Partiamo per un percorso verso la data fluency! All’inizio del corso scoprirai cos’è la data fluency e come si distingue dalla data literacy. Vedrai anche quali risultati porta la data fluency e gli elementi necessari per raggiungerla sia a livello individuale sia a livello organizzativo.  

Capire la data fluency

Gli elementi della data fluency

Data fluency vs literacy

I risultati della data fluency

Discussioni sui dati

Azioni con i dati

Raggiungere la data fluency

Un ecosistema dati di supporto

Definire obiettivi per la data fluency

Il percorso verso la Data Fluency

La data fluency individuale racchiude le competenze che le persone devono avere per prendere decisioni efficaci basate sui dati. In questo capitolo imparerai come le persone data-fluent identificano i problemi di business con i dati, li traducono in domande analitiche, lavorano con i dati in modo efficace e comunicano le loro scoperte per passare all’azione. 

Risolvere problemi di business con i dati

Identificare i problemi usando i KPI

Alberi di KPI in azione!

Formulare domande analitiche

Esplorare e descrivere i dati

Garantire la qualità dei dati

Lavorare efficacemente con i dati

Sfruttare l'expertise analitica

Soluzioni di analytics in azione

Buone pratiche di collaborazione

Interpretare e comunicare i risultati

Buone pratiche per una comunicazione efficace

Risolvere un problema con i dati

Persone data-fluent

In questo capitolo approfondirai i vari elementi che plasmano la data fluency organizzativa. Scoprirai i comportamenti tipici di una cultura data-fluent e l’importanza di un solido ecosistema dei dati che la supporti, inclusi l’infrastruttura dei dati, gli strumenti e, infine, i processi e la struttura organizzativa.  

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

Organizzazione data-fluent

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

Diventa esperto in Data Fluency! Acquisisci competenze per persone e aziende, comprendi i comportamenti e crea una cultura data-fluent.

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 interattivo pratico