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데이터 리터러시의 시사점 개인과 조직의 리터러시 역량을 구분해야 한다. 개인 수준 및 분석의 목적별 훈련 내용이 세분화되면 좋다. 툴 사용 능력 못지않게 기초 역량 또한 개인 역량에서 중요하다. 개인 역량은 데이터로 문제해결을 위한 질문하기->발견->획득->검증->조정->분석->시각화->소통->평가가 골고루 반영되어야 한다. 가급적 피교육자가 갖고 있는 공개 가능 데이터로 문제해결형 실습을 하는 것이 효과적이다. 데이터 리터러시 교육에선 자체 수준 진단, 성향 파악, 교수법 전파, 조직 재설계 등이 유기적으로 진행되어야 한다. [출처] 데이터 리터러시, 강양석 지음, 이콘, p76

데이터 분석의 3원칙 1. 데이터가 있는 어디에서나 분석은 필요하다. 2. 분석의 민주화를 통해 누구나 분석이 가능하다. 3. 단순한 알고리즘을 넘어 비지니스 가치의 의미를 가진다. [출처] SAS코리아 이승우 대표이사

2020년 가장 중요한 마케터 역량, 데이터 리터러시 By 정은정 2019년 10월 29일10월 29, 2019 #디지털마케터라면 알아야 할 데이터 리터러시 스킬 #데이터를 보고 읽는 능력, 시각화에서 시작 Google 수석 이코노미스트 “데이터 리터러시가 앞으로 가장 중요한 역량” 구글의 수석 이코노미스트 할 베리안(Hal Varian)은 ‘데이터 리터러시(Data Literacy) 역량’을 누가 어떤 비즈니스에 종사하든 관계없이, 앞으로 10년간 가장 중요한 비즈니스 능력이라고 말했습니다. 데이터를 활용하는 조직뿐만 아니라 조직 내 개인 모두에게 필수적으로 요구되는 역량이라고 강조했지요. ‘데이터 리터러시(Data Literacy)’란 데이터를 목적에 맞게 생성하는 역량, 데이터 속 숨어있는 의미를 ..