Šta je Data Literacy

Rad sa podacima je, uz programiranje, osnova bilo kakve digitalizacije. Za skup potrebnih znanja, veština, stavova i ponašanja u vezi sa podacima rezervisana je posebna vrsta pismenosti – data literacy. Još uvek nemamo adekvatan prevod za ovaj termin. To svakako nije isto što i informaciona pismenost. Ova druga je već dobro definisana i odnosi se pre svega na bibliotečke i multimedijalne informacije. U Hrvatskoj i Sloveniji data literacy zovu podatkovna pismenost, ali se ne bih usudio da išta slično sugerišem kao prevod kod nas. Neka ostane „data literacy“ bar do kraja ovog teksta. Isto tako, ona nije ni numerička niti statistička pismenost. Numerička pismenost se odnosi na upotrebu brojčanih podataka što ne pokriva ceo spektar podataka sa kojima se danas susrećemo kao što su npr. imejlovi, log-fajlovi, novinski članci, slike i video zapisi. Statistička pismenost, jasno, ima mnogo veze sa podacima, ali i previše tehničkih detalja koji ne mogu da budu opšte mesto. Podacima moraju da se bave i oni kojima statistika i matematika generalno nisu jače strane. Prvo da svi shvatimo razliku između srednje vrednosti i medijane pa ćemo onda dalje u statistiku. Ipak, da bismo radili bilo kakvu statistiku – pa i ono što odatle proizilazi kao npr. mašinsko učenje i veštačka inteligencija – potrebno je da znamo kako da prikupimo, obradimo i sačuvamo sve potrebne podatke. U eri kada su resursi za mašinsko učenje svima dostupni, prednost imaju oni koji su od samog početka, od faze prikupljanja i odabira podataka, vrlo kritični prema podacima. Deep learning, na primer, jeste veoma moćna alatka, ali neće mnogo pomoći ako ga hranimo lošim ili nebitnim podacima. Baš zato i oni koji prikupljaju i pripremaju podatke moraju da budu dovoljno obučeni.

Formalno govoreći, kompetencije za rad sa podacima u najširem smislu podrazumevaju (1) čitanje svih podataka kakvim smo danas okruženi, (2) rad sa podacima, (3) elementarnu analizu podataka i sposobnost vođenja diskusije čija se argumentacija zasniva na podacima. Etika rada sa podacima (npr. zaštita privatnosti) sastavni je deo ove četiri komponente. Data literacy je još uvek nova tema i po tom pitanju ne kasnimo za ostatkom sveta. Još nije napravljen opšte prihvaćeni konceptualni okvir za merenje pismenosti ove vrste. Bez obzira na to što danas za sve postoji globalni indeks po kom se zemlje rangiraju, za data literacy je još rano. Bilo bi baš neodgovorno kada bismo podatke o kompetencijama za rad sa podacima tumačili nekompetentno i brzopleto, zar ne?

Potrebe za ovom novom vrstom pismenosti ne bi bilo da internet nije stvorio toliko obilje podataka. Sad moramo nekako sa tim da se borimo. Informacione tehnologije, prirodno, ubrzavaju pristup podacima i pojednostavljuju mogućnosti za njihovu analizu. To, međutim, ne znači da tehnologija nas kao korisnike može da učini kompetentnijim da podatke tumačimo i koristimo na pravi način. Alat je koristan samo onoliko koliko je korisnik njime ovladao i koliko zna čemu bi to trebalo da služi. Sam pristup podacima očigledno nije dovoljan da bi ih ljudi koristili. Dok organizacija obezbeđuje prave podatke na scenu bi trebalo da stupi lider koji uspostavlja kulturu informisanog donošenja odluka.

Izgleda da digitalizacija u mnogim oblastima ide brže nego što ljudi mogu da je prihvate. Sve više kompanija prepoznaje da je glavna prepreka za potpunu digitalnu transformaciju to što zaposleni ne mogu da iskoriste ni mali deo onoga što im dostupni podaci i softver za njihov analizu omogućavaju. Znamo li koliko je zaposlenih kroz svoje prethodno učenje i neposredno iskustvo obučeno da te podatke ispravno pročita, kompetentno koristi i podeli sa ostalima čije odluke zavise od istih tih podataka? Ne znamo, ali taj bi podatak trebalo da pratimo čim saznamo kako se to meri.

Većina kompanija ima svega nekoliko analitičara koji se ekskluzivno bave podacima, ali to nije dovoljno za potpunu digitalnu transformaciju. Prava promena nastaje kada vitalni podaci počnu da prolaze kroz ruke većine zaposlenih, kada kompanija počne da neguje kulturu kritičkog odnosa prema podacima i kada na svim nivoima odlučivanja donosi odluke na osnovu relevantnih i pouzdanih podataka. Tako se drastično povećava broj ljudi koji mogu da uoče kritične informacije ili neočekivane prilike. Svakodnevni crowdsourcing ideja za tekuće probleme koje smo na taj način uočili je najviši nivo uspešne organizacije.

Organizacije koje svojim liderima na vreme obezbede prave podatke imaju priliku da budu šampioni u svojoj oblasti. Međutim, one organizacije koje većini svojih zaposlenih omoguće da vide podatke u realnom vremenu, da na osnovu tih podataka donose odluke i prate proces za koje su odgovorni imaju priliku da „obrnu igricu“ i postave nove standarde na tržištu.

(Ovaj Srđanov tekst originalno je objavljen u Digital Business Review, dodatku nedeljnika “Nedeljnik” 4. jula 2019. pod naslovom “Svakodnevni crowdsourcing ideja”. Ovde ga prenosimo u celini.)