O que é alfabetização em dados? Um guia para líderes de dados e análise

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

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

Investir em programas abrangentes de alfabetização de dados traz benefícios substanciais para as organizações, diferenciando-as de seus concorrentes.

De acordo com os entrevistados do nosso relatório State of Data Literacy Report, esses programas melhoram significativamente a qualidade (79%) e a velocidade (77%) da tomada de decisões, sendo que mais da metade declarou melhorias substanciais (57% e 54%, respectivamente).

Isso gera um efeito cascata, acelerando as melhorias em inovação (77% melhoraram, 54% substancial), experiência do cliente (75% melhoraram, 51% substancial) e retenção de funcionários (61% melhoraram, 40% substancial).

É importante ressaltar que esses aprimoramentos não estão isolados das melhorias de processo. Eles também levam a resultados comerciais tangíveis, incluindo a maximização da receita (66% de melhoria, 45% substancial) e a redução de custos (68% de melhoria, 43% substancial). Não é surpresa que as organizações tenham visto esses aprimoramentos. Como Jordan Morrow, autor de Be Data Literate, disse no podcast DataFramed, a alfabetização em dados cria conforto dentro da organização para usar os dados, o que gera resultados.

A alfabetização em dados é um componente essencial para promover uma cultura de dados

Uma cultura de dados refere-se a um ambiente em que as decisões são consistentemente apoiadas por dados e todos dentro da organização, independentemente de sua função, são incentivados e capacitados a usar dados em seu trabalho. É uma cultura de investigação, curiosidade e tomada de decisões com base em dados.

Essa cultura, no entanto, é ameaçada pelos baixos níveis de alfabetização em dados, um desafio sentido com mais intensidade pelos diretores de dados (CDOs). Os CDOs frequentemente citam a cultura de dados e as habilidades inadequadas como obstáculos significativos ao seu sucesso.

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

Sudaman argumenta que uma cultura de dados não é apenas um luxo opcional, mas é fundamental para o sucesso de uma empresa. Ele afirma: "A cultura de dados não é apenas uma opção; ela é essencial". Esse sentimento enfatiza o papel vital da alfabetização de dados na condução de uma cultura de dados bem-sucedida.

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 cada organização deva analisar a alfabetização de dados no contexto de sua cultura e missão organizacional, podemos começar com uma estrutura de habilidades de alfabetização de dados que toda organização deve procurar desenvolver em seu pessoal.

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 2023. Como alternativa, você também pode fazer o download de uma versão editável da estrutura.

A estrutura de competência de dados

Ler dados

Essa habilidade se concentra na compreensão dos dados e no uso dessa compreensão para tomar decisões informadas. Podem ser dados de um relatório ou painel de controle sobre um aspecto específico da empresa.

• Interpretar insights e visualizações de dados. Ser capaz de compreender e dar sentido às descobertas baseadas em dados e suas representações.
• Tomada de decisão orientada por dados. Usar dados e análises para informar as decisões de negócios.

Redação e análise de dados

O próximo nível de complexidade vem na forma de trabalhar com dados de uma maneira menos processada. Isso pode significar a captura e o processamento de informações ou o uso de dados brutos para criar visualizações que os expliquem.

• Manipulação e organização de dados. Transformar e organizar dados para análise.
• Modelagem preditiva e aprendizado de máquina. Treinamento e uso de modelos preditivos para fazer previsões sobre eventos futuros.
• Engenharia de dados. Projetar e construir a infraestrutura e os processos para coletar, armazenar e analisar dados.
• Programação. Domínio de linguagens de programação para executar tarefas relacionadas a dados.
• Importação e limpeza de dados. Ler dados de várias fontes e garantir que eles estejam livres de problemas de qualidade de dados.
• Visualização de dados e design de painéis. Criar representações gráficas de dados e projetar painéis interativos para exploração e análise de dados.

Comunicação com dados

Esse fator é uma extensão dos dois mencionados acima. Além de pegar os dados e torná-los apresentáveis, essa habilidade consiste em explicar esses dados a não especialistas de uma forma compreensível. Muitas vezes, isso significa entender tópicos de dados mais avançados.

• Narração de dados. A arte de comunicar com eficácia os insights e as descobertas da análise de dados.
• Compreensão dos conceitos de ciência de dados. Ter conhecimento e conversar sobre os métodos, as teorias e as ferramentas usadas no campo da ciência de dados.
• Compreensão dos conceitos de engenharia de dados. Estar familiarizado com os processos e as tecnologias envolvidos no projeto, na construção e na manutenção de pipelines e infraestrutura de dados.
• Compreensão dos conceitos de aprendizado de máquina. Conhecer as possibilidades e limitações do aprendizado de máquina e as técnicas usadas para treinar e operar modelos preditivos.

Raciocínio com dados

A última habilidade de alfabetização de dados que as organizações precisam é que os indivíduos sejam capazes de raciocinar com os dados. Isso significa extrapolar os insights dos dados para criar estratégias e obter insights sobre tendências micro e macro e reunir essas informações para apresentar os resultados.

• Análise de negócios. Usar dados e análises para entender e melhorar os processos e as operações de negócios.
• Análise estatística. Usar métodos estatísticos para analisar e fazer inferências a partir de dados.
• Relatórios com dados. Apresentar descobertas e percepções baseadas em dados de forma clara e concisa.

Quem é responsável pela alfabetização de dados

À medida que as empresas adotam cada vez mais abordagens orientadas por dados, a questão de quem deve conduzir a alfabetização em dados dentro da organização torna-se fundamental. Muitas partes interessadas são investidas, desde os diretores de informação até os diretores de marketing e outros, mas a responsabilidade pode ser melhor atribuída ao diretor de dados (CDO).

O surgimento da função de Chief Data Officer é uma prova da crescente importância dos dados para as organizações. Somente nos últimos dez anos, o número de diretores de dados nas organizações aumentou sete vezes, passando de 12% em 2012 para 82,6% em 2023. Os diretores de dados são encarregados de garantir que os dados sejam tratados como um ativo dentro da organização, e isso inclui capacitar todos com a mentalidade e as habilidades para tirar proveito dos dados em suas tarefas diárias.

As organizações sem um CDO dedicado podem atribuir a tarefa a outros líderes de dados, mas é essencial que a função não seja solitária. A função de Aprendizado e Desenvolvimento ou o Diretor de Aprendizado deve ser coproprietário dessa iniciativa, ajudando a avaliar as habilidades atuais e a contextualizar a alfabetização de dados no conjunto de habilidades futuras da organização. Você pode saber mais sobre quem é o proprietário da agenda de alfabetização de dados neste podcast.

3 Desafios críticos de alfabetização de dados que as organizações enfrentam

No relatório State of Data Literacy 2023, procuramos entender, por meio dos líderes de dados e aprendizagem que estão na vanguarda da capacitação em alfabetização de dados, quais eram seus desafios mais urgentes.

Os desafios de criar um programa de alfabetização de dados - The State of Data Literacy Report 2023

Analisando 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 aprendizado, que cobrem recursos de treinamento inadequados.
• Cultural, concentrando-se puramente na resistência cultural e dos funcionários e na adoção de aprimoramento de dados.

Vamos detalhar como combater esses três desafios.

1. Patrocínio executivo

Quando pesquisados sobre os maiores desafios que os líderes enfrentam ao melhorar as habilidades de dados de sua força de trabalho, os maiores culpados estavam relacionados ao patrocínio executivo. Em particular, esses quatro fatores se destacaram como seus desafios:

• Falta de orçamento (40%)
• Falta de suporte executivo (29%)
• Falta de propriedade do programa de treinamento (29%)
• Incapacidade de entender como começar (27%)

Os desafios do patrocínio executivo sugerem que muitas organizações ainda precisam elaborar estratégias abrangentes de dados 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 de cultura e habilidades.

Então, como os líderes podem obter o patrocínio executivo ao abordar programas de alfabetização de dados?

De acordo com Valerie Logan, CEO da Data Lodge, trata-se de comunicar os dois lados do ROI da alfabetização de dados: o retorno sobre o investimento e o risco de ignorá-lo. Você pode ouvir as percepções de Valerie sobre o DataFramed aqui.

2. Experiência e resultados de aprendizado

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

36% dos líderes apontaram a inadequação dos recursos de treinamento como o maior desafio ao aprimorar as habilidades de alfabetização em dados. Fomos mais a fundo e perguntamos aos líderes que usam provedores de aprendizagem terceirizados quais eram seus maiores desafios com seus provedores de aprendizagem.

43% dos entrevistados afirmaram que o aprendizado baseado apenas em vídeo dificulta a aplicação das habilidades aprendidas no mundo real.

Além disso, 30% dos entrevistados afirmaram que os funcionários têm dificuldade para entender por onde começar a aprender, e 29% afirmaram que, mesmo que saibam por onde começar, as habilidades que as pessoas aprendem não são relevantes para suas funções.

Esses resultados demonstram como os provedores de aprendizagem tradicionais centralizam seu conteúdo de aprendizagem em uma grande variedade de conteúdo e recursos baseados em vídeo, o que, de forma contraintuitiva, torna difícil para os funcionários saberem por onde começar e aplicar suas habilidades.

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

Na DataCamp, o aprendizado interativo e com curadoria está no centro de nossa filosofia de aprendizado. Para ver isso em ação, você pode saber mais sobre as histórias de clientes do DataCamp for Business na seção de estudo de caso abaixo.

3. Cultura organizacional

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

De acordo com o State of Data Literacy Report, 27% dos líderes apontam a resistência dos funcionários como um de seus maiores desafios de alfabetização de dados.

De muitas maneiras, essa resistência está fortemente ligada aos dois primeiros conjuntos de desafios, pois as organizações que não tiverem a adesão dos executivos e não investirem em recursos de treinamento adequados não conseguirão obter a adoção da organização como um todo.

No entanto, a maior vitória 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 desincentivar o uso de dados.

Como se tornar uma organização alfabetizada em dados

Tornar-se uma organização alfabetizada em dados envolve mais do que apenas a adoção de ferramentas ou tecnologias. Isso requer o cultivo de uma cultura que valorize os dados, a promoção de uma força de trabalho que possa entender e usar os dados e a implementação de práticas que aproveitem continuamente os dados para a tomada de decisões.

Aqui, descrevemos uma estrutura para ajudar a orientar a jornada de sua organização rumo à alfabetização em dados.

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

Antes de nos aprofundarmos nas especificidades de nossa estrutura, é importante lembrar que cada organização é única em sua jornada rumo à alfabetização em dados.

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

Portanto, essas etapas devem servir como um guia, não como um roteiro rígido, adaptável à situação exclusiva de sua organização.

Para obter uma compreensão mais aprofundada das nuances dessa jornada e de como outras organizações a percorreram com sucesso, recomendamos que consulte nosso Relatório sobre o estado da alfabetização em dados.

1. Avalie sua lacuna de habilidades de alfabetização de dados

O primeiro passo para criar uma organização alfabetizada em dados é compreender a situação atual da sua equipe.

• Realize uma avaliação abrangente das habilidades de dados da sua equipe.
• Determine quais habilidades eles já possuem e onde existem 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 de que o objetivo não é transformar todos em cientistas de dados, mas garantir que todos possam entender e usar os dados em suas funções. Você pode saber mais sobre as avaliações da DataCamp e como elas ajudam a identificar os pontos fortes e as lacunas de habilidades da sua organização em uma página separada.

2. Crie um projeto piloto de alfabetização em dados

Com uma compreensão clara das habilidades e lacunas da sua equipe, é possível desenvolver um projeto piloto destinado a melhorar a alfabetização em dados. Pode ser um programa de treinamento ou um projeto prático em que os membros da equipe possam aplicar as habilidades de dados.

Certifique-se de que o projeto piloto esteja alinhado com os objetivos gerais de sua organização e inclua um grupo diversificado de participantes de diferentes departamentos ou funções. Você pode aprender como iniciar um projeto piloto de alfabetização de dados assistindo ao webinar a seguir.

3. Avalie o ROI de seu projeto piloto de alfabetização de dados

Como em qualquer investimento, é importante avaliar o retorno. Monitore os principais indicadores de desempenho (KPIs) que refletem os objetivos do seu projeto piloto. Isso pode incluir o número de funcionários treinados, melhorias nas tarefas relacionadas a dados ou melhor tomada de decisão resultante de insights de dados.

A avaliação do ROI pode ajudar a justificar investimentos adicionais em alfabetização de dados e orientar o refinamento de programas futuros. Medir o ROI de programas de alfabetização de dados pode ser um desafio. Um bom exemplo vem da Bloomberg, que usou o modelo Kirkpatrick de avaliação para aprender o ROI em seu programa de aprimoramento de dados.

4. Amplie seu projeto piloto para várias personas e competências

Se o projeto piloto for bem-sucedido, a próxima etapa é ampliá-lo em toda a organização. Essa etapa envolve a adaptação do 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.

No entanto, o objetivo final continua o mesmo: aprimorar a capacidade de todos de usar e entender os dados.

5. Crie um ecossistema de aprendizado

Criar uma organização alfabetizada em dados não é um evento único, mas um processo de aprendizado contínuo.

Você deverá criar um ecossistema de aprendizagem com sessões de treinamento regulares, plataformas de compartilhamento de conhecimento e recursos como guias ou cursos on-line. Esse processo promove uma cultura de aprendizado contínuo e garante que as habilidades de alfabetização de dados da sua equipe permaneçam atualizadas.

6. Enxágue e repita

Por fim, lembre-se de que o desenvolvimento da alfabetização em dados é um processo cíclico. À medida que sua organização cresce e evolui, surgem novas necessidades de alfabetização de dados. Portanto, é importante reavaliar regularmente as habilidades da sua equipe, refinar seus programas de aprendizado e continuar a promover uma cultura orientada por dados.

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

A implementação de um programa de alfabetização de dados não se trata apenas de treinamento ou desenvolvimento de habilidades, mas também da formação de uma cultura informada por 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 projetar seu programa de alfabetização de dados, é fundamental alinhar os objetivos de aprendizagem com as metas comerciais da 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 objetivos de sua empresa for melhorar a satisfação do cliente, um objetivo de aprendizagem poderia ser o treinamento de 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 capacidade de análise de dados e IA da Allianz, descreve a importância de alinhar os objetivos de aprendizagem aos objetivos de negócios neste estudo de caso.

Foco em comunicações e engajamento

Um programa de alfabetização em dados trata do desenvolvimento de habilidades e da condução de uma mudança cultural em direção a uma mentalidade informada por dados. Esse processo exige comunicação e envolvimento contínuos.

Mantenha sua equipe informada sobre a importância da alfabetização em dados, como ela os ajudará em suas funções e o progresso do programa.

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

Mantenha-o personalizado

Cada indivíduo em sua organização terá diferentes necessidades de dados com base em sua função e nível de habilidade atual. Uma abordagem de tamanho único para a alfabetização de dados pode não produzir os resultados desejados.

Em vez disso, personalize a experiência de aprendizado com base nas necessidades do indivíduo. Isso pode significar fornecer diferentes módulos de treinamento para diferentes departamentos ou funções ou oferecer vários níveis de treinamento, do básico ao avançado.

Por que as personas são fundamentais para ter sucesso em programas de alfabetização de dados

Uma maneira fácil de ter sucesso em todos esses princípios é desenvolver personas de dados para seu programa de aprimoramento de habilidades. As personas de dados não só ajudam a criar caminhos de aprendizagem personalizados e a alinhar os objetivos de aprendizagem com os resultados comerciais, mas também ajudam a criar programas de comunicação bem-sucedidos.

Emily Hayward, gerente de dados e mudanças digitais da CBRE, explica isso perfeitamente no podcast DataFramed. Ela argumenta que o trabalho de persona de dados ajuda qualquer pessoa que esteja gerenciando um programa de aprimoramento a evangelizar seu programa de aprendizado:

Exemplos de alfabetização de dados e estudos de caso

A Allianz capacitou 6.000 pessoas em habilidades de dados

Fundada em 1890, a Allianz há muito tempo utiliza dados em 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 com conhecimentos de dados, estendendo o programa para além das funções típicas de seguros, incluindo RH e Comunicações.

A Allianz fez uma parceria com a DataCamp para criar soluções de aprendizado personalizadas, apresentando 22 caminhos de aprendizado personalizados e três projetos principais com casos de uso reais da Allianz.

Eles lançaram o programa com um teste envolvendo 100 pessoas e rapidamente o ampliaram para envolver mais de 6.000 alunos.

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

No total, o programa ofereceu 19.000 horas de aprendizado prático em diversos tópicos, reforçando o compromisso da Allianz com a alfabetização em dados.

A CBRE capacitou mais de 2.000 pessoas em habilidades de dados

A CBRE, líder global em imóveis comerciais, reconheceu a necessidade de desenvolver a alfabetização em dados para aumentar a eficiência, aprimorar os resultados dos clientes e se preparar para o cenário em rápida mudança do setor. Para atingir esses objetivos, a empresa buscou uma solução abrangente e dimensionável de aprimoramento de dados para seus mais de 2.000 funcionários no Reino Unido e na Irlanda.

A CBRE fez uma parceria com a DataCamp for Business para desenvolver um programa holístico e personalizado de alfabetização em dados, com foco no engajamento, na personalização e na inclusão, atendendo às necessidades específicas de vários funcionários de toda a organização.

Com a 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 de alfabetização de dados

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

Principais cursos de alfabetização em dados

• Introdução à alfabetização de dados
• Trilha de habilidades profissionais de alfabetização de dados
• Entendendo os tópicos de dados: trilha de habilidades

Principais livros sobre alfabetização de dados

• Análise de dados para iniciantes: Um guia desconstruído para a alfabetização em dados por Oliver Theobald
• Seja alfabetizado em dados: As habilidades de alfabetização em dados que todos precisam para ter sucesso por Jordan Morrow
• Dados inteligentes: Using Data Science to Transform Information into Insight por John W. Foreman

Principais podcasts e webinars sobre alfabetização em dados

• Criando o caso para a alfabetização em dados
• Dimensionando a cultura de dados na Salesforce
• Como as organizações podem preencher a lacuna da alfabetização em dados
• Webinar sobre o estado da alfabetização de dados em 2023
• Webinar sobre a criação de culturas de aprendizagem sustentáveis

Principais folhas de dicas de alfabetização de dados

• A pirâmide de dados-informação-conhecimento-sabedoria
• Folha de referência dos fundamentos da governança de dados
• Folha de dicas de ciência de dados para líderes empresariais
• Folha de dicas de comunicação e narração de dados
• Folha de dicas de visualização de dados
• Folha de consulta de estatística descritiva

Uma coleção de folhas de dicas de alfabetização de dados

Conclusão

Em um mundo orientado por dados, a alfabetização em dados não é mais apenas uma habilidade desejável; é uma necessidade. Como discutimos ao longo deste artigo, a alfabetização em dados é vital tanto em nível individual quanto organizacional. Ele capacita as pessoas a navegar no cenário digital atual, melhora sua empregabilidade e permite que as empresas tomem decisões informadas, impulsionem a inovação e obtenham uma vantagem competitiva. No entanto, tornar-se uma organização alfabetizada em dados não é uma jornada única para todos.

Isso requer a compreensão das necessidades exclusivas de sua organização, o alinhamento dos objetivos de aprendizagem com as metas comerciais e a promoção de uma cultura de aprendizagem contínua. O segredo é começar com um projeto piloto, medir seu impacto e, em seguida, dimensioná-lo de acordo com as necessidades de sua organização. O DataCamp for Business pode ajudar em toda essa jornada. Já trabalhamos com mais de 3.500 organizações em suas ambições de alfabetização de dados. Para saber mais sobre como podemos ajudar a transformar a alfabetização de dados de sua organização, fale com um especialista em aprendizagem.