Data literacy: Prečo sa práca s dátami stáva jednou z najdôležitejších zručností budúcnosti

Čo je data literacy a aké dátové zručnosti budú najžiadanejšie v roku 2026?

Dátová gramotnosť (data literacy), analýza dát a schopnosť robiť rozhodnutia na základe dát sa stávajú jednými z najžiadanejších kompetencií na trhu práce. Firmy investujú do technológií, dashboardov a umelej inteligencie, no často narážajú na rovnaký problém, a tým je nedostatok ľudí, ktorí dokážu dáta správne interpretovať a premeniť ich na reálnu hodnotu.

Firmy majú viac dát ako kedykoľvek predtým. Prečo sa napriek tomu často rozhodujú naslepo?

Každý deň vznikajú obrovské objemy dát. Firmy sledujú predaj, marketingové kampane, zákaznícke správanie, produktivitu tímov, finančné ukazovatele či prevádzkové procesy. Napriek tomu sa v praxi často stretávame s tým, že rozhodnutia sa stále prijímajú na základe intuície, historických skúseností alebo pocitov. Podľa prieskumu spoločnosti Qlik až 69 % manažérov uvádza, že nedostatočná dátová gramotnosť negatívne ovplyvňuje rozhodovanie a výkonnosť organizácie (Qlik, Data Literacy Survey).

To je alarmujúce číslo. Nie preto, že firmy nemajú dáta. Ale preto, že často nemajú dostatok ľudí, ktorí im rozumejú.

Čo je data literacy a prečo je dnes taká dôležitá?

Data literacy, alebo dátová gramotnosť, predstavuje schopnosť:

• čítať a interpretovať dáta,
• kriticky vyhodnocovať informácie,
• identifikovať trendy a súvislosti,
• vytvárať dátovo podložené rozhodnutia,
• efektívne komunikovať výsledky.

Inými slovami:

Nejde o to mať dáta. Ide o to vedieť, čo nám skutočne hovoria. Práve preto označuje Svetové ekonomické fórum analytické myslenie za jednu z najdôležitejších pracovných zručností súčasnosti aj budúcnosti (World Economic Forum, Future of Jobs Report 2025). Podobný trend potvrdzuje aj OECD, podľa ktorej sa digitálna a dátová gramotnosť postupne stávajú základnými kompetenciami naprieč všetkými profesiami (OECD, Skills Outlook).

Práca s dátami už nie je len pre analytikov 

Keď sa povie analýza dát, mnohí si predstavia data scientistov alebo BI špecialistov. Realita je však iná. S dátami dnes pracujú prakticky všetci:

• manažéri pri rozhodovaní o prioritách,
• marketéri pri vyhodnocovaní kampaní,
• HR pri sledovaní fluktuácie,
• obchodné tímy pri riadení pipeline,
• finančné oddelenia pri forecastoch.

Otázka už preto neznie: Pracujete s dátami? Otázka znie: Dokážete ich správne interpretovať?

Viac dashboardov neznamená lepšie rozhodovanie. Mnohé firmy investovali do moderných BI riešení, dashboardov a reportingových nástrojov. A napriek tomu často počujeme: „Máme množstvo reportov, ale nevieme, čo z nich vyčítať.“ Podľa spoločnosti Gartner patrí nízka úroveň data literacy medzi hlavné prekážky efektívneho využívania dát v organizáciách (Gartner, Data and Analytics Leadership Trends).

Samotné dáta totiž nestačia. Je potrebné vedieť, ktoré metriky sú skutočne dôležité, ako interpretovať trendy, ktoré ukazovatele môžu byť zavádzajúce, aj aké otázky si pri analýze dát klásť. Práve schopnosť pýtať sa správne otázky je často hodnotnejšia než samotné technológie.

Mnohé organizácie stále podceňujú potenciál nástrojov, ktoré používajú každý deň.

Excel už dávno nie je len tabuľka. Power BI už nie je nástroj určený výhradne pre analytikov. SQL už nie je doménou programátorov. Dnes predstavujú základné nástroje modernej práce s dátami. V praxi pravidelne vidíme, že zamestnanci manuálne vytvárajú reporty, kopírujú údaje medzi systémami, a tak trávia hodiny činnosťami, ktoré je možné automatizovať. Výsledkom sú straty času, vyššia chybovosť a pomalšie rozhodovanie. Práve preto rastie dopyt po zručnostiach v oblastiach:

• pokročilý Excel,
• Power BI,
• SQL,
• data analytics,
• vizualizácia dát.
  
  

Umelá inteligencia význam práce s dátami ešte zvyšuje

Mnohí očakávajú, že AI zjednoduší prácu s dátami. To je pravda. AI dokáže analyzovať veľké objemy údajov, identifikovať vzory, pripravovať reporty, aj navrhovať odporúčania. To však neznamená, že ľudská expertíza stráca význam. Práve naopak. Čím viac budeme využívať AI, tým viac budeme potrebovať ľudí, ktorí rozumejú kvalite dát, dokážu overiť správnosť výstupov, chápu obchodný kontext, ale vedia aj kriticky vyhodnotiť odporúčania AI. Aj podľa Microsoft Work Trend Index rastie význam analytického myslenia a schopnosti efektívne pracovať s technológiami vrátane AI (Microsoft, Work Trend Index 2025). Budúcnosť teda nebude patriť tým, ktorí budú mať najviac dát, ale tým, ktorí im budú najlepšie rozumieť.

Čo to znamená pre firmy v praxi?

Ako zabezpečiť, aby naši ľudia vedeli s dátami efektívne pracovať? Organizácie, ktoré chcú zostať konkurencieschopné, by sa mali zamerať na štyri oblasti.

1. Budovať data literacy naprieč celou firmou
Práca s dátami už nie je kompetenciou analytických tímov. Každý zamestnanec by mal rozumieť základným princípom interpretácie dát a KPI.

2. Rozvíjať praktické dátové zručnosti
Základy práce s Excelom už dnes nestačia. Firmy čoraz častejšie potrebujú ľudí, ktorí ovládajú pokročilé funkcie Excelu, Power BI, SQL, vizualizáciu dát, či automatizáciu reportingu.

3. Prepájať dáta a umelú inteligenciu
AI dokáže výrazne zvýšiť produktivitu. Bez kvalitných dát a ľudí, ktorí rozumejú ich interpretácii, však jej potenciál zostane nevyužitý.

4. Podporovať kultúru rozhodovania založeného na dátach
Najúspešnejšie organizácie nevnímajú dáta ako IT projekt. Vnímajú ich ako súčasť firemnej kultúry.

Technológie sa budú meniť. Nástroje budú prichádzať a odchádzať. No schopnosť porozumieť dátam, kriticky ich vyhodnotiť a premeniť ich na lepšie rozhodnutia bude jednou z najcennejších kompetencií nasledujúcej dekády. Pre jednotlivcov predstavuje data literacy príležitosť zvýšiť svoju hodnotu na trhu práce. Pre firmy predstavuje konkurenčnú výhodu. A pre lídrov je dnes možno najdôležitejšou otázkou: Máme v organizácii ľudí, ktorí dokážu z dát vytvárať skutočnú hodnotu?

Ako začať rozvíjať dátové zručnosti v praxi?

Rozvoj data literacy nemusí znamenať, že sa každý zamestnanec stane dátovým analytikom. V praxi často prinášajú najväčší efekt už základné a stredne pokročilé kompetencie v oblastiach, ako sú:

• efektívna práca s dátami v Exceli,
• automatizácia reportingu,
• tvorba dashboardov a vizualizácií,
• základy SQL a práce s databázami,
• využitie AI pri analýze dát.
  
  

V GOPASe dlhodobo pozorujeme, že práve tieto zručnosti patria medzi najžiadanejšie na trhu práce, a zároveň prinášajú firmám najrýchlejšiu návratnosť investície do vzdelávania. Preto sme pre vás pripravili zopár odporúčaných kurzov k tejto téme:

Microsoft Excel – praktické využitie (MSEX2)

Pre používateľov, ktorí chcú efektívnejšie pracovať s väčším množstvom dát, využívať pokročilé funkcie, kontingenčné tabuľky a automatizovať reporting. Kurz patrí medzi najpraktickejšie vstupy do sveta data literacy.

Microsoft Excel – pokročilé metódy a funkcie (MSEX3)

Pre používateľov, ktorí chcú posunúť svoje analytické schopnosti ďalej, efektívnejšie pracovať s veľkými datasetmi a pripravovať manažérske reporty.

Za hranice Excelu I. – Power Query a transformácia dát

Kurz vhodný pre každého, kto pravidelne pripravuje reporty a chce eliminovať manuálnu prácu pri čistení a prepájaní dát.

Microsoft Power BI – Analýza dát a vizualizácia (PL-300)

Power BI sa stáva jedným z najžiadanejších nástrojov v oblasti business intelligence a data analytics. Kurz je ideálny pre manažérov, analytikov aj business používateľov.

SQL – Úvod do práce s databázami

Pre všetkých, ktorí potrebujú lepšie rozumieť dátam vo firemných systémoch a chcú vedieť samostatne získavať údaje pre reporting a analýzu.

Python pre analýzu dát

Pre používateľov, ktorí chcú automatizovať prácu s dátami, pripravovať pokročilé analýzy alebo využívať AI nástroje v dátovej analytike.

Microsoft Copilot – AI v kancelárii

Kurz zameraný na praktické využitie AI pri práci s dokumentmi, e-mailami, prezentáciami a dátami v prostredí Microsoft 365.