高德纳主题演讲:你会说数据吗?

随着数据和分析，人工智能(AI)和机器学习作为数字商业的新核心元素，基于这些元素构建的解决方案的创造者和消费者以共同的方式“谈论数据”的能力从未像现在这样强大。

打开高德纳数据与分析峰会本周，在德克萨斯州的格拉维恩，Gartner分析师Carlie J. Idoine、Kurt Schlegel和Rita salam告诉听众，尽管他们熟悉商业模式的人员、流程和技术能力，但大多数专业人士不能流利地“讲数据”，需要掌握这一新的能力。

学习“讲数据”就像学习任何语言一样。它从理解基本术语和描述关键概念开始。”

“随着数据和分析变得无处不在，用这种语言交流的能力，成为数据读写能力，是最重要的新的组织准备就绪因素,”Idoine说。“如果没有通用的语言来解释组织中的各种数据源，那么在使用基于数据和分析的解决方案时，就会面临基本的沟通挑战。

在Gartner的第三次年度首席数据官调查中，受访者表示，数据和分析取得进展的第二大障碍是数据素养低下，根源在于与越来越多样化的利益相关方之间缺乏有效沟通。数据和分析领导者必须学会将信息视为第二语言，将数据素养作为数字转型的核心要素。

Gartner分析师Carlie Idoine在德克萨斯州葡萄藤市举行的Gartner数据与分析峰会上解释了数据素养的重要性。

高德纳预计，到2020年，80%的组织将在数据素养领域开始有意识的能力开发，承认他们的极端不足。“开发这种类型的数据素养可能是破坏性的，”Idoine说。“评估人们的数据素养创建和使用信息是确保组织具备正确技能以满足当前和未来数字社会需求的关键步骤。”

你说数据吗?

学习“讲数据”就像学习任何语言一样。它从理解基本术语和描述关键概念开始。在数据的情况下，有三个词汇的关键领域:

• 数据管理
• 分析数据
• 在上下文中应用有价值的数据

组织应该在业务和IT涉众之间培养信息作为第二语言(ISL)，首先:

• 建立基础词汇
• 厘清工商业领域“方言”
• 提高熟练程度

概念验证

数据和分析领导者应该通过确定哪些领域的数据使用流畅，哪些领域的语言存在差距，来推动和持续提高组织的数据素养。选择业务的一个领域来建立ISL概念证明(POC)，以演示加强交流和共享语言的需要和机会。选择一个“友好”的领域，那里有明显的差距，并且有愿意参与的、不同的参与者。然后让每个成员自我评估他们的数据流畅性水平。

以身作则

Gartner研究总监Valerie Logan表示:“从董事会会议到团队电话会议，在日常互动中使用数据开始为新沟通模式定下基调。”

Logan建议，在每次讨论中，数据和分析领导者应该关注语言的三个关键方面:

• 业务结果
• 涉及到的数据
• 分析方法:支持分析的分析技术或方法

尽管培养数据素养是多方面和复杂的，但它是扩展数据和分析价值的有效手段。为了取得成功，数据和分析领导者必须通过共享最佳实践、技术、培训和最终认证，带头推动整个组织的读写能力。