개선이 필요한 데이터 엔지니어를 생각하는 것은 직관에 반하는 것처럼 보일 수 있습니다. 데이터 활용 능력, 데이터를 읽고, 작업하고, 분석하고, 논쟁하는 능력. 결국 데이터 엔지니어는 기술적 데이터 활용 능력을 적용하여 운영 체제와 파이프라인 채널을 구축하고 최적화합니다. 동시에 데이터 엔지니어는 사용의 격차를 보여줍니다. 조직의 데이터 리터러시 회사 전체에서 내부적으로 의사 소통하며 여기에서 데이터 리터러시 교육이 필요합니다.

관리자는 데이터 엔지니어가 데이터 리터러시 기술을 잘 적용하여 여러 서비스 간에 신속한 데이터 전달과 같은 문제를 해결하는 것을 봅니다. 그러나, 같은 데이터 엔지니어 필요한 것보다 더 많은 서비스에서 데이터를 이동하여 비효율적으로 작업하여 조직의 데이터 리터러시가 좋지 않음을 나타냅니다.

결과적으로 데이터 엔지니어는 혼합된 결과를 생성하여 일부 영역에서 비즈니스 비용을 절감하는 동시에 회사 비용을 절감합니다. 11.4% 평균적인 데이터 엔지니어가 받는 급여가 $117,000.

기업은 이 문제를 더 나은 프로젝트 관리가 필요하다고 생각하는 경향이 있습니다. 더 나은 프로젝트 관리는 데이터 엔지니어를 활용하는 데 도움이 되지만, 조직은 데이터 엔지니어가 나타내는 이러한 데이터 활용 능력의 불균형과 그 영향을 이해해야 합니다. 

조직은 이러한 협업을 통해 데이터 엔지니어의 데이터 리터러시를 발전시키면서 데이터 엔지니어가 비기술적 사업가와 데이터 리터러시 강점을 공유할 수 있도록 권한을 부여해야 합니다. 이러한 조직의 데이터 리터러시 불균형을 해결함으로써 데이터 엔지니어는 조직의 데이터 리터러시를 적용하는 확장된 도구 세트를 갖게 됩니다.

데이터 엔지니어의 뛰어난 기술력 활용

건전한 데이터 엔지니어 팀을 구성하면 데이터 처리량에 대한 통계적 개념, 데이터 차단을 식별하고 해결하기 위해 대시보드를 읽는 방법, 시스템이 일부 데이터를 출력한 이유 등 많은 데이터 리터러시 기본 사항을 이해하고 있음을 알게 될 것입니다. 데이터를 조작, 이해 및 논쟁하는 데 사용되는 데이터 리터러시 기술은 데이터 엔지니어링을 넘어 매우 중요합니다.

다른 사업가들이 이러한 종류의 데이터 리터러시 기술을 배우면 반복 가능하고 체계적인 결과를 바탕으로 더 나은 결정을 내릴 수 있습니다. XNUMX % 의 비즈니스 리더가 Data Literacy가 회사의 성공에 큰 영향을 미친다는 데 동의합니다. 

데이터 엔지니어는 비즈니스맨에게 최상의 방법을 보여줌으로써 조직의 전반적인 데이터 리터러시를 높이는 데 도움을 줍니다. 해석하다, 탐구하다, 사용자 인터페이스를 통해 데이터를 처리합니다. 이러한 활동에서 사업가는 기본적인 데이터 리터러시 기술을 습득하고 적용할 수 있습니다.

데이터 엔지니어는 일반적인 비즈니스맨의 역할에서 요구되는 것보다 더 많은 데이터 리터러시가 요구되는 상황에 개입합니다. 그들은 할 수있다 자동화 활용 그리고 좋은 것을 만들고 유지하십시오. 데이터 아키텍처 무대 뒤에서. 예를 들어 A팀의 데이터 엔지니어는 소프트웨어 서비스를 만들고 큰 데이터 세트에 변경 사항이 발생하면 기록합니다. 팀 B의 다른 데이터 엔지니어는 구성에 이러한 알고리즘을 사용하여 중요한 데이터 세트 변경에 대해 조치를 취합니다. 

두 팀이 적용한 기술적 데이터 리터러시 기술은 사용자 인터페이스 내부에서 작동합니다. 그러나 사업가들은 업무를 수행하기 위해 이러한 내부 작동 방식을 아는 것을 건너뛸 수 있습니다.

조직 데이터 활용 능력의 격차

기술적인 데이터 리터러시가 발전하는 동안 데이터 엔지니어는 조직의 데이터 리터러시를 개선하기 위한 지원이 필요합니다. 그들은 “압도 엔터프라이즈 데이터 시스템 개발 및 유지 관리”라고 말하고 과로하게 됩니다. 

많은 데이터 엔지니어가 조직의 데이터 리터러시 격차로 인해 직장을 떠났거나 떠날 것을 고려할 것입니다. 이러한 현실은 기업에 나쁜 징조입니다.

필요한 프로그래밍 및 통계 기술 세트를 갖춘 건전한 데이터 엔지니어를 찾는 것만으로도 경기 침체 상황에서도 상당한 어려움이 있습니다. 다양한 부서와 비즈니스에서 조직의 주요 데이터 기능을 사용하고 전달하기 위한 이러한 요구 사항에 추가하고 거의 불가능한 것을 요청하십시오.

일부 회사는 다음을 통해 조직의 데이터 리터러시 격차를 메우려고 합니다. 데이터 거버넌스 프로그래밍, 데이터 엔지니어에게 데이터 세트 접근성에 대해 교육하기 위해 담당자를 다시 보냅니다.

또한 일부 조직에서는 피드백을 제공하거나 우선 순위를 강화하거나 데이터 엔지니어의 작업을 리디렉션하는 데이터 엔지니어링 팀의 프로젝트 또는 팀 리더를 고용합니다. 데이터 거버넌스 담당자와 프로젝트 리더는 데이터 엔지니어를 교육하고 조직의 데이터 활용 능력에 대해 소통해야 한다고 생각하십시오.

그동안 데이터 엔지니어는 더 많은 조직적 지원과 전문성 개발이 필요합니다. 의사 소통하기 공유 비즈니스 언어로 배우고 필요한 것. 또한 데이터 엔지니어는 데이터 기반 의사 결정을 내리기 위해 데이터를 읽고, 사용하고, 시각화하고, 해석할 수 있음을 다른 팀에 보여줄 기회가 필요합니다. 

조직의 데이터 리터러시 격차가 존재하는 이유

기업은 데이터 리터러시를 자동화 및 데이터 스토리지와 같은 기술과 동일시합니다. 그러나 Data Literacy는 단순한 그래프와 숫자 이상을 다룹니다. 에 대한 설문조사 190명의 미국 기반 임원 공개 기업은 데이터 자산을 활용하기를 원하지만 기술을 넘어서는 문화적 및 운영상의 문제가 가로막고 있습니다.

이러한 조직의 데이터 리터러시 틈에는 심각한 의미가 있습니다. 데이터 엔지니어는 다른 데이터 엔지니어링 팀이 해결한 솔루션을 실수로 만들 수 있습니다. 또한 작업자는 한 비즈니스 단위의 데이터 파이프라인 문제를 수정하고 이전 코드에 의존하는 다른 부서의 기능을 중단할 수 있습니다. 

예를 들어 팀 A는 시스템 간에 큰 데이터 세트의 변경 사항을 추적하는 솔루션을 설계할 때 데이터 활동을 추적하는 MySQL 스토리지 솔루션을 만듭니다. 또 다른 데이터 엔지니어 세트인 B팀은 이미 Java를 사용하여 대용량 데이터와 빠른 액세스를 위해 설계된 우수한 데이터 스토리지 시스템을 보유하고 있습니다. 이제 회사는 기능이 겹치는 두 가지 데이터 스토리지 기술을 보유하고 있습니다.

조직의 데이터 리터러시 격차를 해소한다는 것은 데이터 엔지니어가 기존 솔루션을 인식하고 액세스할 수 있으며 기술 데이터 솔루션을 구축하거나 새로운 기술을 적용하기 전에 이를 고려할 수 있음을 의미합니다. 또한 데이터 엔지니어는 문제를 해결하기 전에 잠재적인 수정 사항과 다른 부서에 미치는 영향을 고려할 것입니다. 

조직의 데이터 리터러시 관점 수용

데이터 엔지니어 간의 조직 데이터 리터러시 격차를 해결하려면 기업이 조직의 데이터 리터러시 관점을 수용하는 문화적 변화가 필요합니다. 그렇게 하려면 각 기업 관리자와 데이터 엔지니어가 데이터 활용 능력에 접근하는 방식에 필요한 변화가 필요합니다.

경영진은 데이터 리터러시 기술을 향상시키기 위해 데이터 엔지니어를 위한 전용 시간 및 데이터 리소스를 만들어야 합니다. 이를 위해 관리자는 우수한 데이터 리터러시 교육 서비스를 만들어 데이터 엔지니어에게 커뮤니케이션 리소스를 제공해야 합니다.

데이터 엔지니어가 사용할 수 있는 리소스는 데이터 거버넌스 이니셔티브 및 관리 이상으로 확장되어야 합니다. 대신 조직의 데이터 활용 능력은 별도로 기능 데이터 거버넌스에서. 

관리자 및 데이터 엔지니어와 함께 기업 커뮤니케이션 부서를 참여시키면 데이터 엔지니어 사이에서 조직의 데이터 리터러시를 촉진할 수 있습니다. 또한 통신 직원은 데이터 엔지니어가 필요로 하는 조직의 데이터 리터러시 교육 수준에 맞게 콘텐츠를 조정할 수 있습니다.

데이터 엔지니어는 비즈니스에서 조직의 데이터 리터러시를 배울 수 있습니다.

일반적인 비기술적 사업가는 데이터 엔지니어링 작업을 미러링하는 데이터 리터레이트 애플리케이션을 피하는 경향이 있는 반면, 데이터 과학자는 조직의 데이터 리터러시를 외면합니다. 대신 데이터 엔지니어는 데이터 지원 문제 해결 및 커뮤니케이션에 대한 협업 참여, 기여 및 참여를 위해 데이터 거버넌스 담당자 또는 프로젝트 관리자에 의존합니다.

이 사람들의 기술 세트는 사업가의 강점과 업무 활동에 공감합니다. 데이터 엔지니어는 기술적으로 데이터를 조작하지만 사람의 측면을 간과합니다. 따라서 이러한 기술을 배우기 위해 데이터 엔지니어와 비즈니스맨 간의 상호 작용이 도움이 될 것입니다. ㅏ 토스트마스터즈 클럽 이러한 연결을 수행하는 방법을 제공합니다.

데이터 엔지니어는 시스템 운영 및 개발에 가장 잘 접근합니다. 제품 마인드, 조직의 데이터 리터러시를 통해 얻은 것. 그런 다음 데이터 엔지니어는 조직의 전략과 일치하는 가장 중요한 비즈니스 요구에 맞게 데이터 아키텍처를 구축하고 최적화합니다. 

이러한 조직적인 데이터 리터러시 사고 방식을 통해 데이터 엔지니어는 새로운 알고리즘을 생성하거나 최신 기술을 적용하는 방법을 조사할 수 있습니다. 조직의 데이터 리터러시를 데이터 엔지니어가 자신의 기술 강점과 솔루션을 적용하는 것 외에도 사용하는 비즈니스 데이터 리터러시 기술로 생각하십시오. 

결론

기업은 데이터 엔지니어가 제공하는 기술과 교육을 통해 조직의 데이터 리터러시 기술을 성장시키는 데 필요한 방법에 대해 균형 잡힌 관점을 제공해야 합니다. 데이터 엔지니어는 데이터의 기술적인 측면에서 빛을 발합니다. 

이러한 작업자는 UI에 대해 팀 외부의 다른 사용자를 교육하여 강력한 기술 데이터 이해를 공유할 수 있습니다. 마찬가지로 데이터 엔지니어는 데이터 활용 능력 기술을 적용하여 비즈니스 역할을 지원할 수 있습니다.

동시에 데이터 엔지니어는 조직의 데이터 리터러시를 개발해야 합니다. 기업 커뮤니케이션과 함께 관리자는 데이터 엔지니어가 비즈니스 커뮤니케이션 기술을 성장시킬 수 있는 자료를 제공할 수 있습니다.

또한 조직의 데이터 리터러시 관점을 수용할 때 조직은 데이터 엔지니어가 데이터 리터러시 교육에 참여할 전용 시간을 만들 수 있습니다. 그 대가로 관리자는 데이터 엔지니어가 제품 렌즈를 통해 데이터 리터러시를 적용할 책임을 지도록 해야 합니다. 

또한 협업 데이터 문제 해결 및 전사적 데이터 리소스 활용에서 데이터 엔지니어의 기능을 확장합니다. 조직의 데이터 리터러시와 탄탄한 기술 데이터 리터러시를 입증한 직원에게 보상을 제공합니다.

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