劳动力市场中的数据素养：一项系统综述

为什么普通职工应关注数据技能

在当今的工作中，信息不断流动——从销售仪表盘到健康记录与社交媒体动态。本文考察“数据素养”：一组日常能力，使人在工作中能够理解并使用这些信息，即便你并非数据科学家。通过回顾数百项研究，作者展示了对这些技能的需求如何激增、相关研究如何增长，以及工人和企业在数据驱动的经济中真正需要哪些实用能力才能繁荣。

从流行语到基本工作要求

作者首先将数据素养置于更广泛的“知识型经济”中，在这种经济里，决策和创新越来越依赖数据而非仅凭直觉或资历。他们将构建数据系统与模型的人，与在各部门处理数据的广大非专业人员区分开来。对这些非专家而言，数据素养并不是关于编程或高级统计；而是关于使用数据理解问题、识别模式并支持决策时感到自信。然而调查显示，近一半的员工表示他们在读取和解释数据方面存在困难，这在数据驱动业务的承诺与组织实际能达到的能力之间形成了差距。

数据素养如何与其他日常素养相连

文章澄清了数据素养与其他熟悉概念的重叠与差异。统计素养侧重于解读他人生成的统计结果，而信息素养关注如何寻找并评估信息来源。数字素养涉及使用设备和在线工具。算法与人工智能素养则增加了对自动化系统工作方式的理解。数据素养处于这些素养的中心，涵盖从原始数字到可用洞见的整个过程：知道数据来自何处、如何存储与处理、隐私与所有权如何运作，以及如何将数据可视化。作者认为，没有这一基础，人们要么不信任数据，要么把数据视为神秘的“黑箱”。

研究格局揭示了什么

作者使用文献计量学方法扫描主要科学数据库，发现有831篇将数据素养与技能联系起来的出版物，自2015年前后起产出翻倍——这是该领域快速增长的信号。大多数论文来自美国和其他少数高收入国家，许多研究与教育或技术计算主题相关。在剔除主要集中于学生教学、构建基础设施或以广泛社会层面讨论伦理的工作后，仅剩44篇直接针对职工跨职能数据技能的文章。这表明尽管“数据素养”一词被广泛使用，但令人惊讶的是，很少有研究专注于不同岗位的普通员工实际上需要知道和做什么。

构成数据素养的核心能力

从筛选后的研究中，作者提炼出反复出现的能力，这些能力共同定义了职场中的数据素养。这些包括识别为实现具体目标所需的数据、寻找并获取这些数据、判断其质量和相关性，以及理解数据生成的情境。员工需要对分析方法有足够的认识，以便选择合适的方法或能与专业人员进行有效沟通，并且必须能够解释结果、质疑结果并向他人清晰传达结论。法律和伦理意识——例如遵守隐私规则——也很重要，尽管其具体要求因行业和组织政策而异。作者指出，没有任何单个人能掌握每一方面；相反，组织必须在数据生产者、读者和传播者等角色之间组合互补的技能。

为何角色与工作环境至关重要

综述的一个核心信息是，数据素养没有单一的通用定义。相反，所需技能的深度取决于一个人的工作、行业和责任层级。一线员工可能仅需理解简单指标；管理者必须将数据与战略和风险联系起来；数据管理员或分析师则需处理更多技术与监管细节。作者建议按层次思考：知道某概念存在、理解到足以判断和讨论的程度，以及能够亲自执行该任务的能力。他们还强调，组织整体的数据文化——人们如何共享信息、工具如何设置以及如何做决策——可以放大或削弱个人技能。

这对员工与组织意味着什么

对非专业员工而言，文章的结论令人宽慰：你不需要成为程序员，但需要习惯用数据提出问题、理解数据来源，并用数据支持你的决策。对公司来说，数据素养应被视为一种共享的第二语言，使不同角色的人能够有效协作。作者提出了一个实用定义：数据素养是让某人能够识别为实现目标所需的数据、将这些数据置于情境中、检查其有效性、选择或与合适的分析方法合作、提取洞见并加以沟通的一组能力。他们认为，未来的工作应构建针对角色的技能地图和培训路径，以便组织能有意培养这些能力，真正成为以数据为导向的组织。

引用: Alarcón, A., de Ramón, J., Ginieis, M. et al. Data literacy in the labor market: a systematic review. Humanit Soc Sci Commun 13, 506 (2026). https://doi.org/10.1057/s41599-026-06824-w

关键词: 数据素养, 职场技能, 知识型经济, 数字化转型, 组织学习