이 학생들은 매일 학교에서 두 끼를 먹지만, 식사당 7 위안을 넘지 않는 것은 이 학생이 확실히 경제적 어려움을 겪고 있다는 것을 보여준다. 이 학생들은 심사와 공시 과정을 거치지 않고 학교에서 직접 그들의 식카드에 보조금을 지급한다. 큰 데이터는 난징 이공대가 내색하지 않는 방식으로 인간성의 배경에 착함을 드러낼 수 있게 했다.
우리는 불가피하게 데이터 세계에 살고 있다. 사회 발전은 데이터와 불가분의 관계에 있고, 기업 발전은 데이터와 불가분의 관계에 있으며, 개인 업무생활도 데이터와 불가분의 관계에 있다. 데이터는 어디에나 있고, 데이터 애플리케이션은 어디에나 있으며, 큰 데이터는 우리 자신보다 우리 자신을 더 잘 알고 있습니다.
그래서 난징 공대처럼 데이터 사고로 문제를 해결하는 방식이 우리 생활에 점점 더 많이 나타날 것이다. "데이터인지 소양의 아버지" 조던 모로 (Jordan Morrow) 는 "데이터 사고 (Data Thinking)" 를 가지고 있으며, 데이터 사고는 "모든 사람이 갖추어야 할 데이터인지 기술" 이어야 한다고 말한다.
Jordan Moreau 는 PLURALSIGHT 의 데이터, 디자인 및 관리 기술 책임자이자 데이터 문맹 퇴치 분야의 글로벌 파이오니아입니다. 그는 데이터 사유가 기업과 개인이 경쟁력을 높이고 기업 문화와 개인 능력의 발전을 촉진하는 데 도움이 될 수 있다고 생각한다.
데이터 사고' 라는 책에서 그는 데이터의 중요성, 데이터 인식 소양, 데이터 처리 기술의 세 부분에서 데이터 사고를 설명했다. 그 중' 데이터인지 소양' 은 데이터사고의 핵심이다. 그렇다면 어떻게' 데이터인지 소양' 을 가질 수 있을까?
소양은 한 사람의 소양을 가리킨다. 우리는 끊임없는 학습을 통해 얻어야 한다. 데이터인지 소양은 인간의 본능은 아니지만 교육, 학습, 훈련을 통해 보완되고 향상될 수 있다.
데이터 사고에서 조던 모로는 데이터 읽기, 데이터 언어로 작업, 데이터 분석, 데이터 소통 능력 등' 데이터 인식 소양' 이라는 개념을 제시했다.
이 개념에는' 데이터인지 소양' 의 네 가지 특징이 포함되어 있다. 이 네 가지 특징을 알면' 데이터인지 소양' 이 무엇인지 알 수 있다.
특성 1: 데이터를 읽습니다. 우리에게 주어진 데이터 정보를 보고 이해하는 것이다.
특성 2: 데이터 작업. 어떤 결과나 목적을 얻기 위해 조직 내에서 데이터를 이용하여 어떤 일을 하는 것을 가리킨다.
특징 3: 데이터 분석. 데이터 분석은 우리에게 삶에서 직면한 방대한 양의 데이터와 정보를 식별하고 선별할 수 있는 방법을 제공합니다.
특징 4: 데이터 통신. 정보, 정보 또는 아이디어를 공유하거나 교환하는 것을 의미합니다.
남경공대는 식사당 7 위안을 넘지 않는 데이터를 통해 가난한 학생을 식별하고 선별하며 이를 보조금의 근거로 데이터 인지적 소양의 4 가지 특징을 충분히 활용하고 있다.
데이터인지 소양은 개인의 능력, 재능 또는 직업 기술의 변화가 아니라 개인의 데이터 능력 향상이다. 그렇다면 어떻게 데이터인지 소양을 향상시킬 수 있을까?
조던 모로는' 데이터 사고' 에서 답을 제시했다. 이것은 데이터인지 소양의 3C: 호기심, 창의력, 비판적 사고입니다.
첫 번째 c: 호기심. 남경공대 교무원이라면, 학생이 식당에서 밥을 먹는 것을 보고 식사당 7 위안을 넘지 않을 때, 당신은 호기심이 있습니까? (윌리엄 셰익스피어, Northern Exposure (미국 TV 드라마), 공부명언)
호기심은 우리가 데이터인지 소양을 시작하는 첫걸음이다. 정보를 읽고 이해하는 과정에서, 우리의 호기심은 우리가 무의식적으로 데이터와 교제하는 상태로 들어가게 하고, 더 많은 정보와 인지 결과를 탐구하여 데이터인지 소양의 네 가지 특징을 반복해서 순환하기 시작한다.
두번째 c: 창의성. 호기심이 생겨야 흥미를 가질 수 있고, 관심은 창의력의 탄생과 변화를 촉진시킨다. 호기심은 창의력을 가져올 수 있다. 데이터인지 소양을 향상시킬 때 창조기술을 충분히 발휘할 수 있다면 세상이 더 좋아질 것이다.
세 번째 c: 비판적 사고. 눈앞의 데이터와 정보를 분석할 때, 좀 더 객관적인 관점에서 생각하고 결정하고, 선입견을 바꾸고, 전반적인 사고 방식을 바꿀 수 있다. 분석이 믿을 만하고 포괄적이며 의사결정의 실현가능성과 과학성을 보장하는지 판단하다.
데이터인지 소양의 3C 는 데이터인지 소양을 강화하는 데 매우 중요하다. 우리의 경력과 삶에서, 우리가 이러한 목표를 달성하기 위해 노력할 때, 우리는 더 똑똑하고 완벽한 의사결정을 향해 노력할 수 있다.
조던 모로는 "사람은 데이터인지 소양의 본질" 이라고 말했다. 우리의 인지적 소양을 이해하고 향상시키는 궁극적인 목표는 개인이나 조직이 현명한 데이터 기반 결정을 내리고 데이터 중심 문화에 의존하도록 돕는 것입니다.
그렇다면 어떻게 이런 목표를 달성해야 할까요? 데이터 사고에서 저자는 데이터에 대한 정보에 입각 한 의사 결정 프레임 워크를 수립하는 6 단계를 제안합니다.
1: 한 가지 질문을 합니다. 이 단계는 3C 의 호기심과 결합하여 데이터 중심의 사고 성향의 발전을 촉진할 수 있다.
2 단계: 데이터 가져오기 첫 번째 단계에서 제기된 질문에 구체적으로 대답할 수 있도록 유용한 데이터를 얻는 것을 의미합니다.
3 단계: 데이터 분석. 데이터 인식 소양의 세 번째 특징과 3C 의 창조성과 비판적 사고를 결합하여 데이터 정보 결정의 전 과정을 관통할 수 있습니다.
네 번째 단계: 포괄적 인 분석. 개인의 경험에 따라 융합인의 요소, 데이터 및 기술을 올바르게 통합하고, 명확하고 완벽한 질문에 대한 답을 찾고, 가능한 한 더 나은 결정을 내릴 수 있습니다.
5 단계: 결정을 내립니다. 위의 모든 단계는 매우 중요한 결과, 즉 의사결정을 얻기 위한 것이다. 너의 전략과 계획은 아무리 완벽하고, 결정과 집행이 없다. 모든 것이 공론이다.
6 단계: 반복. 결정은 최종 결과가 아니다. 알려진 의사 결정에서 배우고 이 프로세스를 반복하면 조직에서 데이터 중심 및 데이터 알림을 구현하는 데 더 도움이 됩니다. 보다 합리적인 결정을 내리기 위해서는 반복이 필수적이다.
데이터 의사 결정 프레임워크는 데이터 인식 소양 작업의 일부여야 하며, 이 6 단계는 더 나은 의사 결정을 내리는 데 도움이 됩니다. 저자는 지능화와 데이터 중심 문화의 중요한 과정이라고 말했다.
작가 리앙 (Liang Liang) 은 문화가 무엇인지 설명했다. 그는 문화가 그 안에 뿌리박혀 있다고 말했다. 수양 -응? 알림 필요? 느낌; 구속의 전제하에? 에 의해; 왜 안돼? 생각하는 선량함.
남경이공대가 가난한 학생을 지원하는 것이 데이터 중심 문화를 어떻게 사용하는지의 좋은 예이다. 우리 자신의 데이터인지 소양을 향상시키고, 데이터와의 교제를 배우고, 항상 긍정적인 태도를 유지할 때, 우리는 데이터와의 교제가 우리가 현명한 결정을 내리는 데 도움이 된다는 것을 알게 될 것이다.