ใช้แป้นลูกศรขึ้น/ลงเพื่อเพิ่มหรือลดระดับเสียงดาวน์โหลดเสียงความเชี่ยวชาญในการรู้ข้อมูลอาจหมายถึงพนักงานที่สร้างการวางแผนที่ดีขึ้นและการตัดสินใจที่ดีขึ้น CDO คนหนึ่งกล่าวว่าเพื่อให้สิ่งนี้เกิดขึ้น เธอให้พนักงานของเธอมีความสามารถในการตัดสินใจโดยใช้ข้อมูลเป็นหลัก“สิ่งที่เราพยายามทำคือสอนพวกเขาเกี่ยวกับการวิเคราะห์และสอนให้พวกเขาสามารถบอกเล่าเรื่องราวของข้อมูลได้” Teresa Smith หัวหน้าเจ้าหน้าที่ฝ่ายข้อมูลของ Defense Logistics Agency กล่าวใน Federal Monthly Insights — Analytics in Government
Smith กล่าวว่าหนึ่งในความท้าทายที่เติบโตขึ้นมาเป็นนักวิเคราะห์
ในโลกของข้อมูล DLA คือการเข้าใจคำถามที่มีคนพยายามตอบ“ในขณะที่เรากำลังพัฒนากลยุทธ์ด้านข้อมูลและทำให้เครื่องมือและข้อมูลเหล่านี้เข้าถึงได้สำหรับพนักงานของเรา เราต้องการให้แน่ใจว่าเราได้ให้ข้อมูลที่ถูกต้องแก่พวกเขาเพื่อช่วยพวกเขาตอบคำถามที่ถูกต้อง” Smith กล่าวในFederal ขับรถไปกับ Tom Temin
การฝึกอบรมที่ถูกต้องคือกุญแจสำคัญ Smith กล่าวว่าการ “ยกระดับทักษะพนักงาน” ช่วยให้ผู้คนได้รับความรู้ที่จำเป็นในการทำงานอย่างมีประสิทธิภาพ
“เราได้กำหนดบทบาทและความรับผิดชอบที่เกี่ยวข้องกับข้อมูล ระบุแหล่งข้อมูลที่เชื่อถือได้ แต่ภายในชุมชนข้อมูลและการวิเคราะห์ โดยเฉพาะอย่างยิ่ง เราในสำนักงานของฉันกำลังโฮสต์ชุมชนแห่งการปฏิบัติ ซึ่งเราครอบคลุมหัวข้อต่างๆ เช่น วิธีส่งเสริมความรู้ด้านข้อมูล ส่วนที่สำคัญเกี่ยวกับคุณภาพของข้อมูล การแบ่งปันข้อมูล และการทำงานร่วมกัน เพื่อให้เป็นจริง ชุมชนที่เข้าร่วมและพวกเขากำลังเรียนรู้จากกันและกัน” Smith กล่าว
DLA ใหญ่มาก ใหญ่มาก เพื่อถอดความเพียงส่วนหนึ่ง
ของวิธีที่เว็บไซต์ของ DLA ให้คำจำกัดความของเหตุผล: DLA เป็นหน่วยงานสนับสนุนด้านลอจิสติกส์ทางการรบของอเมริกา ซึ่งจัดการห่วงโซ่อุปทานทั่วโลกตั้งแต่วัตถุดิบจนถึงผู้ใช้ปลายทาง ไปจนถึงการจัดการ สำหรับทุกสาขาของกองทัพ คำสั่งการรบ 11 คำสั่ง และ หน่วยงานรัฐบาลกลางอื่น ๆ
“เรามีนักวิเคราะห์บางคนที่มุ่งเน้นเฉพาะด้าน แต่โดยส่วนใหญ่แล้ว พวกเขาจำเป็นต้องเข้าใจธุรกิจแบบองค์รวม เพราะเป็นเรื่องยากมากที่คุณไม่จำเป็นต้องเข้าใจด้านการวางแผนในด้านการจัดซื้อหรือด้านการจัดซื้อด้านการจัดจำหน่าย ด้าน” สมิ ธ กล่าว
Smith กล่าวว่างานด้านการวิเคราะห์ในภาครัฐเป็นมากกว่าการนำเสนอข้อมูลในรายงาน สิ่งสำคัญคือต้อง “เรียกข้อเท็จจริงที่เกี่ยวข้อง”
“เราสามารถพูดว่า ‘เฮ้ นี่คือตัวอย่างที่เราจำเป็นต้องเปลี่ยนหลักสูตร หรือดูว่ารายการกลุ่มนี้ส่งผลกระทบต่อเมตริกในลักษณะนั้น’ สิ่งที่เรากำลังพยายามทำจริงๆ เกี่ยวกับการวิเคราะห์บางอย่างของเรา ไม่เพียงแต่ให้มุมมองการวินิจฉัยเท่านั้น แต่ยังรวมถึงมุมมองเชิงคาดการณ์และเชิงกำหนด เพื่อให้เราสามารถดึงข้อมูลนั้นออกมาและกำหนดพฤติกรรมที่เหมาะสมได้อย่างแท้จริง แทนที่จะวางข้อมูลไว้ตรงนั้น ในสายตาและมีที่มัน เราไม่เพียงต้องรู้ว่าเกิดอะไรขึ้นในอดีตเท่านั้น แต่ต้องดูสิ่งที่จะเกิดขึ้นในอนาคตด้วยข้อมูลของเราด้วย” Smith กล่าว
