Memacu celik AI melalui pendemokrasian data: membina budaya dipacu data

Data adalah teras kepada segala-galanya. Sepanjang dekad yang lalu, terdapat banyak iklan mual tentang data besar dan cara organisasi mengumpul dan menyimpan banyak data itu. Tetapi yang menghairankan, sebahagian besar data masih belum diterokai, disebabkan kekurangan literasi data.

Menurut laporan 2023 oleh Data Camp, 78% pemimpin AS dan 89% pemimpin UK percaya bahawa literasi data adalah penting untuk tugas harian pasukan mereka.

Kem Data Sumber

Literasi data ialah keupayaan untuk meneroka dan memahami data untuk mengekstrak cerapan yang bermakna daripadanya. Pekerja yang memahami, menyoal dan berhujah tentang data dan biasanya berminat dengan konteksnya daripada melihatnya secara berasingan dianggap sebagai celik data. Daripada perasaan hati, pekerja yang celik data menghargai data, mengimbangi keputusan mereka dengan pengalaman, pemikiran kritis dan yang paling penting, data.

Pemimpin yang ditinjau juga mendedahkan bahawa pekerja celik data membawa kepada membuat keputusan yang tepat (63%), keupayaan untuk berinovasi (48%), keupayaan untuk mencipta pengalaman pelanggan yang lebih baik (41%) dan kualiti yang lebih berharga kepada pasukan. Bagi organisasi, kualiti ini penting untuk memacu kejayaan dan meningkatkan nilai perusahaan. Selain itu, akses terhad kepada data, alatan dan sumber yang berkualiti memainkan peranan utama dalam mengehadkan celik data organisasi.

Pendemokrasian Data - Cara yang berkesan untuk meningkatkan Literasi Data

Pendemokrasian data boleh menjadi pemacu penting dalam meningkatkan literasi data merentas organisasi anda. Dengan mengurangkan halangan teknikal, kakitangan bukan teknikal pun boleh mengakses data untuk meningkatkan IQ data mereka. Seperti cara perpustakaan menjadikan bacaan lebih mudah, akses kepada data membantu pekerja memahami dan menggunakannya dengan lebih baik.

Data yang tidak didemokrasikan sepenuhnya dikunci dalam stor data teknikal yang kompleks dengan sekatan akses yang ketat dan luas. Mendapatkan akses kepada data ini memerlukan jurutera data membina saluran paip data dan menavigasi dasar tadbir urus, yang memerlukan masa, usaha dan sumber. Pekerja yang berminat untuk meneroka data juga perlu mendapatkan kebenaran untuk mengaksesnya, menjadikan proses itu lebih rumit dan menyusahkan. Akibatnya, mengakses dan menggabungkan berbilang set data untuk meneroka aliran dan mengesahkan idea tidak sepadan dengan sumber yang diperlukan untuk mengakses dan menyental data.

Strategi pendemokrasian data memperkasakan pengguna data dengan alatan dan kuasa untuk mengakses set data yang berkaitan, mempromosikan perkongsian data merentas jabatan dan silo data. Ini membolehkan pekerja meneroka data baharu dan mengembangkan pemahaman mereka, menggalakkan perbincangan merentas domain.

Walaupun pendemokrasian data boleh memberi kesan positif kepada literasi data, tanpa latihan yang berkesan, sistem boleh rosak. Mari kita ambil pandangan daripada demokrasi, di mana pengundi yang berpendidikan boleh membuat semua perubahan. Begitu juga, pendemokrasian data memerlukan pekerja terlatih dan berpendidikan. Pengetahuan asas statistik, seperti purata, median dan sisihan piawai bersama-sama dengan mengetahui perbezaan antara korelasi dan sebab serta isyarat lwn hingar adalah penting.

Walaupun pendemokrasian data boleh memberi kesan positif terhadap literasi data, tanpa latihan yang berkesan, sistem boleh rosak. Sama seperti demokrasi sebagai satu bentuk kerajaan tidak berfungsi dengan baik dan pengundi yang tidak berpendidikan, data pendemokrasian juga memerlukan pendidikan dan latihan. Pekerja celik data harus memahami asas statistik. Mereka harus memahami konsep purata, median dan sisihan piawai. Mereka perlu memahami perbezaan antara korelasi dan sebab dan isyarat vs. hingar adalah penting.

Dengan latihan dan akses yang betul, pekerja boleh menyampaikan cerapan dengan berkesan dan membuat keputusan berasaskan naratif berdasarkan data. Gabungan celik data dan pengalaman perniagaan ini boleh memperkasakan pekerja untuk memanfaatkan data untuk membuat keputusan berasaskan cerapan, mencipta nilai perniagaan yang signifikan dan memacu prestasi perusahaan.

Menyediakan alatan dan mengubah minda memacu prestasi pekerja yang akan meningkatkan kemungkinan kepuasan kerja dan tinggal lebih lama dengan firma. Menurut Tableau, 80% pekerja lebih berkemungkinan untuk kekal dengan syarikat yang menawarkan program kemahiran data.

Dengan akses yang lebih besar, pekerja boleh diilhamkan untuk mengembangkan pengetahuan mereka dan memacu penerokaan dan pemahaman selanjutnya. Gelung maklum balas ini membawa kepada peningkatan pengetahuan, celik huruf, keputusan yang lebih baik, inovasi dan nilai perusahaan yang lebih tinggi.

Celik data Membantu Membina celik AI

AI Generatif sedang berkembang pesat dalam industri teknologi. Dengan kemunculan dan penggunaan ChatGPT, kita boleh menyaksikan perubahan yang luar biasa ini. Memandangkan organisasi telah mula menggabungkan AI, mempelajari cara memaksimumkan faedahnya dan meminimumkan risiko menjadi penting. Dan di situlah celik AI masuk.

Ringkasnya, "Literasi AI ialah pengembangan literasi data."

Seperti literasi data, literasi AI melibatkan kemahiran dan kecekapan yang diperlukan untuk menggunakan teknologi AI dengan berkesan. Walaupun literasi AI termasuk kecekapan profesional tambahan, ia bermula di tempat yang sama seperti literasi data dengan pemikiran kritis. Menjadi agak baru dalam industri, kekeliruan mengenai fungsi dan keupayaannya adalah jelas. Literasi AI memerlukan pemahaman asas tentang cara AI berfungsi. Seseorang mungkin tidak perlu mengetahui matematik dan statistik yang canggih di sebalik algoritma tetapi harus memahami konsep asas.

Konsep utama untuk difahami termasuk rangkaian saraf, pepohon keputusan dan regresi linear. Adalah penting untuk memahami keupayaan model ini, terutamanya perkara yang boleh dan tidak boleh mereka lakukan walaupun tidak perlu membina model regresi linear sendiri.

Literasi AI serupa dengan literasi data, melibatkan pengumpulan & pemprosesan data sambil memahami kesannya terhadap output AI yang dijana. Selain itu, mengakui peranan data sintetik tidak boleh diabaikan.

Bahagian penting dalam literasi AI ialah mengenal pasti di mana model AI boleh menjadi salah. Adalah penting untuk mengenal pasti berat sebelah dalam model untuk memastikan ia digunakan secara beretika dan berkesan. Model AI sentiasa berkembang dan data baharu boleh menyebabkan model hanyut, membawa kepada isu prestasi. Pekerja yang celik tarikh perlu sedar tentang risiko ini.

Pekerja celik data mempunyai potensi untuk melihat di luar kes penggunaan AI biasa dan berinovasi. Mereka boleh menjadi celik AI dan belajar untuk mengukur nilai yang mereka sumbangkan dan meningkatkan produktiviti mereka. Mengekalkan keraguan yang sihat terhadap kualiti data adalah penting untuk mengelakkan model AI daripada membuat kesilapan yang ketara atau meningkatkan berat sebelah.

Pekerja yang celik data boleh memahami kualiti dan nuansa data yang digunakan untuk melatih model data dan mentafsir tingkah laku dan output mereka.

Melaksanakan Pendemokrasian Data dan Literasi AI dalam Organisasi

Memandangkan AI secara beransur-ansur menjadi biasa, adalah penting bagi orang ramai untuk dapat memantau dan mengawal selia fungsi. Mempunyai pekerja yang berpengetahuan tentang data dan AI dalam organisasi anda mengurangkan risiko kesilapan AI utama. Organisasi dengan majoriti pekerja yang mempunyai pemahaman tentang cara AI berfungsi dan alat dan data ujian pada ketersediaan mereka dan disepadukan ke dalam aliran kerja akan mempunyai kelebihan daya saing. Jika setiap pekerja boleh menguji model apabila mereka melihat keluaran luar biasa, kemungkinan ralat AI tertentu akan berkurangan.

Cara manusia dan mesin berinteraksi dengan data akan memberi kesan ketara kepada prestasi organisasi. Kerjasama yang lebih baik antara orang dan mesin melalui lebih sedikit halangan dan geseran akan meningkatkan peluang untuk bekerjasama di sekitar data dan memacu prestasi organisasi yang lebih baik.

Pendemokrasian data bukan sahaja meningkatkan produktiviti pekerja biasa tetapi juga memberi manfaat kepada saintis data berkemahiran tinggi. Dengan pendemokrasian data, saintis data boleh mengakses set data rahsia yang mungkin berada di seluruh organisasi untuk meningkatkan prestasi model mereka. Tanpa pendemokrasian data dan strategi penemuan data, saintis data mungkin tidak menyedari kewujudan set data yang boleh menambah baik model mereka. Selain itu, tanpa akses kepada semua data yang berkaitan, saintis data mungkin akhirnya menggunakan set data yang lemah dengan ralat atau berat sebelah yang boleh menjejaskan strategi AI.

Memupuk Literasi Data & AI dalam Organisasi

Mengintegrasikan pendemokrasian data, celik huruf dan latihan ke dalam budaya anda akan memacu hasil yang lebih baik. Akses mudah kepada latihan ialah cara mudah untuk membantu memacu data dan celik AI. Menggunakan strategi pendemokrasian data mungkin memerlukan lebih sedikit pelaburan. Memudahkan akses data yang lancar memperkasakan pasukan untuk menggunakan kemahiran mereka dan menyumbang kepada prestasi yang dipertingkatkan. Organisasi boleh mengenal pasti saintis data berpengalaman yang boleh mengambil peranan kepimpinan untuk memacu celik huruf yang lebih besar di seluruh organisasi.

Salah satu cara berkesan untuk menjadikan pekerja berasa yakin dan diberi kuasa tentang budaya data dan AI ialah dengan melibatkan mereka dalam sembang data dan mengambil bahagian dalam latihan bercerita data. Akibatnya, organisasi melengkapkan pekerja mereka dengan minda terdorong data yang membantu mereka membuat keputusan termaklum berdasarkan cerapan data.