Data citizen là gì? Những kỹ năng cần có để trở thành một data citizen

Data citizen là gì

Data citizen hay công dân dữ liệu là nhân viên được cấp quyền truy cập vào thông tin độc quyền của tổ chức. Việc sử dụng từ "công dân" nhằm nhấn mạnh ý tưởng rằng quyền truy cập dữ liệu công ty của nhân viên cũng đi kèm với trách nhiệm.

Ví dụ, trong khi công dân ở Hoa Kỳ có quyền hội họp, họ cũng có trách nhiệm tuân thủ luật pháp liên bang, tiểu bang và địa phương. Tương tự, một nhân viên đã được cấp quyền truy cập dữ liệu của công ty cũng có trách nhiệm hỗ trợ các chính sách quản trị dữ liệu của công ty.

Khi các công dân dữ liệu của công ty ngày càng mong đợi dữ liệu minh bạch, dễ tiếp cận và đáng tin cậy hơn từ chủ lao động của họ, điều quan trọng hơn bao giờ hết là quyền và trách nhiệm của cả hai bên phải được xác định và thực thi thông qua chính sách.

Trong một số tổ chức lớn, chính sách quản trị dữ liệu xác định và thực thi quyền của công dân dữ liệu để dễ dàng truy cập dữ liệu đáng tin cậy trong khi chính sách quản lý dữ liệu xác định và thực thi việc sử dụng các định nghĩa và định dạng dữ liệu nhất quán để đảm bảo chất lượng dữ liệu.

Các phương pháp hay nhất để hỗ trợ công dân dữ liệu bao gồm thiết lập một ban chỉ đạo với sự hỗ trợ cấp cao về quản trị dữ liệu, cũng như nhúng một mạng lưới các nhà quản lý dữ liệu trong các ngành kinh doanh. Trong các tập đoàn lớn, có thể cần thêm một nhóm quản trị trung tâm để điều phối các hoạt động quản trị và quản lý. Ngoài việc thực thi quyền của công dân dữ liệu để dễ dàng truy cập dữ liệu đáng tin cậy, các biện pháp kiểm soát quản trị đảm bảo rằng dữ liệu được sử dụng một cách nhất quán trong toàn doanh nghiệp. Để hỗ trợ việc tuân thủ liên tục các quy định bên ngoài của chính phủ, cũng như các chính sách dữ liệu nội bộ, các quy trình kiểm toán cũng nên được đưa vào các biện pháp kiểm soát.

Trong những ngày đầu của điện toán đám mây, cần một chuyên gia có nền tảng vững chắc về khoa học dữ liệu để khai thác dữ liệu có cấu trúc để lấy thông tin. Ngày nay, các công cụ kinh doanh thông minh (BI) tự phục vụ cho phép nhân viên ở mọi cấp độ của một tổ chức chạy các báo cáo đột xuất một cách nhanh chóng. Những thay đổi về cách dữ liệu có thể được phân tích và trực quan hóa cho phép những người lao động không có nền tảng về toán học, thống kê hoặc lập trình có thể đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu.

Những kỹ năng hiểu biết dữ liệu để trở thành một data citizen

Một data citizen phải trang bị cho mình những kiến thức và kỹ năng như sau:

Hiểu dữ liệu là gì và cách dữ liệu được đo lường

Kỹ năng này là sự hiểu biết nền tảng về dữ liệu là gì, dữ liệu được mô tả như thế nào và dữ liệu có thể mô tả những gì. Nếu chúng ta đánh đồng kiến thức dữ liệu với kiến thức ngôn ngữ. Kỹ năng này giống như học cách nói và hiểu những từ cơ bản, cần thiết trong một ngôn ngữ trước khi xâu chuỗi các câu phức tạp, đúng ngữ pháp lại với nhau. Việc hiểu các loại dữ liệu khác nhau cho phép một cá nhân đưa ra quyết định tốt hơn về loại dữ liệu họ đang thu thập và/hoặc tạo.

Hiểu cách xác định nguồn dữ liệu trong công việc và cuộc sống hàng ngày

Khi đã hiểu dữ liệu là gì, chúng ta có thể xác định nó đến từ đâu. Dữ liệu có thể là nguồn mở, thứ mà data citizen có quyền truy cập (tức là cơ sở dữ liệu của công ty) hoặc có thể được tạo thông qua công việc của bạn. Kỹ năng hiểu biết về dữ liệu này rất quan trọng để hiểu cách chúng ta cố ý và vô tình tạo ra dữ liệu ảnh hưởng trực tiếp đến cuộc sống của chúng ta.

Nơi chúng ta sống, những gì chúng ta làm và nhân khẩu học của chúng ta chỉ là một vài phần dữ liệu được quy định cho chúng ta. Quản lý dữ liệu là một kỹ năng dữ liệu nâng cao hơn vì nó liên quan đến dữ liệu của công ty, nhưng với tư cách cá nhân, tất cả chúng ta nên biết về dữ liệu mình tạo và thực hiện phương pháp quản lý thông tin cá nhân đó.

Phong trào tự định lượng là một ví dụ điển hình về cách con người cho phép thu thập dữ liệu vì lợi ích của chính mình, nhưng tất nhiên, nhận thức về tác động xuôi dòng của dữ liệu đó cũng rất quan trọng để hiểu với tư cách là Data citizen  - Công dân dữ liệu.

Giải thích trực quan hóa dữ liệu

Một kỹ năng quan trọng để diễn giải dữ liệu trong cuộc sống hàng ngày của chúng ta là biết cách diễn giải trực quan hóa dữ liệu. Một biểu đồ tốt sẽ truyền đạt nhiều thông tin cùng một lúc và Công dân dữ liệu có thể thu thập toàn bộ câu chuyện về trực quan hóa dữ liệu, không chỉ tại các điểm dữ liệu nhất định.

Xác định các ứng dụng dữ liệu chung

Khi một cá nhân xây dựng sự hiểu biết của họ về dữ liệu, kỹ năng tiếp theo là khám phá các trường hợp sử dụng dữ liệu khác nhau. Data citizen bắt đầu nhận ra các ứng dụng dữ liệu trong các ngành và chức năng công việc khác nhau. Đây là một kỹ năng hiểu biết về dữ liệu quan trọng vì nó mang lại một số định nghĩa và phân loại dữ liệu thực tế với những hàm ý trong thế giới thực. 

Xác định và thúc đẩy xử lý có đạo đức đối với dữ liệu 

Công dân dữ liệu cần phải hiểu ý nghĩa đạo đức của việc thu thập, sử dụng, chia sẻ và quản lý dữ liệu. Khía cạnh cơ bản của kiến thức dữ liệu là đào tạo các cá nhân trở thành người tiêu dùng dữ liệu có đạo đức và cũng hiểu rõ về quyền của họ trong việc sử dụng dữ liệu của họ.

Thật dễ dàng để nghĩ về các kỹ năng dữ liệu như là hành vi phạm tội; cách sử dụng dữ liệu để đạt được kết quả kinh doanh tốt hơn. Tuy nhiên, Công dân dữ liệu cũng sử dụng các kỹ năng dữ liệu để “phòng thủ”. Đạo đức của dữ liệu là rất quan trọng để hiểu khi bắt đầu hành trình của người sử dụng dữ liệu.

Tạo giá trị với dữ liệu

Tất cả dữ liệu được tạo ra không có ý nghĩa gì trừ khi chúng ta biến dữ liệu đó thành thông tin chi tiết hữu ích để tạo ra giá trị. Công dân dữ liệu nhận ra tiềm năng của dữ liệu ngay cả khi họ không thể đạt được nó nếu không có sự trợ giúp.

Với sự hiểu biết rằng dữ liệu là một tài sản, Công dân dữ liệu có thể đặt câu hỏi sáng suốt về dữ liệu. Kỹ năng cần thiết này là về khả năng thu nhỏ và nhìn thấy bức tranh lớn hơn. Đó là giao lộ nơi nhận thức và hiểu biết về dữ liệu đáp ứng tư duy phản biện.

Giải thích và đánh giá các số liệu và thống kê để hỗ trợ lập luận 

Kỹ năng này đi sâu hơn một bước vào ý tưởng hiểu biết về dữ liệu cũng như hiểu biết về ngôn ngữ. Để có thể nói ngôn ngữ của dữ liệu, việc hiểu các khái niệm toán học là cần thiết. Công dân dữ liệu nắm bắt tốt các khái niệm phổ biến như giá trị trung bình, biến, tương quan, tỷ lệ phần trăm, v.v.

Bộ kỹ năng hiểu biết về dữ liệu này bao gồm nhận thức thống kê cơ bản. Ví dụ: Công dân dữ liệu có thể diễn giải các thước đo về xu hướng trung tâm và có thể tạo và hiểu tỷ lệ phần trăm.

Đánh giá chất lượng dữ liệu

Công dân dữ liệu rất quan trọng đối với dữ liệu họ sử dụng trong quá trình ra quyết định. Họ hiểu rằng không phải tất cả dữ liệu đều được tạo ra như nhau và hiểu rõ các khía cạnh chất lượng dữ liệu tác động đến một tập dữ liệu cụ thể. Họ có khả năng xác định và phân tích các khía cạnh sau:

• Kịp thời
• Hiệu lực
• Tính nhất quán
• Sự hoàn chỉnh
• Sự chính xác
• Độc đáo

Đánh giá sai lệch

Công dân dữ liệu có các công cụ và khuôn khổ để xem xét số liệu thống kê, bộ dữ liệu, v.v. bằng con mắt quan trọng. Một thành phần quan trọng của tư duy phản biện về dữ liệu là có khả năng đánh giá sự thiên vị.

Kỹ năng hiểu biết về dữ liệu không chỉ là kỹ năng “cách làm điều gì đó” mà còn là “cách suy nghĩ về điều gì đó”. Đây là một phần quan trọng trong hành trình học tập của Công dân dữ liệu. Nhiều đơn vị doanh nghiệp hiện nay tập trung vào việc đảm bảo rằng người học của họ có thể hiểu được các thành kiến trong dữ liệu, chẳng hạn như: thành kiến nhận thức, thành kiến phân tích, thành kiến AI, v.v.

Data citizen là những người sẽ trực tiếp đọc và làm việc với dữ liệu. Chính vì vậy họ cần có kiến thức và kỹ năng trong việc sử dụng dữ liệu.