Thu hẹp khoảng cách hiểu biết về dữ liệu: Những điểm chính từ báo cáo State of Data Literacy 2023

Vì sao hiểu biết về dữ liệu trở thành kỹ năng hàng đầu cho lãnh đạo và đội ngũ của họ

Các tổ chức ở nhiều ngành đang chứng kiến tác động của một lực lượng lao động thạo dữ liệu. Nhờ đó, họ đạt được tiến bộ trong khả năng đổi mới, ra quyết định nhanh hơn và sáng suốt hơn, tạo ra trải nghiệm khách hàng tốt hơn, và nhiều hơn thế. Phần này sẽ đi sâu vào tác động chuyển đổi của hiểu biết về dữ liệu.

Kỹ năng dữ liệu là thiết yếu để các tổ chức hiện đại phát triển

Khi được hỏi về rủi ro nếu bộ phận hoặc đội nhóm thiếu kỹ năng dữ liệu phù hợp, 41% người trả lời tại Mỹ và Anh xác định ra quyết định thiếu chính xác là rủi ro số một. Ra quyết định chậm (36%), năng suất giảm (30%) và thiếu đổi mới (29%) cũng là những mối lo ngại lớn.

Giá trị của nhân viên am hiểu dữ liệu

Gần ba phần tư (74%) người tham gia khảo sát đồng ý hoặc hoàn toàn đồng ý rằng những người có kỹ năng hiểu biết dữ liệu vượt trội hơn những người thiếu kỹ năng dữ liệu. Các lãnh đạo cho rằng ra quyết định chính xác hơn (63%), khả năng đổi mới mạnh mẽ hơn (48%) và khả năng tạo ra trải nghiệm khách hàng tốt hơn (41%) là một số giá trị chính do nhân viên am hiểu dữ liệu mang lại.

Kỹ năng dữ liệu và những thách thức lớn của xã hội

Hiểu biết về dữ liệu có thể tạo ra tác động rộng hơn ngoài phạm vi từng tổ chức. Chẳng hạn, 67% lãnh đạo về dữ liệu và kinh doanh tin rằng các tổ chức đầu tư vào nâng cấp kỹ năng dữ liệu có khả năng chống suy thoái tốt hơn.

Tương tự, 85% cho rằng các quốc gia đầu tư vào kỹ năng hiểu biết dữ liệu sẽ vượt trội so với những quốc gia không làm điều đó. Những phản hồi này cho thấy tầm quan trọng của nền kinh tế kỹ năng dữ liệu trong việc quyết định kẻ thắng người thua trong thập kỷ tới.

Khoảng cách kỹ năng hiểu biết về dữ liệu

Mặc dù thừa nhận tác động chuyển đổi của một lực lượng lao động am hiểu dữ liệu, một khoảng cách kỹ năng dữ liệu lớn vẫn cần được giải quyết. Khoảng cách này bắt nguồn từ các yếu tố công nghệ, tổ chức và văn hóa.

Đánh giá khoảng cách kỹ năng hiểu biết về dữ liệu

Hơn một nửa số lãnh đạo được khảo sát cho biết tổ chức của họ có khoảng cách kỹ năng hiểu biết dữ liệu cần được khắc phục. Tỷ lệ này phù hợp với đánh giá mức độ trưởng thành dữ liệu của DataCamp, cho thấy chỉ khoảng 5% tổ chức tự đánh giá là hoàn toàn am hiểu dữ liệu.

Những chất xúc tác đằng sau khoảng cách kỹ năng

Nhiều yếu tố góp phần tạo nên khoảng cách kỹ năng dữ liệu, bao gồm tốc độ bùng nổ dữ liệu, đầu tư sai hướng vào công nghệ thay vì con người, và tính ì trong quản trị thay đổi.

1. Tốc độ bùng nổ dữ liệu

Sự tăng trưởng nhanh của dữ liệu lớn trong lịch sử đã dẫn dắt các tổ chức đi theo hướng đầu tư không đúng. Nỗ lực phản ứng nhanh trước làn sóng dữ liệu lớn khiến các tổ chức đầu tư vào công nghệ hơn là con người, sa vào chiếc bẫy mua "đồ chơi hào nhoáng".

2. Đầu tư sai hướng vào công nghệ

Ưu tiên các dự án AI và học máy đã khiến tổ chức tập trung vào những trường hợp sử dụng phân tích dự đoán gây chú ý, đòi hỏi các tài năng chuyên biệt như nhà khoa học dữ liệu và kỹ sư học máy. Dù những dự án này có chỗ đứng, cách tiếp cận này không nhất thiết chuyển hóa thành một lực lượng lao động dựa trên dữ liệu, vì phần lớn tổ chức nên tập trung vào phân tích mô tả và chẩn đoán.

3. Tính ì trong quản trị thay đổi

Xây dựng một chương trình hiểu biết về dữ liệu được áp dụng rộng rãi và thực sự tác động đến bộ kỹ năng của tổ chức là một dự án dài hạn. Nó bao gồm nâng cấp kỹ năng liên tục và củng cố, thay đổi văn hóa, giành được cam kết từ người tham gia và lãnh đạo, và chuyển hóa thói quen tổ chức.

Giải quyết khoảng cách kỹ năng: Tuyển dụng hay nâng cấp kỹ năng

Khoảng hai phần ba (66%) lãnh đạo cho biết họ sẵn sàng trả mức lương cao hơn cho ứng viên có kỹ năng hiểu biết dữ liệu tốt so với ứng viên không có, trong đó 77% những người trả lời “có” nói rằng họ sẽ trả thêm ít nhất 10% đến 15%. Khoảng một phần tư lãnh đạo sẽ trả mức phụ trội lương 30% hoặc hơn cho ứng viên có kỹ năng hiểu biết dữ liệu tốt.

Mặc dù tìm nguồn và tuyển dụng ứng viên có kỹ năng dữ liệu có thể phần nào giải quyết khoảng cách kỹ năng, quản trị thay đổi, phát triển kỹ năng và chuyển đổi văn hóa mới là điều cốt yếu để dịch chuyển văn hóa dữ liệu của tổ chức. Ở phần tiếp theo, chúng tôi sẽ khám phá các thực tiễn tốt nhất để triển khai chương trình hiểu biết dữ liệu nhằm nâng cấp kỹ năng cho tổ chức từ bên trong.*

Triển khai các chương trình hiểu biết về dữ liệu hiệu quả để thu hẹp khoảng cách kỹ năng

Dựa trên kinh nghiệm từ khách hàng DataCamp for Business, dưới đây là một số thực tiễn tốt nhất về cách điều phối hiệu quả quản trị thay đổi và triển khai thành công các chương trình hiểu biết về dữ liệu:

1. Xác định mục tiêu và chỉ tiêu rõ ràng: Thiết lập lộ trình được định nghĩa rõ với các mục tiêu và chỉ tiêu cụ thể cho chương trình hiểu biết dữ liệu.
2. Xác định khoảng trống kỹ năng và ưu tiên học tập: Đánh giá mức độ hiểu biết dữ liệu hiện tại trong tổ chức và xác định khoảng trống kỹ năng. Ưu tiên học tập dựa trên mục tiêu của tổ chức và nhu cầu của nhân viên.
3. Chọn công cụ và nền tảng phù hợp: Đầu tư vào các công cụ và nền tảng hỗ trợ học tập và nâng cấp kỹ năng. Cân nhắc các giải pháp kết hợp học tự-paced, học với giảng viên và học tập cộng tác.
4. Thúc đẩy văn hóa dựa trên dữ liệu: Khuyến khích tư duy dựa trên dữ liệu và tạo dựng văn hóa coi trọng hiểu biết dữ liệu. Cung cấp khích lệ và ghi nhận cho nhân viên tích cực tham gia chương trình và thể hiện sự cải thiện về kỹ năng dữ liệu.
5. Theo dõi tiến độ và lặp cải tiến: Thường xuyên theo dõi tiến độ của chương trình hiểu biết dữ liệu và đo lường mức độ thành công so với các mục tiêu đã đặt. Điều chỉnh và cải tiến dựa trên phản hồi và dữ liệu.

Để tìm hiểu thêm về vượt qua các thách thức trong nâng cấp kỹ năng dữ liệu, hãy xem bài viết riêng của chúng tôi với những mẹo hàng đầu dành cho tổ chức và lãnh đạo doanh nghiệp.

Kết luận

Báo cáo State of Data Literacy 2023 nhấn mạnh tầm quan trọng ngày càng tăng của hiểu biết về dữ liệu trong môi trường làm việc hiện đại. Các tổ chức cần giải quyết khoảng cách kỹ năng hiện hữu bằng cách đầu tư vào chương trình nâng cấp kỹ năng, nuôi dưỡng văn hóa dựa trên dữ liệu và áp dụng các thực tiễn tốt nhất trong quản trị thay đổi. Bằng cách đó, họ có thể khai thác tác động chuyển đổi của dữ liệu và hiểu biết về AI để phát triển trong một bối cảnh cạnh tranh ngày càng khốc liệt.