데이터 리터러시( Data literacy )

데이터 리터러시( Data literacy )는 데이터 를 정보 로 읽고, 이해하고, 생성하고, 전달할 수 있는 능력 입니다. 일반 개념으로서의 문해력 과 마찬가지로 데이터 문해력은 데이터 작업과 관련된 역량 에 중점을 둡니다. 그러나 데이터를 읽고 이해하는 것과 관련된 특정 기술이 필요하기 때문에 텍스트를 읽는 능력과 유사하지 않습니다. 

 

리터러시(literacy)는 글을 읽고 해독하는 능력을 의미한다. 데이터 리터러시는 데이터를 목적에 맞게 활용하는 데이터 해석 능력을 말한다. 여기서의 데이터는 고도의 처리 기술이 필요한 빅데이터에서 단순 수치 등도 포함한다. 수많은 데이터가 쏟아지는 상황에서 데이터에 담겨있는 의미를 파악하여 의미를 파악해 내는 능력은 데이터 활용 과정 전반에 필요한 역량이다. 빅데이터 시대에 데이터 리터러시는 개인에게도 필요한 능력이며, 데이터 수집 역량, 관리 역량, 가공 및 분석 역량, 시각화 역량, 기획 역량 등이 데이터를 활용하는 능력이다.

 

 

데이터 수집 및 데이터 공유 가 일상화되고 데이터 분석 및 빅 데이터 가 뉴스, 비즈니스, [2] 정부 [3] 및 사회 에서 일반적인 아이디어가 됨에 따라 [4] 학생, 시민 및 독자에게 점점 더 중요해지고 있습니다. 데이터 활용 능력이 있습니다. 이 개념은 일반적으로 자동화된 수단을 통한 데이터 분석과 결과의 해석 및 적용과 관련된 데이터 과학과 관련이 있습니다. [5]

데이터 리터러시(Data literacy)는 그래프와 차트를 읽고 데이터에서 결론을 도출하는 능력을 포함하여 데이터의 의미를 이해하는 것을 포함하기 때문에 통계 리터러시 와 구별됩니다 . [6] 한편, 통계적 소양은 그래프, 표, 진술, 설문조사, 연구와 같은 "일상적인 매체에서 요약 통계를 읽고 해석하는 능력"을 의미한다. [6]

 

정보를 찾고 사용하기 위한 가이드로서 사서 는 학생과 연구원을 위한 데이터 활용 능력에 대한 워크샵을 이끌고 자신의 데이터 활용 능력을 개발하기 위해 노력합니다. [7]

기관 및 학문 분야에 걸쳐 도서관 교육 프로그램에서 적용 가능한 공통 참조 프레임워크로 사용할 수 있는 일련의 핵심 역량 및 내용이 제안되었습니다. [8]

사서가 만든 리소스에는 MIT 의 데이터 관리 및 출판 자습서, EDINA 연구 데이터 관리 교육(MANTRA), 에딘버러 대학의 데이터 라이브러리 및 미네소타 대학 도서관의 구조 엔지니어를 위한 데이터 관리 과정이 있습니다.