Embarking on a journey to data fluency! To begin the course, you’ll learn what data fluency is and how it differs from data literacy. You’ll also discover the outcomes of data fluency and the required elements to achieve data fluency at individual and organizational levels.  

Understanding data fluency

The elements of data fluency

Data fluency versus literacy

The outcomes of data fluency

Discussions around data

Actions with data

Achieving data fluency

A supportive data ecosystem

Setting goals for data fluency

The Journey to Data Fluency

Individual data fluency encompasses the skills individuals need to have to effectively make data-driven decisions. In this chapter, you’ll learn how data-fluent individuals identify business problems with data, translate those problems into analytical questions, as well as how they work with data effectively, and communicate their findings to take action. 

Solving business problems with data

Identifying problems using KPIs

KPI trees in action!

Forming analytical questions

Exploring and describing data

Ensuring data quality

Effectively working with data

Leveraging analytical expertise

Analytics solutions in action

Collaboration best practices

Interpreting and communicating results

Practices for effective communication

Solving a problem with data

Data Fluent Individuals

In this chapter, you’ll dive deeper into the various elements that shape organizational data fluency. You’ll learn the behaviors present in a data-fluent culture as well as the power of a strong data ecosystem that supports data fluency including the data infrastructure, tools, and lastly, the processes and organizational structure.  

Membangun budaya yang fasih data

Opsi

Relevan

Tidak relevan

Pemimpin yang mendorong kelancaran berdata

Bahasa dan pemahaman data bersama

Integrasi data ke dalam kebiasaan sehari-hari

Kebiasaan data dalam praktik!

Infrastruktur data yang andal

Istilah infrastruktur data

Elemen yang memungkinkan infrastruktur data

Bagian standar data

Bagian tata kelola data

Tidak perlu dibahas

Praktik standar data dan tata kelola

Memungkinkan alat dan teknologi data

Manfaat alat BI

Alat dan teknologi

Memilih alat yang tepat

Proses dan organisasi yang skalabel

Kolaborasi

Pengendalian mutu

Berbagi wawasan

Menerapkan proses untuk kefasihan data

Data Tools & Technologies

Data Infrastructure

Processes & Organization

Mengaktifkan ekosistem data

Penutup

 Data Fluent Organization

Data ada di mana-mana, dan di dunia yang digerakkan oleh data saat ini, menjadi fasih dalam data adalah sebuah keharusan, bukan hanya bagi individu tetapi juga bagi organisasi secara keseluruhan. Kefasihan data bukan sekadar memahami data; ini tentang kemampuan bekerja dengan dan menggunakan data secara efektif untuk membuat keputusan berbasis data. Kursus konseptual yang menarik ini akan membekali Anda dengan praktik terbaik dan keterampilan penting yang diperlukan untuk menguasai kefasihan data!

Anda akan mulai dengan mempelajari arti kefasihan data dan perbedaannya dengan literasi data. Anda juga akan mempelajari pentingnya kefasihan data di dunia saat ini. Anda akan diperkenalkan pada sebuah kerangka untuk mencapai kefasihan data; baik pada tingkat individu maupun organisasi!

Selanjutnya, Anda akan mempelajari perilaku individu yang fasih data beserta keterampilan yang mereka gunakan, mulai dari langkah pertama mengidentifikasi masalah bisnis dengan data hingga mengomunikasikan insight secara efektif untuk pengambilan keputusan.

Anda akan menutup dengan menelusuri lebih dalam elemen-elemen organisasi yang fasih data. Anda akan mempelajari perilaku dan kebiasaan dalam budaya yang fasih data, serta cara membentuk budaya tersebut. Terakhir, Anda akan mempelajari bagaimana ekosistem yang kuat mencakup infrastruktur, alat, dan proses dapat memungkinkan kefasihan data di tingkat organisasi!


Data ada di mana-mana, dan di dunia yang didorong oleh data saat ini, kemampuan mengelola data dengan baik bukanlah sekadar kebutuhan bagi individu, tetapi juga bagi organisasi secara keseluruhan. Kemampuan mengolah data bukan hanya tentang memahami data; melainkan tentang kemampuan untuk bekerja dengan data dan menggunakannya secara efektif guna mengambil keputusan yang didasarkan pada data. Kursus konseptual yang menarik ini akan membekali Anda dengan praktik terbaik dan keterampilan esensial yang diperlukan untuk menguasai keahlian dalam pengelolaan data!
<br><br>

<h2>Apa itu Kemampuan Data?</h2>
Anda akan memulai dengan mempelajari arti dari data fluency dan perbedaannya dengan data literacy. Anda juga akan mempelajari pentingnya data fluency di dunia saat ini. Anda akan diperkenalkan pada kerangka kerja tentang cara mencapai kecakapan data; baik pada tingkat individu maupun organisasi!
<br><br>

<h2>Perilaku yang terampil dalam mengelola data </h2>
Selanjutnya, Anda akan mempelajari perilaku individu yang mahir dalam data beserta keterampilan yang mereka gunakan, mulai dari langkah pertama mengidentifikasi masalah bisnis dengan data hingga menyampaikan wawasan secara efektif untuk pengambilan keputusan.
<br><br>

<h2>Organisasi yang mahir dalam pengelolaan data</h2>
Anda akan mengakhiri dengan mendalami elemen-elemen dari organisasi yang terampil dalam pengelolaan data. Anda akan memahami perilaku dan kebiasaan dalam budaya yang terampil dalam pengelolaan data, serta cara membentuk budaya tersebut. Terakhir, Anda akan mempelajari bagaimana ekosistem yang kuat yang mencakup infrastruktur, alat, dan proses dapat memfasilitasi kemampuan organisasi dalam mengelola data!

Introduction to Data Literacy

Kuasi data! Pelajari keterampilan, pahami perilaku, dan bangun budaya melek data.

Kefasihan Data

Kuasai data dengan lancar! Pelajari keterampilan untuk individu dan organisasi, pahami perilaku, dan bangun budaya yang mahir dalam pengelolaan data.

Oliver, data scientist, perlu mengembangkan recommendation engine untuk rekomendasi produk yang dipersonalisasi berdasarkan perilaku pengguna

Liam, seorang analis data, mengambil data pelanggan dari basis data untuk membuat laporan segmentasi pelanggan

Sophie, Manajer Keuangan, perlu menganalisis profitabilitas lini produk mainan, termasuk perhitungan pendapatan dan biaya

Sebagai analis data, Emma perlu membuat dasbor penjualan bulanan untuk melacak pendapatan dan menganalisis kategori mainan terlaris

Lucas, seorang data scientist, ingin mendorong perubahan kode dari model Machine Learning-nya ke repositori bersama agar dapat berkolaborasi dengan timnya

Memilih alat yang tepat

Kefasihan Data

Latihan interaktif praktis