Tableau Blueprint 도움말

매일 사람들은 이동 경로 선택에서 식단과 운동 모니터링, 재정 관리에 이르기까지 일상생활에서 더 나은 의사 결정을 내리기 위해 데이터를 사용합니다. 한번 생각해 보십시오. 거의 모든 사람이 이런저런 데이터 기반 도구를 사용해 결과를 개선하려고 자신의 진행 상황을 측정하거나 행동을 수정합니다. 그렇다면, 직장에서 달라야 할 이유가 있을까요? 게다가 수집된 데이터의 양이 지금처럼 많았던 적이 없습니다.

더 데이터 기반 조직이 되려면 소프트웨어를 배포하고 작업이 완료됐다고 고려하는 것 이상이 필요하다는 점을 이내 깨닫게 될 것입니다. 올바른 데이터와 분석 기술이 있더라도 조직 전체의 모든 사람에게 기본 행동이 되는 데이터 기반 의사 결정을 하기란 쉬운 일이 아닙니다.

사람들에게 필요한 기본적인 기술이 바로 데이터 리터러시로, 이는 데이터를 탐색 및 이해하고 데이터로 소통하는 능력으로 정의됩니다. 데이터 리터러시를 기준선으로서 우선시함으로써, 인간이 역사를 통틀어 다양한 기호, 단어, 언어를 사용해온 것처럼 새로운 비즈니스 언어로 사람들의 역량을 강화할 수 있습니다.

데이터 리터러시는 데이터 과학자와 분석가만을 위한 기술이 아니라, 숙달 과정에서 발전되는 추가적인 기술을 위한 선행 요건으로 봐야 합니다. 직위나 소속 부서와 관계없이 모든 사람이 자신이 속한 조직이 어려운 문제(예: 새롭게 떠오르거나 발전하는 시장 동향, 고객 활동 및 요구, 예기치 않은 위기 등)를 해결할 수 있도록 데이터 언어를 잘 알고 수용해야 합니다. 이는 곧 사람들이 실제로 사용할 도구와 프로세스를 마련하고, 그들에게 새로운 기술을 가르치고, 새로운 행동과 지속적인 학습을 장려하고, 데이터 관련 성과가 있을 때 이를 인식하는 것을 의미합니다.

사용자의 데이터 기술 수준뿐 아니라 각각 발전시켜야 할 기술도 다양합니다. 조직에서 데이터 리터러시를 기본적인 기술 역량으로 확립하도록 지원하기 위해, Tableau의 모두를 위한 데이터 리터러시 무료 온라인 학습에서는 모든 사람에게 도움이 되는 5시간의 실습 교육과 리소스를 제공합니다. 일곱 개로 이루어진 온디맨드 온라인 학습 모듈에서 다음 주제를 다룹니다.

• 기본적인 데이터 리터러시 개념
• 좋은 구조의 데이터 알아보기
• 변수와 필드 유형 탐색
• 집계와 세부 수준 탐색
• 분포의 이해
• 현명한 비교를 위한 변형의 이해
• 상관관계 및 회귀를 사용한 관계 검토

모듈을 어떤 순서로 완료하든 상관없지만, 고용주는 수료증을 직접 거두어 모든 모듈을 이수했음을 확인해야 합니다. 직원은 7번째 모듈까지 모두 마치는 즉시 PDF 형식으로 된 자신의 수료증에 액세스할 수 있어 다운로드하여 고용주에게 제출할 수 있습니다. 수료증을 거두는 조직에서는 직원의 교육 참여와 이수를 독려하기 위해 팀 또는 개인 단위로 경쟁 과제를 부여하는 방안을 고려해 볼 수도 있습니다. 직원들의 데이터 기술 수준이 다양한 조직에서 이것은 간단하고도 손쉽게 기본적인 데이터 리터러시를 시험하는 방법이며, 이로써 앞으로 능력을 쌓기 시작할 기준선이 마련됩니다.

커뮤니티를 조성하고 개발하는 것도 데이터 리터러시가 더 뛰어난 인력 양성에 큰 도움이 될 것입니다. 일반 사용자 그룹이나 사내 토론 포럼과 같은 커뮤니티 공간은 직원에게 실제 상황에서 있을 수 있는 시나리오나 회사 특정 데이터 과제를 사용하여 데이터를 탐색하고 소통할 수 있는 장이 됩니다. 이런 곳에서는 더욱 손쉽게 이처럼 진화하는 기술을 연마할 수 있고 개인 또는 집단의 진보를 저해할 수 있는 지식 격차나 문화적 행동(교육을 막 마친 사람에게는 자주 포착되지 않는 장애 요소)을 식별할 수 있습니다.

사용자가 Tableau의 모두를 위한 데이터 리터러시 무료 온라인 학습을 이수하여 기본 기술을 습득했으면 규범적 Tableau 학습 경로를 통해 계속해서 교육을 통해 발전하도록 장려하십시오. 자세한 내용은 Tableau 교육 역할별 기술을 참조하십시오. 소규모 배포에 대해서는 Tableau 라이선스 유형별 기술을 참조하십시오.