Zapraszam do nowego minicyklu pod tytułem "Analiza danych" i pierwszych artykułów na blogu w 2025 r. W ramach cyklu podzielę się z Wami sprawdzonymi praktykami i technikami, które wykorzystuję do efektywnej analizy danych. Przedstawię najskuteczniejsze (dla mnie) procedury, które pomagają mi w precyzyjnym i szybkim opracowywaniu danych.
W pierwszym z nich, chciałbym rozprawić się z mitycznym hasłem "Data literacy".
Co to jest Data Literacy?
Zacznijmy od próby przetłumaczenia tego hasła na język polski. Mi nastręczyło to pewnych trudności. Dosłowne tłumaczenie to "piśmienność danych". Nie brzmi to ani przekonująco, ani nie wyjaśnia z czym mamy do czynienia. To może "umiejętność pracy z danymi"? W mojej ocenie, niezupełnie. Moja praktyka pracy z danymi pokazuje, że pojęcie Data Literacy jest znacznie szersze niż "tylko" umiejętność przeczytania oraz stworzenia (napisania) danych.
Data Literacy to zestaw kompetencji obejmujących nie tylko analizę i interpretację danych, ale również ich prezentowanie w sposób, który jest przystępny i zrozumiały dla różnych odbiorców.
Osoby, które opanowały te umiejętności, są w stanie:
czytać dane, czyli rozumieć ich znaczenie w kontekście konkretnego problemu,
zadawać trafne pytania badawcze, co pozwala przekuć surowe dane w wartościowe wnioski (czy szerzej: insighty),
tworzyć analizy, które są nie tylko rzetelne, ale również użyteczne w podejmowaniu decyzji.
Ważnym aspektem data literacy jest uświadomienie sobie, że dane nigdy nie są idealne – mogą być błędne, niepełne lub zależne od kontekstu. Kluczowe jest zrozumienie, jak dane zostały zgromadzone, oraz jakie mają ograniczenia.
Data Literacy – teoria i praktyka
Z teoretycznego punktu widzenia, data literacy oznacza zdolność podejmowania decyzji na podstawie dowodów, a nie intuicji czy doświadczenia. W praktyce rozwinięcie tej umiejętności pozwala lepiej odnajdywać się w szybko zmieniającym się świecie, gdzie dane przyjmują coraz większe wolumeny i większą złożoność.
Organizacje posiadające zespoły o wysokim poziomie data literacy są bardziej wydajne i konkurencyjne. Świadome decyzje podejmowane w oparciu o dane przekładają się na lepsze wyniki operacyjne, mniejszą ilość błędów oraz lepsze zrozumienie procesów biznesowych i potrzeb klientów.
Trzy kluczowe filary Data Literacy
Rozwijanie umiejętności pracy z danymi obejmuje trzy kluczowe obszary:
Przechowywanie danych
Aby dane mogły być użyteczne, muszą być odpowiednio zarządzane, co obejmuje zarówno ich jakość, jak i dopasowanie do konkretnych zadań. Nie istnieją dane idealne, a problemy mogą wynikać zarówno z błędów w procesie ich przygotowania, jak i z samych danych. Przykładem są relacyjne bazy danych, które wiele organizacji wciąż wykorzystuje. W teorii to dobre rozwiązanie – powtarzające się elementy (np. nazwy, kody) są przechowywane w odrębnych tabelach-słownikach, a wartości unikalne (np. liczby, cechy transakcji) w tabelach faktów. Jednak w praktyce takie bazy są trudne do wykorzystania w analizach eksploracyjnych, a ich modyfikacja często wymaga dużych, skomplikowanych projektów.
Jakość danych również bywa wyzwaniem – problemy mogą wynikać z częstotliwości ich odświeżania, nieodpowiednich formatów, braków (np. wynikających z niestabilnych źródeł) czy błędów w obliczeniach. Dobre praktyki w ich organizacji, takie jak redukowanie błędów czy właściwy dobór typów danych, pozwalają znacznie zwiększyć ich użyteczność.
Operowanie danymi
Praca z danymi wymaga trzech kluczowych elementów: narzędzi, umiejętności prowadzenia analiz oraz wiedzy biznesowej. Jeśli chodzi o narzędzia, obejmują one zarówno różnorodne aplikacje (takie jak niezawodny Excel czy narzędzia LLM), jak i języki programowania. W świecie analizy danych szczególnie popularne są SQL (do zapytań bazodanowych), R (do analiz statystycznych) oraz Python (do analiz, uczenia maszynowego i wizualizacji). Każdy, kto zajmuje się analizą danych, prędzej czy później będzie musiał opanować te języki przynajmniej na poziomie podstawowym. Na szczęście wsparcie sztucznej inteligencji znacznie to ułatwia. Przykładowo, można generować zapytania do bazy w Google Big Query za pomocą Gemini albo tworzyć modele uczenia maszynowego w Pythonie z pomocą odpowiednich narzędzi AI.
Umiejętność prowadzenia analiz obejmuje zarówno proste analizy statystyczne, jak i bardziej złożone zadania, takie jak prognozowanie trendów, analiza regresji czy budowa modeli uczenia maszynowego. Od analizy deskryptywnej po zaawansowane modelowanie – każdy etap wymaga solidnych podstaw metodologicznych.
Kluczowa jest również wiedza biznesowa – zrozumienie kontekstu, w jakim działa organizacja. Obejmuje to znajomość specyfiki rynku i konkurencji, sytuacji wewnętrznej firmy (np. stan finansów, realizację budżetu) oraz jej modelu biznesowego. Dopiero połączenie tych trzech elementów pozwala efektywnie pracować z danymi i wyciągać z nich wartościowe wnioski.
W praktyce, operowanie danymi wymaga stworzenia odpowiedniej struktury organizacyjnej lub takiego ukształtowania zespołów analitycznych, aby wszystkie trzy kompetencje były w nich na odpowiednim osobie. Organizacje o mniejszym stopniu dojrzałości doprowadzają, że mix ten niekiedy realizowany jest przez pojedyncze osoby. Taka strategia, choć efektywna kosztowo, nie jest jednak możliwa do utrzymania w długim okresie.
Mówienie o danych – Data Storytelling
Sama analiza to dopiero początek. Kluczową rolą data literacy jest umiejętność przekształcenia skomplikowanych danych w przystępną narrację, która przemawia zarówno do ekspertów, jak i osób spoza środowiska analitycznego. Wizualizacje danych oraz opowieści oparte na danych (data storytelling) pomagają zrozumieć ich sens i w pełni wykorzystać ich potencjał. O samym data storytellingu nie będę pisać w tym poście: zachęcam do lektury innych moich publikacji na tym blogu czy na blogu na Medium, a także do lektury mojej książki "Storytelling oparty na danych", wyd. Onepress.
Data Literacy a sztuczna inteligencja
Rozwój technologii, w tym sztucznej inteligencji, znacząco upraszcza pewne aspekty pracy z danymi, takie jak:
automatyczne czyszczenie i przekształcanie danych,
przeprowadzanie analizy statystycznej czy predykcyjnej,
tworzenie opowieści i wizualizacji.
Jednak nawet najinteligentniejsze narzędzia nie są w stanie całkowicie zastąpić człowieka. Eksploracja danych, zadawanie kreatywnych pytań i znajdowanie wartościowych insightów nadal pozostają domeną ludzi. Sztuczna inteligencja może być jedynie wsparciem, ale to człowiek jest odpowiedzialny za interpretację wyników oraz podejmowanie decyzji.
Podsumowanie
Umiejętność pracy z danymi otwiera drzwi do lepszego rozumienia otaczającego świata. Jest kluczowa zarówno dla organizacji, które chcą podejmować bardziej efektywne decyzje, jak i dla jednostek, które pragną rozwijać swoje kompetencje i osiągać sukcesy zawodowe.
W dobie dynamicznego rozwoju technologii i rosnącego znaczenia danych, inwestowanie w rozwój data literacy to krok w stronę przyszłości, gdzie dane nie będą wyłącznie liczbami, ale rzeczywistym narzędziem transformacji i sukcesu.
To wszystko z czym chciałem się z Wami podzielić w pierwszym artykule z cyklu Analiza Danych. W kolejnym poście opiszę proces wstępnej analizy danych.
Comments