How many of us
have ever been watching the news,
and a story comes on, and we get captivated by it,
and then we start asking questions such as,
"Is this data and information correct?"
Or how many of us
have ever been in a check-out stand, looking at the newspapers and magazines -
and for those that don't know what a newspaper is,
it's printed word, not on social media -
but how many times have we been in that check-out stand
and said, "Nah, that can't be real?"
Or third, turning to social media,
how many of us have ever been on social media
and we see these viral stories that go around
that make us think or worry, kind of like the Momo Challenge,
and then we find out that it's a hoax?
The world we live in today
is producing so much instant access to information.
How do we decipher through it all?
And not only decipher through it all:
how do we take it to make a smart, informed decision?
Now what if I told you
that there is legitimately a skill in the world
that everyone can learn -
and not just learn, but get good at -
that will empower us to understand data and information better
and then to make a data-informed decision?
Sound too good to be true?
I promise it's not.
It is real, and it is accessible to everybody.
And this skill is data literacy.
Now before I jump in to exactly what data literacy is,
I want to set this foundation for us more
so we understand the era and the world that we live in
with technology and information.
Now the time period in which we live
has been called the Fourth Industrial Revolution.
Now what in the world does that actually mean?
It means a digital world,
and I think all of us can agree that we live in a very digital world.
In fact, it is very hard-pressed
to find people who don't have a computer in their pocket now, in a smartphone.
To help paint this picture even better,
I'm going to go through a few examples with you
just to show you how connected we are
and how much information is being produced.
The first example:
Did you know that nowadays
you need a refrigerator that has a touchscreen on it?
(Laughter)
And not just has a touchscreen,
but it can play a YouTube video for you, it can tell you the weather.
These things exist, did you know that you need it?
Now, in full disclosure, guess who has one of those?
(Laughter)
Second: Did you know that you need a dishwasher
that connects to your Internet?
Because I can't think of anything
I have ever wanted more when I'm at a movie theater
than to know when my dish-washing cycle is complete.
(Laughter)
Did you know you need that?
Third: Did you know
that it is becoming way too difficult
to turn a knob to turn your shower on?
(Laughter)
That now you can download an app
that can turn the water on and - by golly -
set it to the exact temperature that you want?
Not only that,
but you can have a touchscreen in your shower,
and that mixture of electricity and water -
(Laughter)
Did you know you need that?
The reality is, everything is being connected.
And not just connected: guess what that produces for us?
Data and information.
Now data has been called the new oil,
but I think we need to take a step back from that statement
to understand it better.
Data is this valuable asset,
but just like oil,
it has to go through people and refinement to get value.
This is data literacy.
Now by definition,
data literacy is the ability to read,
work with, analyze, and argue with data -
four skills that reside across a spectrum.
Notice what I did not say:
data literacy is not data science.
Not everyone in this world needs to be data scientist,
but everyone needs to be comfortable with data
to be able to succeed in the Fourth Industrial Revolution.
So let's dive through these four skills
to help us understand them better.
And to do that, we are going to imagine
that we all are buying a refrigerator.
Now the principles I'm about to teach and talk through
apply not only in a personal life;
they apply in the public sector,
they apply in business, and they apply in society.
The first characteristic is the ability to read data.
Now imagine that we are going to a store,
and we are looking at all these refrigerators,
and we have no clue which one is going to fit our world the best.
So the first step is
we are going to read the information and data that is provided to us,
and if you were to Google the word "to read":
it means to look at something and comprehend it.
So when we walk into the store and there are 30 refrigerators all over,
hopefully some without a touchscreen,
we can read the information that is given to us,
and comprehend it to make a smarter decision.
Reading data is one of the most powerful things
that can free up our minds in the Fourth Industrial Revolution.
If you think back hundreds of years,
did you know it could be a criminal act
to be able to read?
In no way am I saying it will be a criminal act to be able to read data,
but just like it did hundreds of years ago with all of this information around us,
the ability to read it and comprehend it is a key skill.
So back to our refrigerators.
We move along
and we get to the second characteristic of data literacy.
This is the ability to work with data.
Now one might ask themselves,
"Does this mean I have to get good at computer science and statistics
to work with data?"
The answer is no.
It means being comfortable with information
when it is presented to you.
If we think of those viral stories
that go around and they make us uncomfortable,
we become relieved when we find out it's a hoax.
Working and reading with data allows us
to determine it's a hoax before we have to find out.
So when we're buying these refrigerators
and each refrigerator has an information sheet,
we're comfortable taking that and consuming it,
to move along to the third characteristic of the data literacy definition,
and that means to analyze data.
Now what analyzing data does is it gets to the "why?" behind it.
I often say we want to move beyond an observation and get to the insight.
In reality, when a story is going around on social media,
most of the time,
we are making an observation of the information presented to us.
In the case of a refrigerator,
we walk into a store, see 30 refrigerators
and maybe five of them catch our attention:
we made an observation.
We then need to analyze the information about those five refrigerators
so that we can take it in
and find the insight that will lead to a smarter decision.
Analyzing also means being comfortable asking questions.
That's not something that happens too often
with social media in our day and age.
We should be questioning everything.
The fourth piece of the pie
is arguing with data.
Now, a little side note,
I am not encouraging you to go argue with the salesperson
as you try and pick your refrigerator.
Arguing with data means two things.
One: interrogate the information as it is presented to you.
Ask a lot of questions of the salesperson,
interrogate what they're giving you.
The second side of arguing with data and information
is this ability to put a position forward and back it up with information.
So put yourself in my shoes.
Let's say, my wife and I are remodeling and picking out this fridge.
We agree on absolutely everything.
(Laughter)
No.
We each have our position,
and then we argue it and back it up with facts and data
to arrive at the best refrigerator for us.
Four characteristics:
reading, working with, analyzing, and arguing with data
empower us as individuals to make sense of all the information that is out there
and then to make decisions with it.
Now I am asked very often,
"How do I start? What do I do?"
"Do I need to back to school and get good at statistics?"
"Do I need to learn how to code?"
Now I understand greatly, not everyone is as big a nerd as myself.
Not everyone wants to read a statistics textbook -
I promise you I do.
So what do you do to start?
I've coined a phrase that I use called "The Two Cs of Data Literacy."
The first C is I want you to become Curious.
I have five children.
Guess how many questions they ask me on a daily basis?
(Laughter)
And here's the kicker: I never ever want my kids to stop.
I watch their brains working through information and data in front of them,
to come to answers that I could only dream of making myself.
Because for some reason,
when we become adults, our curiosity disappears.
Become curious and ask questions of everything.
That is the start to powerful data literacy.
The second C of data literacy
is Creativity.
There is a lot of hype and a lot of discussion in the world
on what is AI, artificial intelligence, computers, machines
going to do to the future.
We're already in the Fourth Industrial Revolution.
We are already living in a digital world,
and I'm here to tell you the most powerful computer that is out there is in here;
it's in our minds.
The human element should never be stripped away from data.
It is a combination of those machines of data and artificial intelligence
combined with the human element.
And remember: those four characteristics are on a spectrum of skills.
But the second C of Creativity allows us to open up our human mind
to something that might seem boring or mundane,
but data and information have power.
Now overall, this world that we're living in truly can be improved
in society, in business, and in our own personal lives,
as we improve ourselves in reading,
working with, analyzing, and arguing with data.
If you want to have a foolproof way of succeeding in the future
and in this digital world
become data literate.
Thank you.
(Applause)
كم منا
كان يشاهد الأخبار يوماً ما،
ومن ثم وجد قصة، جذبت انتباهنا،
وبعدها بدء يسأل أسئلة مثل:
"هل هذه البيانات والمعلومات صحيحة؟"
أو كم منا،
كان يقف يتصفح المجلات والجرائد-
ولمن لا يعرف ما هي الجريدة،
هي كلمة مطبوعة ليست في وسائل التواصل الاجتماعي.
لكن كم مرة كنا نتصفح الأخبار
ونقول، "لايمكن لهذا أن يكون صحيحاً؟"
أو ثالثاً، الذهاب إلى وسائل التواصل،
كم منا كان يستخدم وسائل التواصل الاجتماعي
ومن ثم يرى تلك القصص المنتشرة من حوله
التي تجعلنا نفكر أو نقلق، الأمر شبيه بتحدى المومو
ومن ثم ندرك أن الأمر خدعة؟
العالم الذي نعيش فيه اليوم
يتيح لنا الوصول الفوري للمعلومات.
كيف يمكن أن نعرف الحقيقة من كل ذلك؟
وليس معرفة الحقيقة وحسب،
لكن كيف نستخدم ذلك لنصنع قرارا ذكيا حكيما؟
ماذا سيحدث إن أخبرتك
أن شرعياً هناك مهاراة
يمكن للجميع أن يتعلمها
وليس فقط يتعلمها، لكن يحترفها،
وسوف تساعدنا علي فهم المعلومات والبيانات بشكل أفضل.
ومن ثم صنع قرار حكيم معتمد على البيانات
يبدو أفضل من أن يكون حقيقة؟
أنا أعدكم أنه ليس كذلك.
أنه حقيقي، ويمكن للجميع أن يصل له.
تلك المهارة هي تحليل البيانات.
الآن، قبل أن أقول لكم ما هو تحليل البيانات،
أريد أن أوضح هذا الأساس لنا أكثر
حتى نفهم هذا العصر والعالم الذي نعيش فيه
مع التكنولوجيا والمعلومات.
الآن، الفترة الزمنية التي نعيشها
تسمى الثورة الصناعية الرابعة.
وفي هذا العالم ما يعني ذلك حقاً؟
يعني أنه عالم رقمي.
وأعتقد أننا يمكن أن نتفق على أننا نعيش في عالم رقمي للغاية،
في الحقيقة أنه مضغوط للغاية،
ليبحث عن الأشخاص الذين لا يملكون حواسب في جيوبهم، في هواتفهم المحمولة
حتى يساعد على رسم الصورة بشكل أفضل.
سوف أستخدم بضع الأمثلة لأوضح لكم،
حتى أريكم كم نحن مرتبطون
وكم المعلومات التي تنتج.
المثال الأول:
هل تعلم أنه في تلك الأيام
تحتاج إلى ثلاجة بخاصية اللمس بها؟
(ضحك)
وليست فقط خاصية اللمس،
بل تشغل فيديو من اليوتيوب وتخبرك ما هو الطقس.
تلك الأشياء موجودة، هل علمت أنك تحتاجها؟
الآن، في بوح للسر، خمنوا من يملك واحدة منها؟
(ضحك)
ثانياً: هل علمت أنك بحاجة إلى غسالة أطباق
متصلة بالإنترنت؟
لأنني لا يمكنني التفكير في أي شيء
احتجته أكثر منها عندما أكون في قاعة السينما
لأعرف متى ستنتهي دورة غسيل أطباقي.
(ضحك)
هل تعلم أنك بحاجة إلى ذلك؟
ثالثاً: هل علمت
أنه أصبح من الصعب للغاية
أن تدير مقبضا لتشغل دش الاستحمام؟
(ضحك)
الآن يمكنك تحميل تطبيق
يمكنه أن يشغل المياه -بواسطة السحر-
يضبطها إلى نفس درجة الحرارة التي تريدها؟
ليس هذا وحسب،
لكن يمكنك أن تملك دشا بخاصية اللمس،
وهذا يدمج بين الكهرباء والمياه.
(ضحك)
هل علمت أنك بحاجة إلى ذلك؟
الحقيقة هي أن كل شيء يصبح متصلاً.
وليس متصلاً وحسب، لكن خمن ماذا ينتج كل ذلك لنا؟
المعلومات والبيانات.
البيانات أصبحت تسمى البترول الحديث.
لكن أظن أننا يجب أن نأخذ خطوة للخلف لنرى ماذا يعني هذا .
لنفهمه بشكل أفضل.
البيانات ذات قيمة عالية.
لكنها مثل البترول،
يجب أن تمر بالناس وبالتعديلات لتصبح ذات قيمة.
وهذا هو تحليل البيانات.
الآن، باستخدام هذا التعريف،
تحليل البيانات هو القدرة على القراءة،
العمل بها، التحليل والاعتراض باستخدام البيانات.
أربع مهارات تنشأ باستخدام جهاز طيف.
لاحظ أنني لم أقل
أن تحليل البيانات ليس علم البيانات.
لا يجب على كل شخص في العالم أن يصير عالم بيانات،
لكن يجب على كل شخص أن يتأقلم مع البيانات.
حتي يستطيع أن ينجح في الثورة الصناعية الرابعة.
إذن، لنتعمق في الأربع مهارات تلك أكثر،
حتى يساعدنا على فهمهم بشكل أحسن.
ولنفعل ذلك، سوف نتخيل
أننا جميعاً قد اشترينا ثلاجة.
الآن، المبادئ التي سوف أتحدث عنها
تستخدم ليس فقط في الحياة الخاصة،
لكن في القطاع العام.
تستخدم في الأعمال وفي المجتمع.
أول خصائصها هي القدرة على قراءة البيانات.
تخيل أننا سوف نذهب إلى متجر.
وأننا نتفحص جميع الثلاجات،
وليس لدينا أي دليل عن أي واحدة تناسبنا أكثر.
إذن الخطوة الأولى هي
أننا سنقرأ البيانات والمعلومات المتوفرة لنا.
إذا بحثت في جوجل عن كلمة "اقرأ":
ستجد أن معناها هو النظر إلى كلمة وفهم معناها.
لذا عند ذهابنا للمتجر ونجد ثلاثين ثلاجة حولنا،
لنأمل أن بعضها بدون خاصية اللمس،
يمكن أن نقرأ البيانات المتوفرة لنا.
ونفهم معناها جيداً لنأخذ قراراً حكيماً.
قراءة البيانات واحدة من أهم أقوى الأشياء،
التي تساعدنا على تحرير عقولنا في الثورة الصناعية الرابعة.
إن فكرت في السنوات السابقة،
هل كان من الممكن أن من الإجرام
أن تكون قادراً على القراءة؟
أنا لا أقول أنه سيصير من الإجرام أن تكون قادراً على قراءة البيانات.
ولكنه فقط كما حدث منذ مئات السنين مع كل تلك المعلومات حولنا،
القدرة على قراءتها وفهمها هو مفتاح المهارة.
إذن، بالعودة إلى ثلاجاتنا.
سوف ننتقل سوياً
ونأخذ الخاصية الثانية لفهم تحليل البيانات.
هي القدرة على العمل باستخدام البيانات.
الآن ربما يسأل أحدهم نفسه؟
"هل هذا يعني أنني يجب أن أكون جيداً في علم الكمبيوتر والإحصاء
حتى أعمل باستخدام البيانات؟"
الإجابة هي لا.
ذلك يعني أنك يجب أن تكون متألفاً مع المعلومات
عندما تقدم لك.
إن فكرنا في تلك القصص الشهيرة
التي تحدث حولنا وتجعلنا غير مرتاحين،
سوف نهدأ عند معرفتنا أنها غير حقيقية.
العمل بالبيانات وقراءتها يسمح لنا
أن نحدد ونفهم أنها خدعة قبل أن نبحث عن حقيقتها.
لذا عند شرائنا تلك الثلاجات
وكل ثلاجة ملاحقة بكتيب معلومات عنها،
سنصبح متألفين مع أخذها واستخدامها.
لنأخذ الآن الخاصية الثالثة لمفهوم تحليل البيانات.
والتي هي تحليل البيانات.
الآن ما الذي يفعله تحليل البيانات ليكون محاطا بكل هذا التساؤل؟
بالعادة أنا أقول أننا يجب أن ننتقل إلى ما هو خلف الملاحظة ونفهم الرؤية.
في العالم الحقيقي عندما تنتشر قصة على مواقع التواصل الاجتماعي،
أغلب الأوقات،
نحن نصنع ملاحظة بناءً على المعلومات المقدمة لنا.
في حالة الثلاجة،
نحن ندخل إلى المتجر ونجد 30 ثلاجة
وربما خمسة منهم تحوز على إعجابنا،
ثم نصنع ملاحظة.
ثم يجب أن نحلل المعلومات عن الخمس ثلاجات
ثم يمكننا أن نأخذها
ونجد الرؤية التي ستقودنا إلى القرار المناسب.
التحليل أيضاً معناه أن تكون متألفاً مع إطلاق الأسئلة.
وهذا شيء لا يحدث عادة
في وسائل التواصل تلك الأيام.
يجب أن نتساءل عن كل شيء.
الجزء الرابع من القصة،
هو الاعتراض باستخدام البيانات.
الآن، ملاحظة جانبية صغيرة،
لا أشجعكم على الذهاب إلى البائع والتجادل معه
بينما تحاولون أن تختاروا ثلاجتكم.
الاعتراض باستخدام البيانات يعني شيئان:
الأول: استفهام المعلومات عندما تقدم لكم.
اسأل البائع العديد من الأسئلة،
استفهم ما الذي يقدمونه لك.
الجانب الآخر من الاعتراض باستخدام البيانات والمعلومات
هي القدرة على وضعه أمامك ودعمه بالمعلومات.
أي ضع نفسك مكاني.
لنقل مثلاً، أنا وزوجتي نقارن واخترنا تلك الثلاجة.
نحن نتفق على كل شيء مطلقاً.
لا
(ضحك)
كل منا لديه موقفه،
ومن ثم نعترض ونتناقش وندعم موقفنا بالحقائق والبيانات.
لنصل إلى أفضل ثلاجة لنا.
أربع خصائص:
قراءة البيانات، تحليلها، العمل بها، والاعتراض باستخدام البيانات
يدفعنا كأفراد لنصنع منطقا من كل المعلومات المتواجدة حولنا
ومن ثم أخذ القرارات المناسبة.
الآن يسألني الكثيرون،
"كيف أبدأ؟ ماذا أفعل؟ "
"هل يجب أن أعود إلى المدرسة وأصبح جيداً في الإحصاء؟ "
"هل يجب أن أتعلم البرمجة؟ "
أنا أفهم أن الجميع ليس غريبي الأطوار مثلي أنا.
لا يحب الجميع قراءة كتاب الإحصاء
صدقوني أنني أفعل ذلك.
إذن ماذا تفعل حتى تبدأ؟
قد صنعت جملة استخدمها وهي "قاعدتين تحليل البيانات"
القاعدة الأولى هي أن تصبح فضوليا.
لدي خمسة أطفال.
خمن كم عدد الأسئلة التي تطرح علي يومياً؟
(ضحك)
وها هي الخدعة: لم أرغب أبداً أن يتوقف أطفالي.
أنا أشاهد عقولهم تعمل باستخدام البيانات والمعلومات المتوفرة أمامهم،
ليصلوا إلى إجابات لم أستطع أن أصل لها.
بسبب بعض الأسباب،
أنه عندما نكبر فإن فضولنا يختفي.
فلتصبح فضولي وتتساءل عن كل شيء حولك.
تلك هي البداية لتحليل بيانات قوي.
القاعدة الثانية لتحليل البيانات
هي الإبداع.
هناك الكثير من الضجيج والمناقشة في العالم
حول ما هو الذكاء الاصطناعي، الحواسيب، الآلات
وعن تأثيرهم بالمستقبل.
نحن بالفعل في الثورة الصناعية الرابعة.
نحن نعيش بعالم رقمي بالفعل،
وأنا هنا لأخبركم أن أقوى حاسوب متواجد حولنا
هو عقولنا.
العنصر البشري لا يمكن أبداً فصله عن البيانات.
إنه مزيج من الآلات، البيانات والذكاء الاصطناعي
بالإضافة إلى العنصر البشري.
وتذكر أن الأربع خصائص تلك هي طيف المهارات.
لكن قاعدة الإبداع تساعدنا على توسيع عقولنا
قد يبدو هذا شيئاً مملاً أو اعتيادياً،
لكن البيانات والمعلومات لديهم القوة.
علي أي حال، العالم الذي نعيش فيه يمكن تحسينه
بالمجتمع، بالأعمال، بالحياة الشخصية،
إذا حسنَا من أنفسنا في قراءة البيانات،
العمل بها، وتحليلها، والاعتراض بها.
إذا أردت طريقة سهلة للنجاح في المستقبل
وفي هذا العالم الرقمي
فلتصبح محلل بيانات.
شكراً لكم.
(تصفيق)
¿Quién de Uds.
alguna vez mirando el noticiero
vio una historia que los cautivó
y comenzaron a hacer preguntas como:
¿Los datos y la información son correctos?
¿Cuántos aquí
estando en la caja registradora, miraba los diarios y revistas.
Y para aquellos que no saben qué es un diario,
es la palabra impresa, que no está en las redes sociales.
Pero, ¿cuántas veces han estado en la caja y han dicho:
"Eso no puede ser cierto"?
O en las redes sociales.
¿Cuántos han estado en las redes sociales
y han visto esas historias virales que circulan
y que nos preocupan, como la del desafío de Momo,
y después se enteran que eran inventadas?
El mundo en el que vivimos hoy
produce un acceso demasiado rápido a la información.
¿Cómo podemos descifrarlo todo?
Y no sólo descifrarlo,
sino, ¿cómo lo usamos para tomar buenas decisiones?
¿Qué pasaría si les dijera
que realmente existe una habilidad
que todos pueden aprender,
y no solo aprender, sino ser buenos en eso,
y que nos dará el poder para entender mejor la información
y luego tomar decisiones basadas en esa información?
¿Demasiado bueno para ser verdad?
Les prometo que no lo es.
Es real y es accesible para todos.
Y esa habilidad es la alfabetización de datos.
Antes de contar qué es,
quiero sentar la base un poco más
para que entendamos la era y el mundo en el que vivimos,
con su tecnología e información.
Al período en el que vivimos
se ha llamado "Cuarta revolución industrial".
¿Y eso qué rayos significa?
Significa que vivimos en un mundo digital
y creo que nadie puede negar
que vivimos en un mundo muy digital.
De hecho, es muy difícil encontrar a alguien
que no tenga una computadora en el bolsillo, un smartphone.
Para presentar el panorama un poco mejor,
voy a dar algunos ejemplos
para demostrar lo conectados que estamos
y la cantidad de información que se produce.
El primer ejemplo:
¿Saben que hoy en día
necesitan tener un refrigerador que tenga una pantalla táctil?
(Risas)
Y no sólo una pantalla táctil,
sino que pueda reproducir un video de YouTube
y que te diga el tiempo atmosférico.
Estas cosas existen, ¿Saben que las necesitan?
Voy a ser sincero, ¿adivinen quién tiene una?
(Risas)
Segundo: ¿sabían que necesitan un lavavajillas
que tenga conexión a internet?
Porque nada me haría más feliz
que estar en el cine
y saber cuándo termina el ciclo del lavavajillas.
(Risas)
¿Sabían que necesitan uno?
Tercero:
¿Sabían que cada vez es más difícil
girar una perilla para abrir la ducha?
(Risas)
¿Sabían que pueden descargar una aplicación
que abre la toma de agua y, ¡dios mío!,
les deja regular la temperatura exacta?
Y no sólo eso,
también pueden tener una pantalla táctil,
una mezcla de electricidad y agua.
(Risas)
¿Sabían que lo necesitan?
La realidad es que todo está cada vez más conectado.
Y no sólo está más conectado, adivinen qué produce.
Datos e información.
A los datos se los llama el nuevo combustible,
pero pienso que debemos tomar distancia de esa afirmación
para entenderla mejor.
Los datos son un recurso valioso,
pero, como el combustible,
tiene que pasar por mucha gente y refinado para obtener calidad.
Esto es la alfabetización de datos.
Por definición,
es la capacidad de trabajar con los datos,
leer, analizar y discutirlos.
Cuatro habilidades que residen en todo el espectro.
Presten atención a lo que no dije.
La alfabetización de datos no es una ciencia de datos.
No todos necesitamos ser científicos de datos,
pero sí necesitamos sentirnos cómodos con los datos
para triunfar en la cuarta revolución industrial.
Así que hablemos de estas cuatro capacidades
para entenderlas mejor.
Imaginemos
que estamos comprando un refrigerador.
Los principios de los que voy hablar
no solo se aplican en la vida personal,
se aplican en el sector público,
se aplican en los negocios y en la sociedad.
La primera característica es la capacidad de leer datos.
Imaginen que vamos a una tienda
y estamos mirando los refrigeradores
y no tenemos idea cuál será el mejor para nosotros.
El primer paso
es leer la información y los datos que se nos ofrecen.
Si buscan la palabra 'leer' en Google,
verán que significa ver y entender.
Así que cuando vamos a la tienda y vemos 30 refrigeradores,
con suerte algunos sin pantalla táctil,
podemos leer la información que se nos da
y entenderla para tomar una buena decisión.
Leer datos es una de las cosas más poderosas
que puede liberar la mente en la cuarta revolución industrial.
Recuerden el mundo de hace cientos de años.
¿Sabían que saber leer era un crimen?
No estoy diciendo que saber leer datos será un crimen,
pero, al igual que cientos de años atrás,
la capacidad de leer toda esa información y comprenderla es fundamental.
Volvamos a los refrigeradores.
Avanzamos
y llegamos a la segunda característica de la alfabetización de datos:
La capacidad de trabajar con los datos.
Puede que se pregunten:
¿Esto significa que hay que ser bueno en informática y estadística
para trabajar con datos?
La respuesta es no.
Significa sentirnos cómodos
con la información que se nos presenta.
Si pensamos en esas historias virales que circulan
y nos incomodan,
nos aliviamos cuando nos enteramos que no son ciertas.
Leer datos y trabajar con ellos permite determinar
que son inventadas, mucho antes de lo necesario.
Así que cuando compramos un refrigerador
y cada uno tiene una ficha informativa,
tenemos la confianza para tomarla y consumirla
y avanzar a la tercera característica de la definición
y esa es: analizar los datos.
El análisis de datos indaga el porqué de las cosas.
Siempre digo que tenemos que ir más allá de una observación
para llegar a la comprensión.
Cuando una historia circula por las redes sociales,
la mayor parte del tiempo
hacemos una observación a partir de la información presentada.
En el caso de un refrigerador,
entramos en la tienda, vemos 30,
y tal vez cinco nos llamen la atención.
Hicimos una observación.
Tenemos que analizar la información sobre esos cinco refrigeradores
para asimilarla
y reflexionar y poder tomar una buena decisión.
El análisis también significa no tener miedo a hacer preguntas.
Hoy en día, eso no es algo que pase seguido con las redes sociales.
Tenemos que cuestionar todo.
La última característica
es discutir los datos.
Ahora, un comentario aparte,
no les propongo que discutan con el vendedor
cuando estén tratando de elegir el refrigerador.
Discutir los datos significa dos cosas.
Una: cuestionar la información que les están presentando.
Hagan muchas preguntas al vendedor,
cuestionen lo que se les dice.
El otro lado de la discusión de los datos y la información
es la capacidad de definir una postura y defenderla con información.
Así que pónganse en mi piel.
Digamos que mi esposa y yo estamos remodelando
y vamos a elegir un refrigerador.
Estamos de acuerdo en todo.
No.
(Risas)
Los dos tenemos una postura,
discutimos y la defendemos con datos y hechos
para comprar el refrigerador que más nos conviene.
Cuatro características:
trabajar, leer, analizar y discutir los datos
que nos dan el poder para entender toda la información
y, a partir de eso, tomar buenas decisiones.
A menudo me preguntan:
¿Cómo empiezo? ¿Qué hago?
¿Tengo que volver a estudiar para ser bueno en estadística?
¿Tengo que aprender programación?
Yo los entiendo, no todos son nerds como yo.
No todos quieren leer un libro de estadística.
Les aseguro que yo sí.
Entonces, ¿con qué podemos comenzar?
Uso una frase llamada: Las dos 'C' de la alfabetización.
La primera es porque quiero que sean curiosos.
Tengo cinco hijos.
Adivinen cuántas preguntas me hacen todos los días.
(Risas)
Y esto es lo mejor: no quiero que dejen de hacerlo.
Veo cómo sus cerebros procesan la información y los datos,
y llegan a respuestas a las que yo nunca podría llegar.
Porque, por alguna razón,
cuando somos adultos, la curiosidad desaparece.
Despierten la curiosidad y háganse muchas preguntas.
Ese es el comienzo de una poderosa alfabetización.
La segunda 'C'
es la creatividad.
Hay mucho alboroto y discusión en el mundo
sobre lo que va a hacer la inteligencia artificial,
las máquinas y las computadoras en el futuro.
Ya estamos en la cuarta revolución industrial.
Ya vivimos en un mundo digital.
Y estoy aquí para decirles que la máquina más poderosa
está aquí.
Es la mente.
Nunca se debe separar el elemento humano de los datos.
El poder está en la combinación de las máquinas de datos
e inteligencia artificial y el elemento humano.
Y recuerden, esas cuatro características están en un espectro de habilidades.
Pero la segunda 'C' de creatividad nos permite abrir la mente humana
a algo que puede parecer aburrido o mundano,
pero los datos y la información son poderosos.
En general, el mundo en el que vivimos se puede mejorar,
la sociedad, los negocios y nuestra vida personal
a medida que mejoramos en la lectura,
el trabajo, el análisis y la discusión de datos.
Si quieren tener una forma infalible de triunfar en el futuro
y en este mundo digital,
alfabetícense en el uso de datos.
Gracias.
(Aplausos)
얼마나 많은 사람이 뉴스를 보고
그 이야기에 매료되고 나서
'이 자료와 정보가 정확할까?'하는 의심을 해봤을까요?
얼마나 많은 사람이
계산대에서 차례를 기다리는 동안 진열된 신문이나 잡지를 보면서
신문이 뭔지 모르는 분들을 위해 설명드리자면
신문은 SNS에 올라오지 않는 인쇄물이랍니다.
도대체 몇 번이나
"에이, 말도 안돼"라고 읊조렸을까요?
세 번째로, SNS를 예로 들면
얼마나 많은 사람이 SNS에서
급속하게 퍼지는 화제들 때문에 걱정하기도 합니까?
'모모 챌린지'같은 괴담 말이죠.
결국은 거짓이라는 것을 알게 되죠.
오늘날 현대사회는
정보를 즉각적으로 접할 수 있습니다.
우리는 그 정보들을 어떻게 다 판단할 수 있을까요?
또 정보를 판단하는 것뿐 아니라
그 정보들로 어떻게 근거있고 현명한 결정을 내릴 수 있을까요?
만약 제가 여러분께 이렇게 말씀드린다면 어떨까요?
이 세상에 적절한 기술이 있어
모든 사람이 배울 수 있고
그저 배우는 것에 그치지 않고 능숙하게도 하여
자료와 정보를 이해하고 이를 통해
데이터 기반 결정을 할 수 있다고요.
너무 매력적이라 현실성 없는 이야기 같나요?
결코 그렇지 않다고 말씀드립니다.
이 기술은 실재하고 누구에게나 열려 있습니다.
그 기술은 바로 데이터 문해력입니다.
데이터 문해력이 정확히 무엇인지 알아보기 전에
이 개념에 대한 기초를 좀 말씀드려서
우리가 살고 있는 현시대를 이해하도록
현 세계의 기술과 정보에 대해 설명드리겠습니다.
우리는 현재 4차산업혁명시대에 살고 있죠.
이 용어가 의미하는 바는 무엇일까요?
바로 디지털 세계입니다.
우리가 디지털 사회에 산다는 것에 모두 동의하실 겁니다.
작은 컴퓨터인 스마트폰이 없는 분은 실제 거의 없을 겁니다.
배경을 좀 더 자세히 설명드리기 위해
몇 가지 예를 들어서
사람들이 어떻게 연결되어 있고
얼마나 많은 정보들이 생산되는지 보겠습니다.
첫 번째 예시입니다.
요즘에는 터치스크린이 있는 냉장고가 필요한 것을 알고 계셨나요?
(웃음)
터치스크린뿐만이 아니라
유튜브 영상도 재생하고 날씨도 알려줍니다.
이러한 기능이 있음에도, 이 기능이 필요하리라고 생각했나요?
이제, 솔직히 다 털어놓고, 이런 냉장고가 있으신 분?
(웃음)
두 번째 예시로 식기세척기가
인터넷 연결이 필요하리라고 아셨나요?
왜냐하면 제가 어느 때보다 극장에 있을 때 특히
식기세척기가 언제 끝나는지 알고 싶더라고요.
(웃음)
이런 기능이 필요할 걸 아셨나요?
세 번째 예시입니다.
샤워기 손잡이를 돌려 켜는 일이 이렇게나 어려워지리라고 생각해보셨나요?
(웃음)
이제 앱을 다운받아서 샤워기를 켤 수 있죠.
그리고 세상에, 여러분이 원하는 정확한 온도로 설정이 가능하죠.
이뿐만 아니라
샤워 중에도 터치스크린이 필요할 수 있습니다.
전기와 물이 섞이죠.
(웃음)
이런 것들이 필요할 것을 아셨나요?
현실은 모든 것이 연결되어 있습니다.
단순히 연결된 것만이 아닌데요, 어떤 것을 생산하고 있을까요?
데이터와 정보입니다.
이제 데이터를 새로운 석유로 부릅니다.
그렇지만 이 주장에서 한 발짝 물러나서 생각해야 합니다.
조금 더 자세히 이해하기 위해서요.
데이터는 귀중한 자산입니다.
그렇지만 석유처럼
이용하는 사람이 있고 정제를 해야 가치를 얻게 됩니다.
이것이 데이터 문해력 입니다.
데이터 문해력의 정의는 데이터를 읽고,
판단, 분석, 이용하는 능력입니다.
네 가지 기술이 이 범위에 듭니다.
제가 말하지 않은 것을 눈치채셨나요?
데이터 문해력은 데이터 과학과 다릅니다.
세상 모든 사람들이 데이터 과학자가 될 필요는 없지만
모든 사람들은 데이터에 익숙해져야 합니다.
4차산업혁명시대에 성공하려면요.
그럼 네 가지 기술을 살펴봅시다.
살펴보고 나면, 이해하는 데 도움이 될 겁니다.
이를 위해, 냉장고를 구매한다고 가정해봅시다.
제가 강연 중에 알려드릴 원리는
개인의 삶뿐만 아니라
공공부문에도 활용할 수 있고
사업분야와 사회에도 적용가능합니다.
첫 번째 특징은 데이터를 읽는 능력입니다.
상점에 가서 냉장고를 살펴본다고 상상해 보세요.
그런데 어떤 게 제일 좋을지 알 수가 없습니다.
따라서 첫 번째 단계는 주어진 정보와 데이터를 읽는 겁니다.
구글에 "읽기"를 검색해보면
어떤 것을 살펴보고 이해하기라고 나옵니다.
상점에 가보니 냉장고가 30종이 있다면
터치스크린이 없길 바라고요,
우리에게 주어진 정보를 읽고
이해해서 더 나은 결정을 할 수 있죠.
데이터 읽기는 강력한 능력 중 하나로
4차산업혁명시대에 우리의 사고방식을 자유롭게 합니다.
수백 년 전을 생각해봅시다.
그 당시에는 읽을 줄 아는 것이 불법이었습니다.
데이터를 읽을 줄 안다는 것이 범죄가 될 거라고 말하는 게 아닙니다.
수백 년 전에 우리 주위에 있던 정보를 이해하는 게 중요했던 것처럼
읽고 이해하는 능력은 핵심 기술입니다.
다시 냉장고로 돌아가 봅시다.
이제 나아가서 데이터 문해력의 두 번째 특징을 살펴보겠습니다.
데이터를 판단하는 능력입니다.
스스로 자문할 수도 있겠습니다.
"컴퓨터 과학과 통계에 능해야 한다는 이야긴가요?"
"데이터를 판단하려면요?"
물론 아닙니다.
바로 정보를 접했을 때 정보와 친숙해지는 겁니다.
여러가지 떠도는 이야기를 들으면 불편한 기분이 들기도 합니다.
그 이야기가 거짓임을 알면 안심합니다.
데이터를 읽고 판단하는 일은
진실 여부를 판단해야하기 전에 거짓임을 판단할 수 있게 합니다.
냉장고를 구매할 때
각 냉장고의 정보가 있다면
정보를 받아들이고 이해하는 데 편안해지는 것입니다.
바로 데이터 문해력 정의의 세 번째 특징으로 이어집니다.
바로 데이터를 분석하는 것입니다.
데이터 분석에는 "왜?"라는 의문점이 숨겨져 있습니다.
인간은 관찰을 넘어 통찰력을 얻고 싶어합니다.
현실에서, 소셜미디어에 이야기가 퍼지면
대부분, 접한 정보를 관찰합니다.
냉장고의 경우,
가게에 가서 냉장고를 30종 쯤 보면
아마 다섯 개 정도에 관심이 갈 것입니다.
관찰을 하게 되는 것이죠.
그 냉장고 다섯 개의 정보를 분석하여
정보를 습득하고
현명한 선택을 위한 통찰력을 찾게 됩니다.
분석은 또한 질문하는 것에 익숙해지는 것도 의미합니다.
질문은 오늘날 소셜미디어에서는 그다지 자주 일어나지는 않죠.
모든 것에 의문을 가져야 합니다.
데이터 문해력의 네 번째 특징은
데이터로 논쟁하는 것입니다.
잠깐 덧붙여 말하면
냉장고를 고를 때 판매원과 언쟁을 하라는 뜻이 아닙니다.
데이터로 논쟁하는 것은 두 가지 의미를 담고 있습니다.
첫째, 주어진 정보에 대해 질문을 던지세요.
판매원에게 질문을 많이 하세요.
그들이 주는 정보에 대해 의문을 품고 질문하세요.
둘째, 데이터와 정보로 논쟁하는 것은
주장을 내세우고 정보로 뒷받침을 하는 능력을 말합니다.
상대방의 입장에서 생각해봅시다.
제 아내와 집 리모델링을 하고 냉장고를 고른다고 해봅시다.
모든 면에서 합의를 보았죠.
사실은 아닙니다.
(웃음)
저와 아내는 각각의 생각이 있고,
논쟁 후에 사실과 데이터로 뒷받침하여
최적의 냉장고를 고를 수 있게 된 것이죠.
이 네 가지 특징,
독해, 판단, 분석 그리고 데이터로 논쟁하는 것은
개인이 정보를 이해하는데 도움을 주고
결정을 할 수 있도록 합니다.
다음은 제가 자주 받는 질문입니다.
"어떻게 시작해야 하죠? 무슨 일을 해야 하죠?"
"학교로 돌아가 통계공부를 해야 하나요?"
"코딩을 배워야 할까요?"
모두가 저만큼 괴짜는 아니라는 걸 충분히 이해합니다.
모든 사람이 통계학 교과서를 읽고 싶어하진 않습니다.
저는 좋아합니다만.
(웃음)
그렇다면 어떻게 시작해야 할까요?
저는 "데이터 문해력의 두가지 C"라는 말을 만들어 냈습니다.
첫 번째 C(Curious)는 호기심입니다.
저는 아이가 다섯이 있습니다.
매일 아이들이 얼마나 많은 질문을 할지 예상이 되세요?
(웃음)
하지만 저는 아이들에게 그만 질문하라고 말하지 않습니다.
아이들이 눈앞의 정보와 데이터를 이용해 머리를 써서
저는 단지 꿈으로만 생각했던 답에 이르는 것을 봅니다.
여러 가지 이유로,
어른이 되면 호기심이 사라지게 됩니다.
호기심을 잃지말고 모든 것에 의문을 가지세요.
강력한 데이터 문해력의 첫걸음입니다.
데이터 문해력의 두 번째 C(Creativity)는 창의성입니다.
광고가 넘쳐나고 담론도 쏟아지고 있습니다.
AI ( 인공지능), 컴퓨터, 기계가
미래에 무엇을 할지에 대해서 말이죠.
우리는 이미 4차산업혁명시대에 들어서 있습니다.
이미 디지털 세계에 살고 있습니다.
저는 현재 가장 강력한 컴퓨터가 바로 여기 있다고 말하려고 합니다.
바로 우리의 마음입니다.
인간적인 요소는 데이터와 분리된 적이 없습니다.
그것은 데이터 기계들과
인간적인 요소와 결합한 인공지능의 조합입니다.
그리고 이 네 가지 특징은 기술의 범주임을 꼭 명심하세요.
두 번째 C에 해당하는 창의성은 인간의 마음을 열어서
따분하거나 지겨운 일처럼 보이는 것을 다루게 해주지만
데이터와 정보는 힘이 있습니다.
현재 우리가 살고있는 세계는 진정 더 발전할 수 있습니다.
사회적, 사업적, 그리고 개인의 삶적인 측면에서요.
우리가 읽고, 판단하고,
분석하고, 데이터로 논쟁하는 법을 향상시킨다면요.
디지털 세계와 미래에서 확실하게 성공하고 싶다면
꼭 데이터 문해력을 키우시기 바랍니다.
감사합니다.
(박수)
Quantos de nós
já estiveram a ver o noticiário,
e, quando surge uma história, ficamos cativados por ela,
e começamos a fazer perguntas como:
"Será que estes dados e informações estão corretos?"
Ou quantos de nós
já estiveram numa fila para a caixa, a olhar para os jornais e revistas
- para quem não sabe o que é um jornal,
são palavras impressas, não nas redes sociais -
mas quantas vezes estivemos naquela fila de caixa
e dissemos: "Ná, não pode ser verdade"?
Ou terceiro, virando-me para as redes sociais,
quantos de nós já estiveram nas redes sociais
e vemos estas histórias virais a circular
que nos fazem pensar ou preocupar - tal como o Desafio da Momo -
e depois descobrimos que são uma aldrabice?
O mundo em que vivemos hoje
está a produzir imenso acesso instantâneo à informação.
Como é que deciframos entre tudo isso?
E não apenas decifrar entre tudo isso.
Como é que a usamos para tomar decisões informadas e inteligentes?
E agora, se vos dissesse
que existe de forma legitima uma competência no mundo
que todos podem aprender
- não somente aprender, mas tornar-se bom nisso -
que nos vai capacitar para entender melhor dados e informações
e depois tomar decisões informadas?
Demasiado bom para ser verdade?
Garanto que não.
É real, e é acessível a todos.
Esta competência é a literacia de dados.
Antes de começar a falar no que é a literacia de dados,
quero estabelecer os fundamentos
para entendermos a era e o mundo em que vivemos
com a tecnologia e a informação.
O tempo em que vivemos
tem sido chamado de Quarta Revolução Industrial.
O que raio é que isso quer dizer?
Quer dizer um mundo digital,
Penso que todos podemos concordar que vivemos num mundo muito digital.
De facto, é muito difícil encontrar pessoas
que não têm um computador no bolso, no "smartphone".
Para ajudar a entender melhor,
vou examinar alguns exemplos convosco
apenas para mostrar quão conectados estamos
e quanta informação está a ser produzida.
O primeiro exemplo:
Sabiam que, hoje em dia,
precisam de um frigorífico que tem um ecrã táctil?
(Risos)
E não é só um ecrã táctil,
mas que pode reproduzir vídeos do YouTube, que pode dizer o tempo.
Estas coisas existem, sabiam que precisam delas?
Agora, sem ocultar nada, adivinhem quem tem um desses?
(Risos)
Segundo: Sabiam que precisam de uma máquina de lavar loiça
que se liga à Internet?
Porque eu não consigo imaginar
algo que eu mais queira, quando estou no cinema,
do que saber quando é que o ciclo de lavagem está completo.
(Risos)
Sabiam que precisam disso?
Terceiro:
Sabiam que se está a tornar demasiado difícil
rodar uma torneira para abrir o chuveiro?
(Risos)
Que agora podem fazer "download" de uma aplicação
que pode abrir a água e - imaginem só -
regular a temperatura exata que pretendemos?
E mais,
podemos ter um ecrã táctil no chuveiro,
e essa mistura de eletricidade e água...
(Risos)
Sabiam que precisam disso?
A realidade é que tudo está a ser conectado.
E não só conectado: adivinhem o que isto produz para nós?
Dados e informações.
Os dados agora são chamados o "novo petróleo",
mas acho que devemos olhar de longe para essa afirmação
para a entender melhor.
Os dados são um bem valioso
mas, tal como o petróleo,
necessitam de passar por pessoas e de serem refinados para ganhar valor.
Isso é literacia de dados.
Agora, por definição,
a literacia de dados é a capacidade de ler,
de trabalhar com os dados, de os analisar e de os questionar,
quatro competências dentro de um espectro.
Reparem que eu não disse
que a literacia de dados é ciência de dados.
Nem toda a gente no mundo precisa de ser cientista de dados,
mas todos precisam de se sentirem confortáveis com dados
para serem bem-sucedidos na Quarta Revolução Industrial.
Então, vamos mergulhar nestas quatro competências
para nos ajudar a entendê-las melhor.
Para o fazer, vamos imaginar
que vamos todos comprar um frigorífico.
Os princípios que estou prestes a vos ensinar
não se aplicam só na vida pessoal,
também se aplicam no setor público,
aplicam-se nos negócios, e aplicam-se na sociedade.
A primeira característica é a capacidade de ler dados.
Imaginem que vamos a uma loja,
estamos a olhar para todos os frigoríficos
e não fazemos ideia de qual o mais adequado às nossas necessidades.
Então o primeiro passo
é ler a informação e os dados fornecidos.
Se forem pesquisar no Google a palavra "ler",
significa olhar para algo e compreendê-lo.
Quando entramos na loja e estão lá 30 frigoríficos,
deve haver alguns sem ecrã táctil,
podemos ler as informações que nos são fornecidas,
e compreendê-las para tomar uma decisão inteligente.
Ler dados é uma das coisas mais poderosas
que pode libertar a nossa mente na Quarta Revolução Industrial.
Sabiam que, há centenas de anos,
saber ler podia ser um ato criminoso?
De forma alguma estou a dizer que será um ato criminoso saber ler dados
mas, tal como há centenas de anos, com toda a informação que nos rodeia,
a capacidade de a ler e compreender é uma competência fundamental.
Voltando aos frigoríficos.
Avançamos
e chegamos à segunda característica da literacia de dados.
É a capacidade de trabalhar com dados.
Podem-se estar a perguntar:
"Isso significa que tenho de me tornar bom em ciência computacional e estatística
"para trabalhar com dados?"
A resposta é: não.
Significa perceber as informações,
quando elas vos são apresentadas.
Se pensarmos naquelas histórias virais
que circulam e nos incomodam,
ficamos aliviados quando descobrimos que são uma aldrabice.
Trabalhar e ler dados permite-nos
determinar se é uma aldrabice antes de termos de o descobrir.
Assim, ao comprar esses frigoríficos
- e cada frigorífico tem o seu folheto informativo -
sentimo-nos confortáveis em consumir essas informações,
para passar à terceira característica da definição de literacia de dados,
ou seja, analisar dados.
A análise de dados faz-nos refletir no "porquê?" que está por detrás.
Muitas vezes digo que queremos ultrapassar a observação para chegar ao conhecimento.
Na realidade, quando uma história anda a circular nas redes sociais,
na maioria das vezes,
estamos a fazer uma observação da informação que nos é apresentada.
No caso de um frigorífico,
entramos numa loja, vemos 30 frigoríficos
e talvez cinco nos chamem a atenção:
fazemos uma observação.
Precisamos de analisar as informações sobre esses cinco frigoríficos
para a podermos interiorizar
e encontrar o conhecimento que nos leva a uma decisão mais acertada.
Analisar também significa estar confortável a fazer perguntas.
Isso é algo que não acontece com frequência
nas redes sociais na nossa época.
Devíamos questionar tudo.
A quarta fatia do bolo
é argumentar com os dados.
Agora, uma pequena nota à parte,
Não vos estou a encorajar a argumentar com o vendedor
quando compram o frigorífico.
Argumentar com os dados significa duas coisas.
Uma: questionar as informações à medida que estas se apresentam.
Façam muitas perguntas ao vendedor,
questionem o que vos está a ser dado.
O segundo lado de argumentar com dados e informações
é a capacidade de tomar uma posição e poder fundamentá-la com informações.
Coloquem-se no meu lugar.
Digamos que a minha mulher e eu estamos a remodelar e a escolher este frigorífico.
Concordamos absolutamente em tudo?
Não.
(Risos)
Cada um de nós tem a sua posição,
por isso, discutimos e fundamentamos com factos e dados
para chegar ao melhor frigorífico para nós.
Quatro características:
ler, trabalhar com dados, analisá-los e questioná-los,
capacita-nos enquanto indivíduos a dar sentido a todas essas informações
e depois tomar decisões baseadas nelas.
Perguntam-me muitas vezes:
"Como é que eu começo? O que é que faço?"
"Preciso de voltar para a escola e aprender estatística?"
"Preciso de aprender a codificar?"
Eu percebo que nem todos são uns grandes "nerds" como eu.
Nem toda a gente quer ler um manual de estatística.
Eu garanto-vos que quero.
Então por onde começar?
Inventei uma frase que utilizo chamada "Os Dois Cês da Literacia de Dados."
O primeiro C é que eu quero que se tornem Curiosos.
Eu tenho cinco filhos.
Adivinhem quantas perguntas me fazem diariamente?
(Risos)
E o engraçado é: Eu não quero que os meus filhos deixem de o fazer.
Quero que os cérebros deles trabalhem na informação e nos dados à sua frente,
para chegar a respostas que eu só posso sonhar chegar eu próprio.
Porque, por alguma razão,
quando nos tornamos adultos, a nossa curiosidade desaparece.
Tornem-se curiosos e façam perguntas sobre tudo.
Esse é o começo de uma literacia de dados poderosa.
O segundo C da literacia de dados
é Criatividade.
Existe muito entusiasmo e muita discussão no mundo
do que a IA - a inteligência artificial - os computadores, as máquinas
vão fazer no futuro.
Nós já estamos na Quarta Revolução Industrial.
Já estamos a viver num mundo digital,
e estou aqui para vos dizer que o computador mais poderoso está aqui;
está na nossa mente.
Os dados nunca devem ser despojados do elemento humano.
É uma combinação dessas máquinas de dados e da inteligência artificial
combinados com o elemento humano.
Lembrem-se: aquelas 4 características estão num espectro de competências.
Mas o segundo C de Criatividade permite-nos abrir a nossa mente humana
a algo que pode parecer aborrecido ou mundano,
mas os dados e a informação têm poder.
No geral, este mundo em que vivemos pode ser melhorado
na sociedade, no negócio, e nas nossas vidas pessoais,
à medida que melhoramos na leitura,
no trabalho com os dados, na sua análise e questionamento.
Se querem ter uma forma infalível de ter sucesso no futuro
e neste mundo digital
tornem-se letrados em dados.
Obrigado.
(Aplausos)
Quantos de nós
não estávamos assistindo ao noticiário um dia
quando apareceu uma história que nos deixou cativados,
até começarmos a nos fazer perguntas, como:
"Esses dados e informações estão corretos?"
E quantos de nós
não estivemos um dia na fila do caixa olhando para jornais e revistas;
e, para aqueles que não sabem o que é um jornal,
é um material impresso, não nas redes sociais.
Mas quantas vezes não estivemos na fila
e dissemos: "Não, isso deve ser mentira!"
Ou, talvez, em relação às redes sociais,
quantos de nós não estivemos nelas
e vimos histórias virais circulando por aí
que nos fizeram pensar ou ficar preocupados, como o "desafio da Momo",
e depois descobrimos que eram farsas?
O mundo em que vivemos
produz muito acesso instantâneo à informação.
Como decifrar toda essa informação?
E não só isso,
mas como podemos usá-la para tomar decisões inteligentes e bem-informadas?
E se eu dissesse a vocês
que realmente existe no mundo uma competência
que todos podem aprender,
na qual podem se aperfeiçoar,
que nos daria o poder de entender melhor os dados e informações
para tomarmos decisões bem-informadas?
Bom demais para ser verdade?
Prometo que não.
É real e acessível a todos.
Essa competência se chama alfabetização de dados.
Antes de explicar o que é alfabetização de dados,
eu gostaria de preparar melhor as bases
para compreendermos a era e o mundo em que vivemos
com a tecnologia e a informação.
O período em que vivemos
é chamado de Quarta Revolução Industrial.
Mas o que será que isso significa?
Significa um mundo digital
e acho que todos concordam que vivemos em um mundo muito digital.
Aliás, é muito difícil
encontrar quem não tenha um computador em seu bolso agora, um smartphone.
Para apresentar ainda melhor esse quadro,
gostaria de explorar alguns exemplos com vocês
para mostrar como estamos conectados
e quanta informação é produzida.
Primeiro exemplo:
vocês sabiam que hoje em dia
precisamos de geladeiras que tenham tela sensível ao toque?
(Risos)
E elas não têm só essa tela;
também podem reproduzir vídeos do YouTube ou lhes mostrar o clima.
Essas coisas existem; sabiam que precisam delas?
Mas, sendo honesto, adivinhem quem tem uma dessas?
(Risos)
Segundo: vocês sabiam que precisam de uma lava-louças
que se conecta à internet?
Porque eu não imagino nada
que eu queira mais quando estou no cinema
do que ser informado ao terminar o ciclo de lavagem.
(Risos)
Sabiam que precisam disso?
Terceiro: vocês sabiam
que está se tornando muito difícil girar o registro para ligar o chuveiro?
(Risos)
Que agora é possível baixar um aplicativo
para ligar o chuveiro e, imaginem só,
colocá-lo na temperatura exata que queremos?
Não só isso,
podemos ter uma tela sensível ao toque no chuveiro
e com a mistura de eletricidade e água...
(Risos)
Sabiam que precisam disso?
A verdade é que tudo está sendo conectado.
E não é só conectado: adivinhem o que isso produz para nós?
Dados e informações.
Os dados agora são chamados de "o novo petróleo",
mas acho que precisamos voltar um pouco
para entendermos melhor essa frase.
Os dados são ativos preciosos,
mas, assim como o petróleo,
precisam passar por pessoas e refinamento para a produção de valor.
Isso é a alfabetização de dados.
Por definição,
alfabetização de dados é a capacidade de ler,
trabalhar com dados, analisá-los e questioná-los:
quatro competências dentro de um espectro.
Percebam o que eu não disse:
que a alfabetização de dados é ciência de dados.
Nem todos no mundo precisam ser cientistas de dados,
mas todos precisam estar à vontade com eles
para poderem ser bem-sucedidos na Quarta Revolução Industrial.
Então vamos dar um mergulho nessas quatro competências
para entendê-las melhor.
Para isso, vamos imaginar
que todos estamos comprando uma geladeira.
Os princípios que irei explicar agora
são aplicáveis na vida pessoal,
no setor público,
nos negócios e na sociedade.
A primeira característica é a capacidade de ler dados.
Imaginem que entramos na loja
e olhamos para todas as geladeiras,
mas não fazemos ideia de qual é a mais adequada às nossas necessidades.
O primeiro passo
será ler as informações e os dados fornecidos,
e, se buscássemos no Google a palavra "ler",
significa olhar para algo e compreendê-lo.
Então, quando entramos na loja e há 30 geladeiras por todo lado,
espero que algumas sem tela sensível ao toque,
podemos ler as informações que nos são dadas
e entendê-las para tomar uma decisão mais inteligente.
Ler dados é uma das coisas mais poderosas
que podem libertar nossa mente na Quarta Revolução Industrial.
Há algumas centenas de anos,
vocês sabiam que saber ler podia ser um crime?
Não estou dizendo que saber ler dados será um crime,
mas que, como há centenas de anos, com toda essa informação ao nosso redor,
a capacidade de ler e compreender ainda é fundamental.
Voltando às geladeiras.
Seguimos adiante
e chegamos à segunda característica da alfabetização de dados:
a capacidade de trabalhar com os dados.
Vocês podem se perguntar:
"Isso significa que é preciso ser bom em ciência computacional e estatística
para trabalhar com dados?"
A resposta é não.
Significa se sentir à vontade com a informação
quando lhe for apresentada.
Se pensarmos nessas histórias virais
que circulam e nos incomodam,
ficamos aliviados ao descobrir que são farsas.
Ler e trabalhar com dados nos permite
determinar se é uma farsa antes de termos que descobrir isso.
Então, quando compramos uma geladeira
e cada uma delas tem uma ficha informativa,
nos sentimos à vontade consumindo essas informações
para chegarmos à terceira característica da alfabetização de dados,
que é analisá-los.
A análise de dados chega ao "porquê" por trás deles.
Costumo dizer que queremos ir além da observação e chegar ao conhecimento.
Na verdade, quando uma história circula nas redes sociais,
na maioria das vezes,
fazemos uma observação da informação que nos é apresentada.
No caso da geladeira,
entramos na loja, vemos 30 geladeiras e talvez 5 delas nos chamem a atenção:
fazemos uma observação.
Depois, precisamos analisar as informações sobre as cinco geladeiras
para que possamos entendê-las
e encontrar o conhecimento que nos levará a uma decisão mais inteligente.
"Analisar" também significa se sentir confortável para fazer perguntas.
Não é algo que acontece com frequência nas redes sociais atualmente.
Deveríamos questionar tudo.
A última peça do quebra-cabeças
é questionar os dados.
A propósito,
não estou estimulando vocês a discutirem com o vendedor
quando estiverem escolhendo sua geladeira.
Questionar os dados significa duas coisas:
primeiramente, interrogar a informação conforme lhe for apresentada.
Faça muitas perguntas ao vendedor,
questionem o que for dado a vocês.
O outro lado de questionar os dados e informações
é a habilidade de formar uma opinião e defendê-la com informações.
Então, coloquem-se no meu lugar.
Digamos que minha esposa e eu reformamos a casa e escolhemos uma geladeira.
Nós concordamos em tudo?
Não.
(Risos)
Cada um tem a sua opinião
e usamos fatos e dados para defendê-la
para chegar à melhor geladeira para os dois.
Quatro características:
ler, trabalhar com, analisar e questionar os dados,
nos empoderam enquanto indivíduos para dar sentido a todas essas informações
e para tomar decisões com elas.
As pessoas sempre me perguntam:
"Por onde começo? O que devo fazer?"
"Preciso voltar para a escola e aprender estatística?"
"Preciso aprender programação?"
Eu sei que nem todo mundo é um grande nerd como eu,
nem todo mundo quer ler um manual de estatística.
Juro que eu quero.
Então por onde começar?
Criei uma expressão que gosto de usar: "os dois Cs da alfabetização de dados".
O primeiro "C" que quero que vocês se tornem é "Curioso".
Tenho cinco filhos.
Adivinhem quantas perguntas eles fazem diariamente?
(Risos)
E o engraçado é que eu não quero que eles parem de perguntar.
Eu vejo o cérebro deles trabalhando com a informação e os dados à sua frente
para chegarem a respostas que só posso sonhar em responder eu mesmo.
Porque, por alguma razão,
quando nos tornamos adultos, nossa curiosidade desaparece.
Vocês devem se tornar curiosos e fazer perguntas sobre tudo.
Esse é o início de uma poderosa alfabetização de dados.
O segundo "C" dessa alfabetização
é de "Criatividade".
Há muito exagero e discussão no mundo
sobre o que a IA, inteligência artificial, os computadores e as máquinas
farão no futuro.
Já estamos na Quarta Revolução Industrial.
Já vivemos em um mundo digital,
mas gostaria de lhes dizer: o computador mais poderoso que existe está aqui,
na mente humana.
O elemento humano nunca deveria ser separado dos dados.
É uma combinação das máquinas de dados e da inteligência artificial
com o elemento humano.
E lembrem-se: essas quatro características estão em um espectro de competências.
Mas o segundo "C", de Criatividade, nos permite abrir nossa mente humana
para algo que pode parecer chato ou banal,
mas dados e informações têm poder.
Em geral, o mundo em que vivemos pode ser aperfeiçoado
na sociedade, nos negócios e em nossa vida pessoal,
conforme nos aperfeiçoamos na leitura,
no trabalho com dados, na análise e no questionamento deles.
Se quiserem um jeito infalível de serem bem-sucedidos no futuro
e neste mundo digital,
alfabetizem-se nos dados.
Obrigado.
(Aplausos)
Có bao nhiêu trong số chúng ta
đã từng xem thời sự,
và rồi các tin tức tràn đến, và rồi ta bị cuốn theo
và rồi ta bắt đầu có những thắc mắc như,
"Mấy con số này có đúng không vậy?"
Hoặc, có bao nhiêu trong số chúng ta
đã từng đứng trước sạp báo, lướt qua các tờ báo giấy, tạp chí -
dành cho ai không biết báo giấy là gì
đó là các tin tức in ra trên giấy, không phải trên mạng xã hội
nhưng có lúc nào ta đứng trước sạp báo đó
và nói, "Ơ, nghe cứ sai sai ấy nhỉ?"
Hoặc là, lần này chuyển sang mạng xã hội,
Có bao nhiêu trong số chúng ta đã từng lên mạng xã hội
thấy những câu chuyện được lan truyền khắp nơi
khiến ta đăm chiêu suy nghĩ, như đợt có trò Thử Thách Momo,
và rồi ta phát hiện ra đó chỉ là trò lừa đảo?
Thế giới mà ta đang sống
đang sản sinh ra quá nhiều cách thức để tiếp cận thông tin nhanh chóng
Làm sao để ta có thể nắm bắt được hết?
Và không chỉ nắm bắt nó:
Làm sao để ta có thể dùng nó để đưa ra những quyết định thông minh, sáng suốt?
Bây giờ, nếu tôi nói với các bạn
rằng trên đời này có một kỹ năng chính thống
mà ai cũng học được -
thậm chí không chỉ học, mà làm tốt là đằng khác -
cho phép ta hiểu hơn về số liệu và thông tin
từ đó có thể đưa ra các quyết định sáng suốt?
Nghe hơi khó tin nhỉ?
Tôi hứa là sẽ không khó tin đến thế
Đây là sự thật, và ai cũng có thể làm được.
Đó là kỹ năng đọc hiểu số liệu.
Trước khi mô tả chính xác đọc hiểu số liệu là gì,
Tôi muốn nêu ra một vài cơ sở
để ta hiểu về kỷ nguyên và thế giới mà ta đang sống
với công nghệ và thông tin.
Thời kỳ mà ta đang sống đây
vẫn hay được gọi là cuộc Cách mạng Công nghiệp Thứ tư.
Nhưng ý nghĩa thực sự của nó là gì chứ?
Đó là thế giới được số hoá
và tôi nghĩ ta đều đồng ý rằng thế giới ta đang sống được số hoá hết mức.
Thực tế là hơi bị khó
để tìm ra ai đó không có một cái máy tính, trong hình dạng của một cái điện thoại.
Để tô bức tranh này đẹp hơn nữa,
Tôi sẽ đưa cho bạn một vài ví dụ
để thấy chúng ta kết nối như thế nào
và thông tin được tạo ra nhiều như thế nào
Ví dụ đầu tiên:
Bạn có biết rằng ngày nay
ta cần một cái tủ lạnh có màn hình cảm ứng không?
(Cười)
Không chỉ có màn hình cảm ứng nhé,
nó còn có thể bật video trên YouTube, nó còn có thể dự báo thời tiết nữa.
Những thứ này, bạn có cho rằng mình cần chúng không?
Bật mí, thử đoán xem ai đó có một cái đây?
(Cười)
Ví dụ thứ hai: Bạn có biết rằng bạn cần một cái máy rửa bát
có thể nối với mạng Internet?
Vì khi đang xem phim ở rạp,
tôi không thể nghĩ ra cái gì khác cần thiết hơn
để biết rằng bát đĩa đã được rửa xong rồi
(Cười)
Bạn có biết bạn cần một cái như thế không?
Ví dụ thứ ba: Bạn có biết
rằng bây giờ siêu khó để
vặn một cái vòi nước khi đi tắm không?
(Cười)
Rằng giờ bạn phải tải ứng dụng về
để mở nước này và - trời đất -
đặt nước nóng chính xác ở nhiệt độ như bạn mong muốn?
Không chỉ thế đâu,
bạn còn có thể có màn hình cảm ứng trong bồn tắm nữa cơ
và hỗn hợp điện với nước đó -
(Cười)
Bạn có biết bạn cần một cái như thế không?
Thực tế là, tất cả mọi thứ đều được kết nối với nhau
Không chỉ mỗi kết nối, đoán xem nó tạo ra cái gì nào?
Dữ liệu và thông tin.
Giờ người ta hay gọi dữ liệu là dầu mỏ mới,
Nhưng hãy thử lùi lại một bước và cân nhắc lại phát biểu này
để hiểu nó rõ hơn.
Dữ liệu là tài sản rất có giá trị,
nhưng cũng như dầu mỏ,
nó cần con người và quá trình tinh lọc để có giá trị như thế
Đó chính là việc đọc hiểu số liệu.
Theo định nghĩa thì,
đọc hiểu số liệu là khả năng đọc,
sử dụng, phân tích và tranh luận với dữ liệu -
bốn kỹ năng xoay quanh một chủ đề.
Chú ý là tôi đã không nói cái này:
đọc hiểu dữ liệu không phải là khoa học nghiên cứu dữ liệu
Mọi người không cần phải trở thành chuyên gia nghiên cứu dữ liệu
nhưng mọi người cần quen thuộc hơn với dữ liệu
để thành công trong cuộc Cách mạng Công nghiệp Thứ tư này.
Giờ ta sẽ nói kỹ hơn hơn
để hiểu sâu hơn về bốn kỹ năng này.
Để dễ hình dung, hãy tưởng tượng
ta đang đi mua một cái tủ lạnh.
Nên nhớ những nguyên tắc tôi đang nói đây
không chỉ dành cho cuộc sống thường ngày;
mà còn dành cho cả các doanh nghiệp nhà nước,
các doanh nghiệp tư nhân, và dành cho cả xã hội.
Đặc trưng thứ nhất là khả năng đọc dữ liệu.
Hãy tưởng tượng ta đang vào trong cửa hàng,
ngắm nghía tủ lạnh,
và ta không thể biết được cái nào sẽ phù hợp nhất.
Cho nên bước đầu tiên là
ta sẽ đọc các thông tin và dữ liệu mà ta có
nếu bạn thử tìm kiếm trên Google từ "đọc":
nó có nghĩa là nhìn thấy và hiểu.
Vậy nên ta đi vào cửa hàng, có tổng cộng đâu đó 30 cái tủ lạnh,
hy vọng có cái nào đó không có màn hình cảm ứng,
ta đọc thông tin của từng cái,
và cố gắng hiểu chúng để đưa ra quyết định thông minh hơn.
Đọc số liệu là một trong những thứ mạnh mẽ nhất
có thể giải phóng tư tưởng của bạn trong Cách mạng Công nghiệp Thứ tư.
Nếu ta lùi lại vài trăm năm trước đây,
bạn có biết là biết đọc
cũng là một hành vi phạm tội?
Tôi đương nhiên không nói rằng biết đọc dữ liệu là một tội ác,
nhưng cũng như mấy trăm năm trước đây, và với lượng thông tin bao quanh ta,
khả năng đọc và hiểu dữ liệu là kỹ năng sống còn.
Rồi, quay về với mấy cái tủ lạnh của chúng ta.
Tiếp tục đi
và ta sẽ đến với đặc trưng thứ hai của đọc hiểu số liệu.
Đó là khả năng sử dụng dữ liệu.
Có người sẽ tự hỏi,
"Thế nghĩa là tôi phải giỏi về khoa học máy tính và thống kê
để làm việc với dữ liệu?"
Câu trả lời là không.
Nó nghĩa là hãy trở nên quen thuộc hơn với số liệu
khi các thông tin được đưa đến với ta.
Khi nghĩ về những câu chuyện
lan truyền trên mạng kia, khiến ta không thoải mái,
ta sẽ thở phào khi đi tìm hiểu và nhận ra đó chỉ là trò lừa đảo.
Sử dụng và đọc dữ liệu cho phép ta
phát hiện trò lừa đảo này thậm chí trước cả khi ta đi tìm hiểu.
Rồi, khi ta đi mua tủ lạnh,
mỗi cái tủ lạnh đều được ghi rõ thông tin,
ta tiếp nhận nó một cách tự nhiên,
từ đó dẫn đến đặc trưng thứ ba trong định nghĩa về đọc hiểu dữ liệu,
đó là phân tích dữ liệu.
Phân tích dữ liệu là việc trả lời cho câu hỏi "tại sao?"
Tôi thường nói ta cần phải vượt qua sự quan sát để đến được với sự thấu hiểu.
Trên thực tế, khi một câu chuyện được lan truyền trên mạng xã hội,
đa phần là,
ta đang quan sát những dữ liệu được đưa đến với ta.
Trong trường hợp cái tủ lạnh,
ta đang đi loanh quanh, nhìn ngắm 30 cái tủ lạnh
và có tầm năm cái rơi vào tầm ngắm:
Ta vừa mới quan sát đó.
Giờ ta cần phải phân tích thông tin của năm cái tủ lạnh này
vậy là ta tiếp nhận nó,
và tìm ra những chi tiết đáng giá, đưa ta đến với những quyết định sáng suốt.
Phân tích cũng có nghĩa là phải đặt nhiều câu hỏi một cách tự nhiên
Việc này không xảy ra thường xuyên lắm
trong thời buổi mạng xã hội này.
Ta thực ra nên đặt câu hỏi cho tất cả mọi thứ.
Miếng bánh thứ tư
là tranh luận với dữ liệu
Nói thêm chút,
Không phải là tôi đang khuyên mọi người đi tranh cãi với người bán hàng
khi đang đi tìm và chọn tủ lạnh đâu nhé.
Tranh luận với dữ liệu có hai ý.
Một: tự tra vấn những thông tin ta có.
Hãy hỏi người bán hàng nhiều vào,
tự tra vấn những gì họ trả lời.
Ý thứ hai của tranh luận với dữ liệu
là khả năng đưa ra tình huống và giải quyết nó bằng dữ liệu.
Tóm lại là bạn hãy đặt mình vào hoàn cảnh của tôi.
Ví dụ như thế này, vợ chồng tôi đang sửa nhà và phải đi chọn tủ lạnh.
Bọn tôi tuyệt đối nhất trí trong mọi chuyện.
Không có chuyện đó đâu.
(Cười)
Bọn tôi mỗi người đều có ý kiến riêng,
bọn tôi tranh luận với nhau, và bảo vệ ý kiến của mình bằng thực tế và dữ liệu
để có thể tìm được cái tủ lạnh phù hợp nhất cho chúng tôi.
Bốn đặc trưng:
đọc, sử dụng, phân tích, tranh luận với dữ liệu
cho phép từng cá nhân chúng ta hợp lý hoá toàn bộ thông tin ngoài kia
để có thể đưa ra quyết định với dữ liệu.
Tôi đã từng rất hay tự hỏi,
"Mình bắt đầu thế nào đây? Mình nên làm gì đây?"
"Mình có nên đi học lại và học thống kê giỏi hơn không?"
"Mình có cần phải biết lập trình không?"
Giờ thì tôi hiểu rồi, mọi người không cần phải thành mọt sách như tôi.
Mọi người không cần phải đọc sách về thống kê đâu -
Tôi là tôi có đấy.
Vậy ta bắt đầu như thế nào đây?
Tôi tự đặt ra mội câu, tôi hay gọi nó là "Hai chữ C của Đọc Hiểu Dữ Liệu".
Chữ C đầu tiên, ta cần phải Tò Mò (Curious).
Tôi có năm đứa nhóc ở nhà.
Đoán xem mỗi ngày bọn nhóc hỏi tôi bao nhiêu câu hỏi?
(Cười)
Và mấu chốt là: Tôi không bao giờ muốn bọn nhóc dừng lại cả.
Tôi có thể thấy được não bọn trẻ hoạt động trước những dữ liệu bọn chúng tiếp nhận,
để tìm ra những câu trả lời mà tôi có mơ cũng không tìm ra được,
Vì nhiều lý do,
trí tò mò của chúng ta mất đi khi ta lớn lên.
Hãy tò mò và đặt câu hỏi cho mọi thứ.
Đó là khởi đầu của việc đọc hiểu dữ liệu.
Chữ C thứ hai của đọc hiểu dữ liệu
là Sáng tạo (Creativity)
Có rất nhiều thứ đang được thế giới thảo luận và cường điệu
như là trí tuệ nhân tạo hay máy tính và các loại máy móc khác
có thể làm được những gì trong tương lai.
Chúng ta hiện đã sống trong cuộc Cách Mạng Công Nghiệp Thứ Tư rồi.
Chúng ta hiện đã sống trong thế giới số rồi.
và tôi đang nói với bạn về cỗ máy tính mạnh nhất trên đời ở ngay đây;
Ngay trong trí óc của chúng ta.
Yếu tố con người không bao giờ có thể tách rời khỏi dữ liệu.
Đó là sự kết hợp của các cỗ máy cùng dữ liệu và trí thông minh nhân tạo
cùng với yếu tố con người.
Hãy nhớ rằng: bốn đặc trưng này là để mô tả một loạt kỹ năng.
Nhưng chữ C trong Sáng Tạo (Creativity) sẽ mở mang đầu óc của loài người chúng ta
trước những thứ có vẻ như chán ngắt và khô khan như số liệu,
nhưng số liệu và thông tin có sức mạnh của nó.
Nói tóm lại, thế giới ta đang sống có thể được thực sự cải thiện
trong xã hội, trong công việc và trong cuộc sống thường ngày,
nếu ta tự cải thiện khả năng đọc,
sử dụng, phân tích và tranh luận với dữ liệu.
Nếu bạn muốn một cách đơn giản để thành công trong tương lai
và trong thế giới kỹ thuật số này,
hãy trở thành người biết đọc hiểu dữ liệu,
Cảm ơn mọi người.
(Vỗ tay)
我們之中有多少人
曾在看新聞時
注意力被一個故事吸引著
然後開始有疑問
像是
「這個數據和資訊正確嗎？」
或我們之中有多少人
曾在飯店櫃檯時看著報紙和雜誌
對那些不知道報紙是什麼東西的人
它是印刷文字，不是社交媒體
有多少次我們站在飯店櫃檯前
說：「不，那不可能是真的」？
或第三點，說到社交媒體
我們之中有多少人曾在社交媒體上
看到讓人思考或擔心的爆紅故事
傳播開來，有點像 Momo 挑戰
然後發現其實它是一個騙局？
我們現今生活的世界
製造很多資訊的即時取用
我們如何解讀這一切？
而且不只解讀這一切
我們如何藉此 做出聰明、有深度的決定
如果我現在告訴你
世界上真的有一個技能
所有人都能學會
而且不只學會，還能精通
可以讓我們更了解數據和資訊
再藉由數據提供的資訊做出決定
聽起來好到不真實？
我保證這不是假的
是真的，而且所有人都能做到
這項技能就是「數據識讀」
現在，在我解釋數據識讀是什麼之前
我想幫大家先建立一些基礎
讓我們了解在科技和資訊影響下
我們所生活的時代和世界
我們現在活在的時代
被稱作「第四個工業革命」
這到底是什麼意思？
這意味著數位世界
而我想我們都能同意
我們活在一個相當數位的世界
事實上，現在幾乎找不到
沒有口袋電腦，即智慧手機的人
為了讓我們更了解這個情況
我要帶大家看看幾個例子
只想讓你知道我們的世界有多連結
而且有多少資訊被製造
第一個例子
你知道現今
你需要一個有觸控螢幕的冰箱嗎？
（笑聲）
而且不只是觸控螢幕
它還能幫你播放 YouTube 影片
告訴你天氣
這些東西存在，你知道你需要它嗎？
現在，攤開來說，猜猜誰擁有這些？
（笑聲）
第二
你知道
你需要一台連接到網路的洗碗機嗎？
因為我想不到比在電影院時更適宜知道
洗碗機已經把碗洗好了
更能吸引我的東西
（笑聲）
你知道你需要它嗎？
第三
你知道
轉動扭把來打開洗澡水
已經變得太過困難了嗎？
（笑聲）
現在你能下載一個應用程式
幫你把水打開，而且，我的天呀
還能幫你設定到 你想要的準確溫度上？
不只如此
你還能有一個觸控螢幕在淋浴間裡
電和水的混合物
（笑聲）
你知道你需要它嗎？
現實是，所有事物都被連結在一起
而且不只連結在一起
猜猜這還為我們製造了什麼？
數據和資訊
現在數據被稱為新石油
但我想我們必需從這聲明退一步來看
才能更了解
數據是有價值的資產
但就像石油
必須要透過人和精煉才能有價值
這就是數據識讀
現在，就定義而言
數據識讀是有能力閱讀、
利用、分析和質疑數據
四項遍佈頻譜的技能
注意，我並沒說：
「數據識讀不是數據科學」
不是世界上所有人 都必須當數據科學家
但所有人都必須熟悉數據
才能在第四個工業革命中成功
讓我們深入這四項技能
來更了解它們
為了做到這點，我們想像要去買冰箱
現在我要教導和談到的原則
不只能應用在私人生活
還用應用在公共方面
它們應用於商業，也能應用於社會
第一個特點是閱讀數據的能力
想像我們走進一家店
我們看著所有的冰箱
而且完全不知道哪一個最適合我們
所以第一步是
要閱讀提供給我們的資訊和數據
如果你搜尋「閱讀」這個詞
它表示看著某個東西並理解它
所以當我們走進一家店 而那裡有 30 個冰箱
希望有一些是沒有觸控螢幕的
我們可以閱讀所提供給我們的資訊
理解它，以做出更聰明的決定
閱讀數據是很有利的一件事
能讓我們在第四個工業革命中 解放我們的思想
回想幾百年前
你可知道能夠閱讀
可能是個罪行嗎？
我絕不會說能夠閱讀數據是犯罪行為
但就像幾百年前的這些資訊一樣
能夠閱讀且理解它是一項關鍵技能
回到冰箱
我們繼續下去
我們現在來到第二個數據識讀的特點
就是能夠利用數據
現在，有人可能會問
「這代表我必須對電腦科學和統計拿手
才能利用數據嗎？」
答案是「不」
這代表我們自在地面對 呈現於面前的數據
想到那些傳播開來 讓我們感到不舒服的爆紅故事
如果知道那是騙局 會讓我們會鬆一口氣
解讀數據能讓我們確定它是個騙局
而不是事後才知道
所以當我們買這些冰箱時
而且每個冰箱都有資訊表單
我們能安心地吸收上面的資訊
繼續來到第三個數據識讀的定義
數據分析
數據分析表示去理解背後的「為什麼」
我常說我們要超越觀察並達到洞悉
當現實中的某個故事 在社交媒體中傳播開來時
我們多半在觀察呈現於面前的資訊
在冰箱的例子中
我們走在店裡，看到 30 個冰箱
或許有五個吸引了我們的注意力
我們觀察
接著我們需要分析這五個冰箱的資訊
吸收和洞悉
才能讓我們做出更聰明的決定
分析也代表自在地提問
這在我們世代的社交媒體中不太常見
我們應該要質疑所有事情
第四個特點
是質疑數據
現在，一個小註解
我不是鼓勵你買冰箱時和銷售員爭論
質疑數據代表兩件事
第一
質疑呈現在你面前的資訊
向銷售員提出很多問題
質問他們提供給你的是什麼
質疑數據與資訊的第二點是
提出立場
並以資訊為這立場背書
所以站在我的立場思考
舉例
老婆和我要重新裝修和購買新冰箱
我們在所有事情上都達到共識
才不呢
（笑聲）
我們都有自己的立場
我們質疑，用事實和數據來支持立場
才能決定哪一個冰箱最適合我們
第四個特點：
閱讀、利用、分析和質疑數據
使人人能夠理解所有的資訊
再藉此作決定
我常常被問
「我要如何開始？我該做什麼？」
「我需要回到學校並精通統計學嗎？」
「我需要學習如何寫程式嗎？」
我相當理解
不是所有人都像我一樣是個大書呆子
不是所有人都想要讀統計學課本
我保證我真的想要
所以你要從哪開始？
我創造了一個說法：
「數據識讀的兩個 C 」
第一個 C 是好奇心（Curious）
我有五個孩子
猜猜他們每天問我多少問題？
（笑聲）
而意外的是
我從不想要我的孩子停止問問題
我眼看著他們的腦袋 分析著資訊和數據
來得到我夢寐以求的答案
因為某些原因
當我們長大成人
我們的好奇心也隨之消失
變得好奇並質問所有事情
這是有力的數據識讀的開始
第二個數據識讀的 C
是創造力（Creativity）
世界對 AI、人工智慧、電腦、機器
對於未來有什麼影響
有很多炒作和討論
我們已經身處在第四個工業革命
我們已經活在一個數位的世界
而我要告訴你 世上最強大的電腦就在這裡
在我們的腦中
人的成分從不應該從數據中被剝離
而是數據機器和人工智慧
與人的成分結合
而且請記住那四項特點 遍佈於技能的頻譜上
但第二個 C 創造力
允許我們將自己的人類思維
開放到那些看似無聊或平凡的事物
但數據和資訊有力量
整體來說，我們的世界真的能被改善
在社會上、在商業上 和在我們的私人生活上
當我們增進
閱讀、利用、分析和質疑數據的能力
如果你想要在未來和在數位世界
成功的簡單方式
就是成為「數據識讀者」
謝謝
（掌聲）