baseada em dados. Esse processo precisa de comunicação e envolvimento constantes.

Mantenha sua equipe por dentro sobre por que a alfabetização de dados é importante, como ela vai ajudar no trabalho deles e como está o andamento do programa.

Além disso, incentive o envolvimento por meio de experiências de aprendizagem interativas, fóruns para compartilhar conhecimento e reconhecimentos ou recompensas pelo progresso.

Mantenha a personalização

Cada pessoa na sua organização vai ter necessidades diferentes de dados, dependendo da função e do nível de habilidade atual. Uma abordagem única para a alfabetização de dados pode não trazer os resultados que a gente quer.

Em vez disso, personalize a experiência de aprendizagem com base nas necessidades de cada um. Isso pode significar oferecer diferentes módulos de treinamento para diferentes departamentos ou funções, ou oferecer vários níveis de treinamento, do iniciante ao avançado.

Por que as personas são fundamentais para o sucesso dos programas de alfabetização de dados

Uma maneira fácil de ter sucesso em todos esses princípios é criando personas de dados para o seu programa de aperfeiçoamento profissional. Os perfis de dados não só ajudam a criar trilhas de aprendizagem personalizadas e a alinhar os objetivos de aprendizagem com os resultados comerciais, como também ajudam a criar programas de comunicação bem-sucedidos.

Emily Hayward, gerente de dados e transformação digital da CBRE, explica isso muito bem no podcast DataFramed. Ela diz que o trabalho com personas de dados ajuda qualquer pessoa que gerencia um programa de aperfeiçoamento profissional a divulgar seu programa de aprendizagem:

Exemplos e estudos de caso sobre alfabetização de dados

A Allianz treinou 6.000 pessoas em habilidades de dados

Fundada em 1890, a Allianz usa dados há muito tempo nos seus serviços globais de seguros e gestão de ativos. A equipe de Análise de Dados do Grupo da Allianz SE tomou a iniciativa de capacitar todos os funcionários em alfabetização de dados, estendendo o programa além das funções típicas de seguros para incluir RH e Comunicações.

A Allianz fez uma parceria com a DataCamp para criar soluções de aprendizagem personalizadas, com 22 trilhas de aprendizagem personalizadas e três projetos finais com casos de uso reais da Allianz.

Eles começaram o programa com um teste com 100 pessoas e logo aumentaram para mais de 6.000 alunos.

O feedback foi super positivo, com uma nota média de 4,2/5 dos alunos e funcionários da Allianz, que economizaram em média 1,9 horas por semana graças às novas habilidades que aprenderam.

No total, o programa ofereceu 19.000 horas de aprendizado prático sobre vários assuntos, mostrando o compromisso da Allianz com a alfabetização de dados.

A CBRE treinou mais de 2.000 pessoas em habilidades de dados

A CBRE, líder global no setor imobiliário comercial, percebeu que precisava melhorar o conhecimento sobre dados para aumentar a eficiência, melhorar os resultados dos clientes e se preparar para as mudanças rápidas no setor. Eles queriam uma solução completa e escalável de aprimoramento de habilidades em dados para seus mais de 2.000 funcionários no Reino Unido e na Irlanda, a fim de atingir esses objetivos.

A CBRE fez uma parceria com a DataCamp for Business para criar um programa personalizado e completo de alfabetização de dados, focado em engajamento, personalização e inclusão, atendendo às necessidades específicas de vários tipos de funcionários em toda a organização.

Ao fazer parceria com a DataCamp for Business, os funcionários da CBRE economizaram de 1 a 2 horas por aluno por semana, 81% da força de trabalho relatou maior confiança no trabalho com dados e o programa alcançou uma taxa de engajamento positivo de 88%.

Recursos essenciais para a alfabetização em dados

Reunimos uma variedade de recursos que podem ajudar você e sua organização a começar sua jornada de alfabetização de dados.

Os melhores cursos de alfabetização em dados

• Introdução à alfabetização de dados
• Programa de Competências Profissionais em Literacia de Dados
• Compreender os tópicos sobre dados - Programa de competências

Os melhores livros sobre alfabetização de dados

• Análise de dados para quem tá começando: Um guia descomplicado sobre alfabetização de dados por Oliver Theobald
• Seja um especialista em dados: As habilidades de alfabetização de dados que todo mundo precisa para ter sucesso por Jordan Morrow
• Dados inteligentes: Usando a ciência de dados para transformar informações em insights por John W. Foreman

Os melhores podcasts e webinars sobre alfabetização de dados

• Construindo o caso para a alfabetização de dados
• Ampliando a cultura de dados na Salesforce
• Como as organizações podem diminuir a falta de conhecimento sobre dados
• Webinar sobre o estado da alfabetização de dados em 2024
• Webinar sobre a construção de culturas de aprendizagem sustentáveis
• Webinar sobre alfabetização em dados e IA
• O segredo para programas de alfabetização de dados bem-sucedidos Webinar
• Desbloqueando culturas de dados: Empoderando pessoas por meio de programas de alfabetização em dados Webinar

Principais dicas sobre alfabetização de dados

• A pirâmide de dados-informação-conhecimento-sabedoria
• Folha de referência sobre os fundamentos da governança de dados
• Folha de dicas sobre ciência de dados para líderes empresariais
• Folha de dicas sobre narrativa e comunicação de dados
• Folha de referência para visualização de dados
• Folha de referência rápida sobre estatística descritiva

Uma coleção de folhas de referência sobre alfabetização em dados

Conclusão

Num mundo movido a dados, saber lidar com eles não é mais só uma habilidade legal; é uma necessidade. Como falamos ao longo deste artigo, a alfabetização de dados é super importante tanto para a gente quanto para as organizações. Isso ajuda as pessoas a se virar no mundo digital de hoje, melhora suas chances de conseguir um emprego e permite que as empresas tomem decisões com base em informações, impulsionem a inovação e ganhem vantagem competitiva. Mas, virar uma organização que sabe lidar com dados não é uma jornada igual para todo mundo.

É preciso entender as necessidades específicas da sua organização, alinhar os objetivos de aprendizagem com as metas de negócios e promover uma cultura de aprendizagem contínua. O segredo é começar aos poucos com um projeto piloto, ver como ele funciona e depois expandir de acordo com o que sua organização precisa. O DataCamp for Business pode ajudar em toda essa jornada. Já trabalhamos com mais de 3.500 organizações nas suas ambições de alfabetização de dados. Para saber mais sobre como podemos ajudar a transformar a alfabetização de dados da sua organização, você pode falar com um especialista em aprendizagem.