(용어) 데이터 리터러시(Data literacy, 데이터 활용 능력)

• 데이터 리터러시(Data Literacy)는 데이터를 이해하고, 해석하며, 비판적으로 분석하고, 효과적으로 활용할 수 있는 능력을 의미하며, 디지털 시대에 필수적인 기본 역량으로, 일반 국민부터 공공기관, 기업까지 폭넓게 요구되고 있음

■ 개념 (TTA 정보통신용어사전 기준)
- 데이터를 읽고, 이해하고, 만들고, 전달하며, 이를 바탕으로 판단하고 의사결정할 수 있는 능력
- 리터러시(literacy)가 글을 읽고 해독하는 능력을 의미하는 바와 같이 데이터 리터러시(data literacy)는 데이터를 읽고 해석할 수 있는 능력을 말하며, 더 나아가 데이터를 목적에 맞게 활용하는 모든 기술적인 능력을 포함  
- 데이터 활용 능력(data literacy)은 단순히 통계 데이터를 읽고 해석하여 결론을 도출하는 능력과 구별한다. 여기에는 다양한 유형의 데이터를 수집하고 컴퓨터로 처리하는 능력, 컴퓨터 프로그램으로 미래 결과를 예측하는 능력 등도 포함한다. 데이터 활용 능력에 있는 주요한 하위 역량으로 데이터 수집 능력, 데이터 시각화 능력, 데이터 가공 능력, 데이터 분석 능력, 데이터 기획 능력, 데이터 관리 능력이 있음
- 4차 산업혁명의 주요 기술인 인공지능(AI), 빅데이터(big data) 등을 활용하기 위해서는 데이터가 필수 요소이기 때문에 데이터 활용 능력은 미래 사회의 경쟁력을 위한 주요 역량으로 부각되고 있음

■ 데이터 리터러시의 핵심 구성 요소
데이터 리터러시는 다음과 같은 주요 요소로 구성됨
- 데이터 읽기(Read): 데이터를 보고 그 의미를 이해하는 능력. 예: 표, 그래프, 차트를 해석하거나 데이터의 출처와 구조를 파악
- 데이터 해석(Analyze): 데이터를 분석하여 패턴, 트렌드, 이상치를 발견하고, 이를 통해 의미 있는 통찰을 도출
- 데이터 비판(Critique): 데이터의 신뢰성, 정확성, 편향 가능성을 평가하여 데이터 품질을 판단
- 데이터 활용(Apply): 데이터를 기반으로 의사결정을 내리거나 문제를 해결하며, 결과를 효과적으로 전달
- 데이터 커뮤니케이션(Communicate): 데이터를 시각화하거나 스토리텔링을 통해 이해하기 쉽게 전달

■ 데이터 리터러시의 중요성
- 의사결정 향상: 데이터 기반으로 객관적이고 정확한 결정을 내릴 수 있음
- 문제 해결: 데이터를 통해 문제의 원인을 파악하고 최적의 해결책을 도출
- 경쟁력 강화: 조직 내 데이터 활용 능력은 혁신과 효율성을 높임
- 디지털 전환: 빅데이터, AI, IoT 등 4차 산업혁명 기술 활용의 필수 조건

■ 데이터 리터러시를 위한 핵심 기술
- 기초 통계 지식: 평균, 중앙값, 분산, 상관관계 등 기본 개념 이해
- 데이터 시각화: 차트, 그래프, 대시보드 등을 활용해 데이터를 직관적으로 표현
- 도구 활용: Excel, Tableau, Power BI, Python, R 등 데이터 분석 도구 사용
- 비판적 사고: 데이터의 한계와 맥락을 고려해 결과를 해석
- 스토리텔링: 데이터를 통해 설득력 있는 메시지 전달