通过数据民主化推动人工智能素养：建立数据驱动的文化

数据是一切的核心。过去十年，人们对大数据以及组织如何收集和存储大量数据进行了大量的讨论。但令人惊讶的是，由于缺乏数据素养，很大一部分数据仍未得到利用。

根据 Data Camp 2023 年的一份报告，78% 的美国领导者和 89% 的英国领导者认为数据素养对其团队的日常任务非常重要。

来源数据营

数据素养是指探索和理解数据并从中提取有意义的见解的能力。理解、质疑和争论数据并且通常对其背景感兴趣而不是孤立地看待数据的员工被视为具有数据素养。具有数据素养的员工重视数据，而不是直觉，他们会根据经验、批判性思维以及最重要的数据来平衡自己的决策。

接受调查的领导者还发现，具备数据素养的员工能够做出准确的决策（63%）、具有创新能力（48%）、创造更好客户体验的能力（41%），并为团队带来更多有价值的品质。对于组织而言，这些品质对于推动成功和提高企业价值至关重要。此外，获取高质量数据、工具和资源的渠道有限也是限制组织数据素养的重要因素。

数据民主化——提升数据素养的有效途径

数据民主化是提高整个组织数据素养的重要驱动力。通过降低技术壁垒，即使是非技术人员也可以访问数据来提高他们的数据智商。就像图书馆让阅读变得更容易一样，访问数据可以帮助员工更好地理解和使用数据。

未完全民主化的数据被锁定在复杂的技术数据存储中，并受到严格而广泛的访问限制。要访问这些数据，数据工程师需要构建数据管道并遵循治理政策，这需要时间、精力和资源。有兴趣探索数据的员工还需要获得访问数据的授权，这使得该过程更加复杂和繁琐。因此，访问和组合多个数据集以探索趋势和验证想法不值得花费访问和清理数据所需的资源。

数据民主化战略赋予数据消费者访问相关数据集的工具和权限，促进跨部门和数据孤岛的数据共享。这使员工能够探索新数据并扩大他们的理解，鼓励跨领域讨论。

虽然数据民主化可以对数据素养产生积极影响，但如果没有有效的培训，系统可能会崩溃。让我们从民主中汲取一些经验，受过教育的选民可以发挥重要作用。同样，数据民主化需要员工接受良好的培训和教育。统计的基本知识，如平均值、中位数和标准差，以及了解相关性和因果关系以及信号与噪声之间的区别是必不可少的。

虽然数据民主化可以对数据素养产生积极影响，但如果没有有效的培训，系统可能会崩溃。就像民主作为一种政府形式无法很好地与未受过教育的选民合作一样，数据民主化也需要教育和培训。数据素养工作者应该了解统计学的基础知识。他们应该理解平均值、中位数和标准差的概念。他们需要了解相关性和因果关系之间的区别，信号与噪声至关重要。

通过适当的培训和访问，员工可以有效地传达见解，并根据数据做出叙述驱动的决策。数据素养和业务经验的结合可以使员工利用数据进行洞察力驱动的决策，创造巨大的商业价值并推动企业绩效。

提供工具和改变思维方式可以提高员工绩效，从而提高工作满意度并延长在公司的任职时间。据 Tableau 称，80% 的员工更有可能留在提供数据技能培训计划的公司。

有了更多的访问权限，员工们就可以受到激励去扩展他们的知识，并进一步探索和理解。这种反馈循环可以提高知识和素养，做出更好的决策，进行创新，提高企业价值。

数据素养有助于培养人工智能素养

生成式人工智能在科技行业蓬勃发展。随着 ChatGPT 的出现和使用，我们可以见证这一巨大变化。随着组织开始采用人工智能，学习如何最大限度地发挥其优势并最大限度地降低风险变得非常重要。这就是人工智能素养发挥作用的地方。

简单来说，“人工智能素养是数据素养的扩展”。

与数据素养一样，人工智能素养涉及有效使用人工智能技术所需的技能和能力。虽然人工智能素养包括额外的专业能力，但它与数据素养一样，都以批判性思维为起点。由于人工智能在行业中相对较新，人们对其功能和能力的困惑显而易见。人工智能素养需要对人工智能的工作原理有基本的了解。人们可能不需要知道算法背后的复杂数学和统计学，但应该掌握底层概念。

要理解的关键概念包括神经网络、决策树和线性回归。即使不需要自己构建线性回归模型，了解这些模型的功能也至关重要，尤其是它们能做什么和不能做什么。

人工智能素养与数据素养类似，涉及收集和处理数据，同时了解其对生成的人工智能输出的影响。此外，不应忽视合成数据的作用。

人工智能素养的一个重要部分是识别人工智能模型可能出错的地方。识别模型中的偏见对于确保它们被合乎道德和有效地使用至关重要。人工智能模型在不断发展，新数据可能会导致模型漂移，从而导致性能问题。精通日期的员工需要意识到这种风险。

具备数据素养的员工有潜力超越典型的 AI 用例并进行创新。他们可以成为 AI 通才，并学会扩大他们所贡献的价值并提高他们的生产力。对数据质量保持健康的怀疑态度对于防止 AI 模型犯下重大错误或放大偏见至关重要。

具备数据素养的员工可以掌握用于训练数据模型的数据的质量和细微差别，并解释其行为和输出。

在组织中实施数据民主化和人工智能素养

随着人工智能逐渐普及，人们能够监控和调节功能将变得非常重要。在组织中拥有精通数据和人工智能的员工可以降低发生重大人工智能错误的风险。如果组织中的大多数员工都了解人工智能的工作原理，并在可用时测试工具和数据并将其集成到工作流程中，那么组织将具有竞争优势。如果每个员工都能在注意到异常输出时测试模型，那么某些人工智能错误发生的可能性就会降低。

人类和机器与数据交互的方式将显著影响组织绩效。通过减少障碍和摩擦，实现人与机器之间更好的协作，将增加围绕数据进行协作的机会，并提高组织绩效。

数据民主化不仅提高了普通员工的生产力，也使高技能的数据科学家受益。通过数据民主化，数据科学家可以访问可能驻留在整个组织中的离散数据集，以提高其模型的性能。如果没有数据民主化和数据发现策略，数据科学家甚至可能不知道存在可以改进其模型的数据集。此外，如果无法访问所有相关数据，数据科学家最终可能会使用存在错误或偏差的劣质数据集，这可能会损害 AI 策略。

培养组织中的数据素养和人工智能

将数据民主化、素养和培训融入您的文化将带来更好的结果。轻松获得培训是一种帮助推动数据和人工智能素养的简单方法。部署数据民主化战略可能需要更多投资。促进无缝数据访问使团队能够利用他们的技能并为提高绩效做出贡献。组织可以确定经验丰富的数据科学家，他们可以担任领导角色，以推动整个组织的素养提高。

让员工对数据文化和人工智能充满信心和信心的有效方法之一是让他们参与数据聊天和数据讲故事练习。因此，组织可以让员工具备数据驱动的思维方式，帮助他们根据数据洞察做出明智的决策。