Data innovation
Data innovation involves understanding unfamiliar or emerging technologies, assessing their relevance and applying them effectively, or using existing technologies in new ways, to deliver value from data.
수준
- 1. 인지
You can:
- develop a basic understanding of an unfamiliar or emerging technology, or a familiar technology in a new data context, with guidance
- share what you learn with colleagues, including how it could help deliver more value from data
- 2. 실무
You can:
- experiment with unfamiliar and emerging technologies, or familiar technologies in new data contexts, with guidance
- share what you learn with the team, explaining potential benefits, risks, and practical considerations
- identify opportunities to apply technology to improve data processes or outcomes in an operational setting or the wider organisation
- 3. 실천가
You can:
- test and evaluate the feasibility of unfamiliar and emerging technologies, or familiar technologies in new data contexts
- share what you learn with the organisation, explaining potential benefits, risks, and practical considerations
- recommend, design and implement innovative data solutions based on organisation objectives, user needs, and operational constraints
- 4. 전문가
You can:
- advocate for adoption of unfamiliar and emerging technologies, or familiar technologies in new data contexts, ensuring organisation objectives, user needs, and operational constraints inform decisions
- develop organisational capability in data innovation through leadership
- anticipate future technology changes and advise how to take advantage of them to realise value from data
Contains public sector information from the UK Government Digital and Data Profession Capability Framework (https://understand-digital-data-roles-skills.service.gov.uk/), licensed under the Open Government Licence v3.0. © Crown copyright.
가장 가까운 ESCO 스킬
Contains ESCO v1.2.1 data (https://esco.ec.europa.eu/). © European Union. Reuse authorised under Commission Decision 2011/833/EU.
이 스킬을 기대하는 역할 수준
| 역할 수준 | 역할 | 밴드 | 기대 수준 |
|---|---|---|---|
| 데이터 거버넌스 매니저 | 데이터 거버넌스 매니저 | 7 | 실무 |
| 리드 데이터 거버넌스 매니저 | 데이터 거버넌스 매니저 | 8b | 실천가 |
| 데이터 거버넌스 책임자 | 데이터 거버넌스 매니저 | 8c | 전문가 |
| 데이터 아키텍트 | 데이터 아키텍트 | 8a | 인지 |
| 시니어 데이터 아키텍트 | 데이터 아키텍트 | 8b | 실무 |
| 최고 데이터 아키텍트 | 데이터 아키텍트 | 8c | 실천가 |
| 데이터 엔지니어 | 데이터 엔지니어 | 6 | 인지 |
| 시니어 데이터 엔지니어 | 데이터 엔지니어 | 7 | 실무 |
| 리드 데이터 엔지니어 | 데이터 엔지니어 | 8a | 실천가 |
| 데이터 엔지니어링 책임자 | 데이터 엔지니어 | 8b | 전문가 |
| 트레이니 애널리틱스 엔지니어 | 애널리틱스 엔지니어 | 4 | 인지 |
| 애널리틱스 엔지니어 | 애널리틱스 엔지니어 | 6 | 인지 |
| 시니어 애널리틱스 엔지니어 | 애널리틱스 엔지니어 | 7 | 실무 |
| 리드 애널리틱스 엔지니어 | 애널리틱스 엔지니어 | 8a | 실천가 |
| 애널리틱스 엔지니어링 책임자 | 애널리틱스 엔지니어 | 8c | 전문가 |