数据给你一个竞争优势。它还可以帮助你做出更好的业务决策。
更不用说,它可以帮助你更好的理解你的目标读者,这反过来,促进业务增长。
你已经听说了。但有用的所有这些数据是如何你的业务取决于一个关键:你的团队的数据读写。为什么?因为这就是确保你的团队正确理解数据是什么了。
所以在这篇文章中,我们来谈谈数据读写。我们也得到了数据读写的例子,一个免费的数据读写课程分享,和见解从65受访者透露证明策略日益增长的数据读写技能,为他们工作。
54.90%的人来自B2C服务/产品行业。23.53%来自机构(营销、数字或媒体),剩下的21.57%来自B2B服务/产品领域。
这里的一切,我们将讨论:
什么是数据读写?
数据读写的能力,阅读、分析和使用数据业务决策。
几乎像一般除了识字,顾名思义,数据读写能力专注于阅读的知识和理解和解释数据。
数据读写能力为什么重要?
并不是所有的业务决策和战略规划可以基于猜测。
相反,你需要做出决策的数据显示在过去是什么和它是如何工作的。但事实是这样的:在这样的以数据为中心的决策只是一种可能,如果你的团队有必需的数据读写能力。
没有数据读写,你不能解释数据有意义。这导致糟糕的决策和战略规划。
相反,数据读写获得以下好处:
- 给你一个强有力的竞争优势如你计划以数据为中心的活动和策略远比计划更容易成功基于的假设。
- 提高员工的技能和信心让你的团队问正确的问题,做出更好的决策,并构建知识。
- 增加客户满意度。作为数据可以帮助你了解你的客户,你为他们提供更多的价值基于它——例如通过构建所需的特性。反过来,这将改善他们的经验。
跨业务部门的数据读写水平
所以当前数据读写水平看起来像什么?我们要求受访者一样,发现超过一半的他们,确切地说,56.86%说他们的组织是整体很懂数据。
剩下的43.14%的市场份额,一些人在他们的组织有很强的数据读写能力而其他人理解它的重要性,只有基础知识。
哪些特定的部门是最懂,我们了解到,管理、营销和销售带头。
这两个部门展示最深入的理解的数据。人也在这两个部门主管设计、开发、应用数据和分析情况。
我们也了解到客户服务部门,至少数据读写能力。这也是完全缺乏数据读写的部门是最高的。
数据读写例子
现在区域增长你的数据读写能力:
- 数据的理解。这涉及到基本的了解数据,如常见的术语和理解从数据可视化解释信息如条形图和饼图。
- 因果关系。数据值如何影响另一个的知识,同时也认识到并不是所有的相关数据指针有因果关系的影响。
- 错误和偏见。充分认识常见的偏见和错误收集数据和解释。例如,认知偏见让个人经历之间的研究数据,让你分析主观而不是客观的。
- 批判性思维。批判性思维是无偏的检查和分析数据可用的判断。简而言之,这是能力问题等信息样本,样本构成等等做出更好的决策。
- 科学的方法。这套方法的知识收集、解释和分析数据。它是基于少量的移动块如提出正确的问题,形成你的假设,实验,得出结论,等等。
- 细微差别。收集和研究数据中发现细微差别的能力。例如,学习问题发送到被调查者的细微差别。
- 数据分析。系统运用逻辑的过程和其他技术(如需要)研究和评估数据。
- 统计分析。一个数据分析工具,协助收集和分析数据,以确定共同的趋势和模式。它的目标是什么?给你有意义的信息从大量的数据。
- 数据可视化。数据可视化是可视化表示的数据这有助于交流数据以一种容易理解和消化的方式。例如,形式的图形、图表和地图。
- 上下文。语境是理解数据的连结点。例如,如果您正在寻找增加销售在今年最后一个季度,你也应该看看上下文的增长(购物季)——不仅仅是你跑步。
- 数据通信。这显然涉及通信数据没有误导的结果或让偏见引导你的沟通。
- 数据工具。使用工具的能力,协助数据收集和分析等商业智能和数据可视化工具为例。
专家提示:你的营销kpi表演如何?
像大多数营销人员和营销经理,你想知道你的努力是如何转化为每个月的结果。你的网站是如何执行?你将流量转化为领导和客户?而营销渠道表现最好?有机搜索比较如何支付活动和前几个月?你可能不得不手忙脚乱地把所有这一切放在一起在一个单一的报告,但是现在你可以在你的指尖在单个Databox仪表板。beplay体育appios
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- 铅一代与目标。你达到你的目标铅转化为一个月,季度,还是一年?如果不是,你错过了多少钱?
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- 电子邮件响应。总体而言,如何有效的电子邮件营销活动,以电子邮件打开了吗?
- 博客流量。你的博客吸引了多少流量在一定时期内?
- 新接触源。开车来源最多的新联系人
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设置仪表板,遵循以下三个简单的步骤:
步骤1:得到的模板
步骤2:连接与Databox HubSpot的和Google Analytics帐户。beplay体育appios
步骤3:看仪表板填充在几秒钟内。
7证明方法来提高数据读写技能在你的团队和公司
简单地说,大多数企业的共识是,74%的贡献者,在员工培训包括数据读写。更重要的是,超过68%的人说他们经常使用指示板来提高数据读写。
其他方法来提高数据读写技能包括分权对数据的访问,让每个团队成员创建自己的仪表板。
现在进行数据读写例子,揭示别人像你如何提高数据读写跨部门。这是一个破旧的证明方式:
- 把数据专家
- 提供角色的培训
- 在招聘新员工时提供数据同化的培训
- 创建一个数据读写课程
- 提供足够的访问数据,鼓励学习
- 使用仪表板进行有效的数据读写能力
- 打开一个质疑
在下一步的细节:
1。把数据专家
最好的方法来评估你在,多好,以确定哪些特定领域需要工作寻求专家的帮助。
这就是团队整个看起来所做的。二甲胂酸Hammad回忆道:“提高数据读写能力在我们的组织是一个漫长而曲折的道路,但这是值得的。”
首先,Hammad写道,“我们做的第一件事是雇佣一组数据专家来帮助我们打开究竟“数据读写”意味着我们的业务,然后设定目标去完成它。”
注意,专家帮助非常特别——不——通过强调如何有价值的数据读写他们的尤其是团队。
从那里,Hammad评论:“首先,我们只专注于训练我们的成员负责管理数据,渗进我们的系统——人的原始信息,验证它,并把它放到我们的系统,但很快意识到,公司里的每个人都需要能够使用他们data-literacy技能与客户打交道时。”
“所以,我们推出了一项双管齐下的方法,”指出Hammad。该方法包括:
- “教学处理数据如何管理它的人更好的从开始到结束
- 教别人如何阅读这些数据更好,这样他们就可以做出明智的决定如何最好的方法。”
“这种方法的好处是指数。我们不仅看到整体生产力的增加,但是我们能够提供更好的顾客体验,因为我们的团队每个成员所需的见解从每个客户的数据集,”Hammad总结道。
2。提供小组的培训
“最好的方法使数据读写默认标准在您的组织是由训练数据中的每一个员工和技术素养,“以为蒂姆·怀特Milepro。“没有其他解决问题的办法。”
“人们忘了,美国和整个世界各地数以百万计的人无法获得基本的宽带服务,这意味着在数据和技术素养存在巨大的不平等在国家/世界,“白色的观察。
“弥合这一差距的唯一方法就是通过支付你的员工在这些主题的综合训练。这是我们所做的工作的奇迹。每个人都在同一页技术和数据读写时,我不需要解释为什么强调两个如此重要的原因。”
但如果你告诉员工他们学习相关的数据收集和分析,最终你会让他们感到不知所措。
然而,如果你告诉他们应该学习和如何具体章节,将有利于他们,你会有员工感兴趣的数据读写课程。
麸皮DeChesare的闯入华尔街回声一样。“我们提高数据读写组织通过建立角色的数据内容为我的球队。”
“数据读写能力是至关重要的在一个公司,但这是错误的认为你的整个团队需要理解全貌的任何级别的细节,“DeChesare说。它不仅是一个错误,但这无疑是导致员工失去动力。
“我认为员工轻易吓倒,他们必须了解数据分析从10000英尺,”DeChesare补充道。
“你的员工需要访问的信息直接适用于自己的工作——这是唯一深入了解他们中的大多数将有空间,“观察DeChesare。
关键信息?“定制你的数据分析每个团队或部门,当压力下降,实际上关注的能力,学习和集成会上升。”
3所示。在招聘新员工时提供数据同化的培训
“我们推出了为期两周的培训对于每个招聘他们熟悉我们的特定数据项和数据集,”托尼Maldonado股票10个野兽。
“这是第一步的位置我们员工有效地解释和同化数据。其次,我们从使用数字视觉数据图表报告。”
“从技术上讲,这有助于员工更好地解释数据以及理解的趋势。”
因此,“每个员工现在可以分析他们在他们自己的表现,进行必要的补偿而不需要一个详细的性能报告产生的数据分析师”。
4所示。创建一个数据读写课程
类似于上面的教育策略,财政Jar埃琳娜·琼斯建议创建一个完整的课程,而不是一次性的训练。相反,计划数据读写课程,您将如何评价结果。
识字”数据,必须在口头上,定量,和审美悟性,”琼斯建议。
“这是一个困难的技能对我们的业务发展,因为它要求人员超过预期和理解几个核心竞争力,同时一般没有教。
由于没有特定的方法来确定数字素养,我们开始通过生成一个评估,随后开发了课程,谈判在合理的水平,然后实现行动计划。”
琼斯说:“我们也:
- 使它指向创建数据理解的标准
- 评估人员的当前水平和性能
- 制定适当的教学计划,以便员工能够更好地理解数据读写继承”。
因此,团队已经学会更多的数据。“这帮助员工理解数据和获得的业务意识,”琼斯说。
拥有商业智慧的“员工能够按照高级分析产生的结果。此外,一旦我们公司data-educated,它能够依靠消费者能够探索统计证据发掘新的机会。因此,将使用的数据显示为公司非常有利的结果。”
5。提供足够的访问数据,鼓励学习
数据仓库是数据读写的敌人。事实上,财务中心的迈克·沃德指出,“数据读写只能当员工有足够的访问数据。”
“创建数据仓库将员工从原始信息管理有意义的见解。“这就是为什么病房的团队需要一个分散的数据共享方法。
“几乎所有我们的数据访问相关部门。员工也可以访问跨部门信息如果是相关分析。”
沃兹解释说:“限制数据增加了贫困和误传的决策影响组织绩效的机会。此外,如果很难收集业务指标,数据读写不会发生。”
“因此,我们确保我们的数据被广泛和方便在我们的组织。它接收更多的眼球,将创造更多的价值,”沃德总结道。
在GrammarHow,马丁·拉森股份给访问数据被改进的数据读写能力的关键。“我增加数据读写能力在我公司协助我的员工获得和定位在不同数据源的信息。”
“我的员工应该意识到可用的来源和信息包含在他们,”拉森。“他们还应该能够评估数据来源的可靠性和实用性。结果,关键是要正确制定和解决数据访问和自动化挑战整个计划的任何数据读写课程阶段。”
6。使用仪表板进行有效的数据读写能力
数据读写能力不仅取决于收集正确的数据也正确地阅读它,这样你就可以更好地理解数据和识别模式。值得庆幸的是,仪表板帮助。
本质上,仪表板将所有重要的数据在一个屏幕上。这不仅帮助策划数据准确但也使阅读和分析数据很容易。如何?通过以赏心悦目的方式呈现数据。这使它容易理解和解释。
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成为的瑞安蒙哥马利鼓掌仪表板”作为最高的证明方式增加员工的数据读写能力。
“我们希望我们的员工去除了阅读数据。他们需要发展技能来读取、查询和解释数据。我们要求我们的员工经常使用仪表板使他们熟悉他们。他们鼓励试验项目,确定有价值的信息和指标跟踪。”
“理解仪表板帮助员工理解原始数据,把它转化为生产力,”蒙哥马利解释道。
“他们还承担数据请求,其他团队成员问他们提取某些统计数据或数据对一个项目。这测试他们对仪表盘的理解和数据存储。我们的目标是让他们感觉舒适的数据,提高数据读写能力。”
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7所示。打开一个质疑
从本质上讲,这开辟了有意义的对话数据,帮助员工更好的理解分析。
洛蒂的威廉·唐纳利股票采取这一策略已经帮助改善他们的团队的数据读写能力。“我在我的组织改进的数据读写通过创建一个开放的质疑。”
“数据是有缺陷的和高度主观的个人的角度来看,“唐纳利轮廓。“因此,为了解决这一问题,我们分配多个专家来处理数据集;人越多,越好玩。个人有问题时,可以直接找我的专业知识没有任何影响。这可以促进文化的学习,保证了公司的可持续性。”
进一步成长的文化学习,学习工具和激励员工提供所需的数据——唐纳利帽子技巧。
“我们为不同部门提供不同的学习工具,比如Gapminder。这使他们获得知识和拓宽他们的观点对数据读写。它使我们能够创建一个文化依赖持续学习。”
说到这种方法的好处,唐纳利继续说:“这个方法的好处是,它有助于培养成就感。例如,当我的员工知道奖励是等待他们尽快完成他们的学习任务。与数据读写能力可以快速增加员工职业生涯的执行者。”
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李威尔逊从垂直跳跃股票也促进学习文化和提供必要的工具。威尔逊说,“我们有自己的专利技术(阿波罗的见解),使我们能够消除大量的数据读写障碍。等领域学习许多不同的工具、平台和技术变得更容易当大多数系统访问数据在一个中央和直观的营销平台”。
“添加到这个我们有证据(数据)为基础的文化,在我们所做的一切都源于有意义的应用程序的数据,”威尔逊写道。“我们尝试和测试实施培训项目,支持角色,和团队结构,训练是分层的,持续的,和一个总是我们的工作方法的有源元件。”
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