データを組織の原動力にする方法は？
公開: 2020-08-20今日、すべての組織が爆発的な量のデータを収集しています。 小売店の顧客メモ、フライトデータ、広告キャンペーンへの応答数、または生成された売上などです。 データは業界のリーダーによって新しい石油として宣伝されています。 推定によると、毎日7.7億ギガバイトのデータが生成されます。 したがって、適切なメトリックを選択して分析し、そこから価値を抽出することが重要になります。 （出典）
データリテラシー：優先順位を付ける必要がある理由
ほとんどすべての組織がデータサイエンティストの専門知識を持っているため、すべての従業員がキャプチャされたデータの重要性を理解し、データを情報から知識に変換できることも同様に重要です。 マッキンゼーグローバルインスティテュートの調査によると、データに裏付けられた意思決定を行うことができる「データに精通した」アナリストとマネージャーが急激に不足しています。 組織がデータリテラシーを持っている場合、情報で意思決定を裏付けるだけでなく、新しい洞察を明らかにし、会社の全体的な戦略を推進することができます。
20の有名な優良企業のHBRによる調査では、従業員のデータスキルに重大な影響があることが明らかになりました。 両社は、以下の学習要件を指摘しました。
適切な質問をする能力。
適切なデータセットとそれらを検証する方法を選択する機能。
生成されたデータから情報と実用的な洞察を生成するため。
シミュレーションを作成し、シナリオベースのテストを実施します。
会社の意思決定を促進するための視覚化を使用して、より大きな全体像を作成すること。
正しく選択されたデータセットは、組織が顧客の行動を調査し、販売パターンを分析し、効率を改善し、在庫を減らし、運用を強化し、サプライチェーンのボトルネックを取り除き、全体的な意思決定を強化するのに役立ちます。
いくつかのユースケースでデータリテラシーを理解する
定義上、データリテラシーとは、データを読み取り、操作し、分析し、通信する能力です。 これは、すべての個人が適切な質問をして適切なデータを収集し、それを理解して見栄えのする知識と洞察を生み出すことを可能にするスキルです。
図1：消費者行動を研究するためのデータの使用
ソース
図で説明されているように、消費者分析は、Webクエリ、製品の使用状況、トランザクションデータ、検証後に既存の消費者から収集されたデータなど、正しく選択されたデータを使用して、ターゲットを絞ったマーケティングにつながり、販売からより多くの価値を生み出すことができます。消費者についての洞察。 調査された消費者行動から導き出されたマーケティングアプローチは、より大きな価値を生み出します。 これは、適切な潜在的な消費者ベースを対象とし、リピート販売を保証し、フィードバックループを生成し、クロスセリングを可能にし、アプローチを学習するのに役立ちます。
図2：予知保全に使用されるリアルタイムデータ
ソース
もう1つの典型的な例は、リアルタイムデータを使用することです。 IoTを使用すると、プロセスおよび製造業界のセンサーは、リアルタイムまたはほぼリアルタイムでデータを送信し、クラウドに保存してから分析して予測を生成できます。 そのようなアプリケーションの1つは、炭化水素輸送パイプラインの予知保全です。
pHやCO2レベルなどの正しく選択されたメトリックは、パイプラインの腐食レベルを予測し、オペレーターが故障の前にメンテナンスを実施するのに役立ちます。 予知保全は、ダウンタイムによる損失を指数関数的に削減し、保守費用の削減に役立ちます。
次に、予知保全は、機器の故障による事故を回避することにより、環境と利害関係者の安全を確保します。 BPの深海での原油流出事故は人命を犠牲にし、長年にわたる670億ドルの支払いは、予知保全が重要である理由を説明しています。
upGradEnterpriseのデータリテラシーに対する体系的なアプローチがどのように役立つか
データがすべての業界の不可欠な部分になるにつれて、データを私たちの日常の職務の一部にすることがさらに重要になっています。 データを収集することは、それを理解することと同じではありません。これは、企業のデジタルトランスフォーメーションを停滞させる重大なスキルギャップです。 データリテラシーは、すべてのレベルの労働者がデータと機械について正しい質問をし、知識を構築し、意思決定を行い、他の人に意味を伝えることを可能にするスキルです。
この変化の基本的な文化の変化の1つは、データリテラシーで従業員に力を与え、教育することです。 データリテラシーは、データを識別、収集、評価、分析、解釈、および提示して、意思決定をサポートし、作業の効率を高める能力として定義されます。
upGrad Enterpriseチームは、企業と緊密に連携して、意思決定の改善、競争力、製品、プロセス、パフォーマンスの向上につながるデータリテラシープログラムをカスタム設計します。 業界の専門家をそれぞれの分野から招き、リアルタイムのワークショップやライブブートキャンプで学習体験を補完することで、ビジネスニーズに固有のデータをコンテキスト化します。
このプログラムは、企業のスキルギャップを埋め、データ主導の文化を確保することを目的としています。 あらゆるバックグラウンドの専門家向けに設計された6週間（48時間）の混合プログラムは、企業がデータを共通語または第二言語にするために必要なスキルと知識を習得するのに役立ちます。 このプログラムは、さまざまな業界向けにキュレーションされており、次の点で役立ちます。
データ文化の構築。
それは彼らが正しい情報を探し、協力することを可能にします。
情報に基づいた意思決定を行うためのツール、モデル、および手法を従業員に提供します。
生産性、効率、そして最終的には収益性を向上させることで、より多くの価値を生み出します。
業界のリーダーは、ライブセッション、記録されたセッション、自己学習のレッスンと評価を介してプログラムを提供し、例とイラストで説明します。 プログラムは、5つの主要な領域に分割できます。
プログラムオリエンテーション
プログラムの概要、プラットフォームのウォークスルー、およびプログラムの目的について説明します。
データサイエンス、機械学習、人工知能：創世記、価値、未来–ライブ
業界のリーダーは、コースの受益者をデータ文化への旅に連れて行きます。 機械学習やAIなどの既存のテクノロジーについて簡単に説明します。 これは、従業員がデータライフサイクル、データ戦略、およびデータを使用したデザイン思考の概要を把握するのに役立ちます。
データサイエンスと業界：eラーニング
これにより、従業員は、BFSI、ITES、製造、電気通信、石油、ガスなど、業界におけるデータ関連テクノロジーのアプリケーションと範囲を理解できます。
データ分析-ハンズオン：eラーニングとライブ
コースの最長のモジュールは、Excelでのデータ分析、統計と仮説のテスト、探索的データ分析、およびデータの視覚化をカバーすることにより、ツールとテクニックで学習を充実させます。
データ主導の意思決定：ライブワークショップ
プログラムの要は、アプリケーションベースです。 業界に固有のケースベースのアプローチを使用して、受益者は実際のシナリオでの問題解決の一部になります。
現在のビジネスシナリオは、競争、規制、コンプライアンス、安全性、革新によって推進されています。 何があなたの組織、予感、またはデータに裏打ちされた意思決定を推進する必要がありますか？
これは、特定の業界の実際のケーススタディ/例を通じて適切なデータ文化を構築し、学習者がビジネスコンテキストでデータを理解、学習、評価できるようにすることで、データをわかりやすく説明する方法です。 私たちは、お客様にプロジェクトに対応した専門家の将来に備えた人材プールを提供することをお約束します。
一緒に、私たちは新しいオンライン学習パラダイムを作成することができます
upGrad Enterpriseでは、学習者の成功に夢中になっています。 私たちにとって、それは彼らがプログラムを完了することだけではありません。 それは、コアコンセプトを強化し、最新のソフトウェア開発ツールへの露出を提供して、変化するテクノロジー環境に適応し続けることができるようにすることです。
私たちのユニークな人間支援の学習経験、クラス最高のメンター、業界の専門家へのアクセス、そして最も有名なアカデミーとの連携は、従業員が孤立して学習することはないことを意味します。 そして、それをクラス最高のAIと組み合わせて、学習者の関心を維持する場合、85％を超えるコース修了率という業界に反する率は驚くことではありません。
現在までに、 500,000人を超える学習者が、85％を超える業界に挑む割合で、upGradを介して高度なスキルを身に付けています。 私たちの最先端のカリキュラムと世界をリードする教員や業界の専門家とのコラボレーションにより、企業が今日、明日を征服する準備ができている労働力を生み出すのを支援するパイオニアとなっています。
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