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title: 데이터 리터러시
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description: Blueprint guidance on building data literacy so people can read, work with, and communicate with data.
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# 데이터 리터러시

> [!TIP]
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> 이 콘텐츠는 조직이 데이터를 사용하여 영향력을 높이는 방법을 분석 및 개선하는 데 도움을 주는 성숙도 프레임워크인 Tableau Blueprint의 일부입니다. 여정을 시작하려면 [평가](https://www.tableau.com/ko-kr/learn/webinars/tableaus-blueprint-self-assessment)를 수행하십시오.

사람들은 매일 같이 이동 경로 선택에서 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.

좀 더 데이터에 기반한 조직이 되려면 단순히 소프트웨어를 도입하고 일을 끝낸 것으로 치부해서는 안 된다는 사실을 금방 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 학습](https://www.tableau.com/ko-kr/learn/data-literacy)에서는 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 학습](https://www.tableau.com/ko-kr/learn/data-literacy)을 이수하여 기본 기술을 습득했으면 규범적 Tableau 학습 경로를 통해 계속해서 교육을 통해 발전하도록 장려하십시오. 자세한 내용은 [Tableau 교육 역할별 기술](https://help.tableau.com/current/blueprint/ko-kr/bp_skills_tableau_education_role.htm)을 참조하십시오. 소규모 배포에 대해서는 [Tableau 라이선스 유형별 기술](https://help.tableau.com/current/blueprint/ko-kr/bp_skills_tableau_license_type.htm)을 참조하십시오.