Vier rollen van Data Literacy

Data Literacy kan je in het Nederlands vertalen als data-geletterdheid. Net zoals je bijvoorbeeld de Nederlandse taal goed beheerst kan je dat ook met data doen. Je kan de Nederlandse taal lezen, begrijpen en een gesprek voeren. Datzelfde geldt voor data. Ook daar kan je ´goed in zijn´ of misschien wel helemaal niet. We onderscheiden vier rollen van Data Literacy. Elke rol heeft een ander kennisniveau en /of vaardigheidsniveau op het gebied van data. Organisaties die data gedreven willen worden investeren in mensen op elk niveau. Om zo stap voor stap een data gedreven cultuur te bereiken.

1. Non-data professional

Non-data professionals zijn mensen met veel business ervaring. Denk aan ondernemers en managers. Ze hebben weinig tot geen analytische vaardigheden. Zij moeten leren dat ze beslissingen niet meer gaan nemen op onderbuikgevoel maar op basis van data. Non-data professionals zullen in de toekomst ook data gaan gebruiken om inzichten te verkrijgen en beslissingen te nemen. Ze moeten gaan leren vertrouwen op de resultaten van data-analyses. Basiskennis van statistiek en gegevens visualisaties is een must voor de toekomst. Maar ook kritisch denken over de kwaliteit en relevantie van data.

Dus de mindset van een non-data professional moet veranderen. Om dit te bereiken is het essentieel om draagvlak te creëren voor het ’data denken’. De uitdaging is om de non-data professional te overtuigen van de kracht van data door de meerwaarde van data te laten zien.

2. Data onderhouder

Bij data onderhouders kan je denken aan administratieve medewerkers. Ze zijn verantwoordelijk voor het onderhouden van datasets en dashboards. Deze medewerkers zorgen ervoor dat gegevens correct, consistent en toegankelijk zijn voor anderen binnen de organisatie. Ook hebben ze basiskennis van gegevensbeheer en datakwaliteit. Ook hebben ze vaardigheden in het gebruik van data-analyse tools zoals Excel, Google Sheets, of andere BI-tools. De data onderhouder hoeft niet zo technisch te zijn als een data-analist. Wel is het begrijpen van analyses en complexere methodologieën belangrijk. Het is ook belangrijk voor hen om te weten wat er in de dataset zit. En te begrijpen waar de data vandaan komen en welke inzichten daaruit kunnen worden afgeleid. 

Over het algemeen zijn de analytische vaardigheden van de data-onderhouders nog basaal. Ze moeten basis data-analyse vaardigheden gaan ontwikkelen. Vervolgens gaat de data onderhouder leren om data-analyses te integreren in het dagelijkse werk.

3. Data analist

Data analisten hebben sterk ontwikkelde analytische en statistische vaardigheden. Denk aan een data scientist die machine learning modellen ontwikkelt. Of aan een business intelligence analist die dashboards en rapporten maakt voor het management. Deze analisten hebben diepgaande technische kennis en zijn verantwoordelijk voor het uitvoeren van complexe data-analyses. Ook helpen ze mee met het ontdekken van trends en het vertalen van data in acties. De belangrijkste vaardigheden van een data-analist zijn:

• Geavanceerde data-analyses maken en statistieken 
• Gebruik van data-analysetools zoals SQL, Python, R, en BI-software 
• Helder communiceren via visualisaties en rapporten.

De groei voor de data analist zit ‘m in het verbeteren van de communicatie en de uitleg van data naar andere stakeholders. Er is geen verdere ontwikkeling nodig op het gebied van analytische en statistische methoden. 

4. Data ambassadeur

Data ambassadeurs zijn verantwoordelijk voor het bevorderen van een data gedreven cultuur binnen de organisatie. Ze onderwijzen en begeleiden anderen over het gebruik van data en zorgen ervoor dat de juiste hulpmiddelen en processen beschikbaar zijn om data effectief te gebruiken. Zij zien de toegevoegde waarde van het gebruik van data in de dagelijkse bedrijfsvoering en begrijpen de impact van een analyse. De data ambassadeur heeft uitstekende communicatie en presentatievaardigheden. Vaardigheid in het ontwikkelen van trainingsprogramma’s en hulpmiddelen. Maar ook diepgaand begrip van zowel de technische als zakelijke kant van datagebruik.

Een data ambassadeur hoeft niet over hetzelfde niveau van analytische vaardigheden te beschikken als een data analist maar moet wel enkele analytische methodologieën zelfstandig kunnen toepassen. 

Conclusie

Hoewel er van alle werknemers wordt verwacht dat ze de taal van data spreken, zal niveauverschil altijd blijven bestaan. De vier rollen van Data Literacy zijn van groot belang voor het bevorderen van de data geletterdheid binnen een organisatie. Elk van deze rollen draagt op zijn eigen manier bij aan het effectieve gebruik van data. Dit leidt uiteindelijk data gedreven cultuur in de organisatie. Kijk eens bij onze training Data Literacy als je meer wil leren. Bellen naar Marcel G. Buijs op (070) 22 109 20 of mailen naar info@iprotraining.nl kan ook altijd.