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.  

Coltivare una cultura data-fluent

Opzioni

Rilevante

Non rilevante

Leader che promuovono la data fluency

Linguaggio e comprensione dei dati condivisi

Integrazione dei dati nelle abitudini quotidiane

Non pertinente

Abitudini data-driven in azione!

Un'infrastruttura dati solida

Termini dell'infrastruttura dati

Gli elementi che abilitano l'infrastruttura dati

Sezione sugli standard dei dati

Sezione sulla governance dei dati

Non dovrebbe essere trattato

Standard dei dati e pratiche di governance

Abilitare strumenti e tecnologie per i dati

Vantaggi degli strumenti di BI

Strumenti e tecnologie

Scegliere lo strumento giusto

Processi e organizzazione scalabili

Collaborazione

Controllo qualità

Condivisione delle insight

Implementare processi per la data fluency

Data Tools & Technologies

Data Infrastructure

Processes & Organization

Abilitare l’ecosistema dei dati

Riepilogo

 Data Fluent Organization

I dati sono ovunque e, nel mondo odierno guidato dai dati, la data fluency è una necessità non solo per le persone, ma per le organizzazioni nel loro insieme. La data fluency non significa solo comprendere i dati; vuol dire saperci lavorare e usarli in modo efficace per prendere decisioni basate sui dati. Questo entusiasmante corso concettuale ti fornirà le migliori pratiche e le competenze essenziali per padroneggiare la data fluency!

Inizierai imparando il significato di data fluency e in cosa differisce dalla data literacy. Scoprirai anche perché la data fluency è così importante nel mondo di oggi. Ti presenteremo un framework su come raggiungere la data fluency, sia a livello individuale sia organizzativo!

Poi esplorerai i comportamenti delle persone data-fluent insieme alle competenze che mettono in campo: dal primo passo di identificare i problemi di business con i dati fino a comunicare in modo efficace gli insight per supportare le decisioni.

Concluderai con un approfondimento sugli elementi che caratterizzano un’organizzazione data-fluent. Scoprirai i comportamenti e le abitudini di una cultura orientata ai dati e come favorirla. Infine, vedrai come un solido ecosistema che includa infrastruttura, strumenti e processi possa abilitare la data fluency a livello organizzativo!


I dati sono ovunque e, nel mondo di oggi che gira tutto intorno ai dati, saperli usare bene è fondamentale, non solo per le persone ma anche per le aziende in generale. La padronanza dei dati non è solo capire i dati; è la capacità di lavorare con i dati e usarli in modo efficace per prendere decisioni basate sui dati. Questo corso super interessante ti darà le migliori pratiche e le competenze essenziali per diventare un mago dei dati!
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<h2>Cos'è la padronanza dei dati?</h2>
Inizierai imparando cosa vuol dire essere fluenti con i dati e come questo è diverso dall'essere alfabetizzati con i dati. Scoprirai anche quanto è importante essere fluenti con i dati nel mondo di oggi. Ti verrà spiegato un modo per diventare esperto con i dati, sia a livello personale che aziendale!
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<h2>Comportamenti fluenti nei dati </h2>
Poi, scoprirai come si comportano le persone che sanno usare bene i dati e le abilità che usano, dal primo passo di capire i problemi aziendali con i dati fino a comunicare bene le intuizioni per prendere decisioni.
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<h2>Organizzazioni che sanno gestire bene i dati</h2>
Finirete con un'analisi approfondita degli elementi che caratterizzano un'organizzazione che sa gestire bene i dati. Scoprirai i comportamenti e le abitudini di una cultura che usa bene i dati e come farla crescere. Infine, scoprirai come un ecosistema solido che copre infrastrutture, strumenti e processi può far sì che l'organizzazione gestisca bene i dati!

Introduction to Data Literacy

Padroneggia i dati! Impara abilità per individui e organizzazioni e crea una cultura fluente nei dati.

Data Fluency

Oliver, il data scientist, deve sviluppare un motore di raccomandazione per suggerimenti personalizzati sui prodotti basati sul comportamento degli utenti

Liam, un data analyst, sta recuperando i dati dei clienti dal database per creare un report di segmentazione della clientela

Sophie, Finance Manager, deve analizzare la redditività delle linee di prodotto dei giocattoli, includendo calcoli di ricavi e costi

Come data analyst, Emma deve creare una dashboard mensile delle vendite per monitorare i ricavi e analizzare le categorie di giocattoli più vendute

Lucas, un data scientist, vuole inviare le modifiche al codice del suo modello di Machine Learning a un repository condiviso per collaborare con il team

Scegliere lo strumento giusto

Data Fluency

Esercizio pratico interattivo