Data Literacy
데이터를 읽고 해석하고 품질을 평가해, 원시 숫자와 차트를 업무와 삶에서 쓸 수 있는 인사이트로 바꾸고 전달하는 역량.
데이터 리터러시는 데이터의 전체 생명주기에 걸쳐 작업하는 기초 역량입니다. 접근, 해석, 평가, 시각화, 인사이트 전달을 아우릅니다. 단순히 숫자를 읽는 것을 넘어 데이터 품질의 비판적 평가, 적절한 시각화, 명확한 스토리텔링까지 포괄합니다.
15 data literacy competencies and 6-level proficiency scale from Statistics Canada, providing governmental authority as an accredited data competency standard for checklist domain design.
8-level proficiency scale (Foundation to Highly Specialised) and information/data literacy competency areas providing evidence for checklist item difficulty placement and cognitive level design.
5 competency areas (conceptualize, collect, manage, evaluate, apply) with conceptual-core-advanced 3-tier classification providing academic basis for level boundary setting and checklist difficulty.
Associate (60%), Practitioner (70%), and Master (80% + 10 years experience) three-tier certification system with 14 DMBOK knowledge areas, used to calibrate level boundaries based on progressive depth and breadth of data management competency.
