8.3 Defnyddio data i wneud penderfyniadau
Casgliad o ffeithiau ac ystadegau yw data fel arfer sy’n seiliedig ar ymchwil a gwybodaeth ansoddol neu feintiol. Rydym yn meddwl am ddata yn gyntaf fel ‘data crai; gwybodaeth sydd wedi ei gasglu’n ddigidol, o wybodaeth a gadwyd ar draws systemau digidol, ond gall hefyd gynnwys gwybodaeth sydd wedi ei chasglu a’i chofnodi o siarad ag eraill, ac adroddiadau.
Mae defnyddio data yn gadael i chi ystyried sut y gallwch wella eich allbwn, a chynllunio ar gyfer newid. Mae hyn yn neilltuol o bwysig mewn SAU, lle mae deilliannau a phrofiadau myfyrwyr yn allweddol. Dylai holl daith y myfyriwr a sut y mae SAU yn gweithredu i gefnogi hyn fod yn seiliedig ar dystiolaeth o ddata.
Gall data o’r fath gael ei dorri i lawr i:
- Data mewnol – sy’n rhoi dealltwriaeth o’ch gweithrediadau, cyllid, rheoli perfformiad, cynhyrchiant a seilwaith. Mae’n caniatáu ar gyfer dadansoddi bylchau a deall anghenion eich gweithlu.
- Data allanol – sydd yn aml yn helpu wrth ddadansoddi tueddiadau a meincnodi yn eich amgylchedd allanol.
- Data marchnata – a ddefnyddir i ddeall ymddygiad a dewisiadau cwsmeriaid, i gynorthwyo cofrestru a chadw myfyrwyr SAU.
Mae’n bwysig bod yn glir am eich gofynion data, fel eich bod yn casglu gwybodaeth ystyrlon y gellir ymddiried ynddi. Yn rhy aml mae setiau data’n cael eu creu heb unrhyw ddiben clir na dealltwriaeth o sut y maent i gael eu defnyddio, neu pa ddealltwriaeth a ellid ei chael o’r data.
Gall data sy’n cael ei ddefnyddio’n dda helpu:
- i wneud penderfyniadau gwell a mwy effeithiol
- galluogi eich sefydliad i fod yn fwy rhagweithiol, a gallu addasu i newid yn fwy effeithiol
- sicrhau bod eich rheolaeth ariannol yn gadarn
- adael i chi olrhain eich perfformiad sefydliadol a meincnodi mewn cymhariaeth ag eraill.
Gall hefyd helpu i wella:
- effeithlonrwydd gweithredol
- modelau busnes newydd
- rheoli risg.
Gweithgaredd 26: Pa sgiliau a galluoedd data sy’n ofynnol?
Timing: 25 munud
Gall defnyddwyr data gael eu hystyried yn gynhyrchwyr data a defnyddwyr data, a fydd angen gwahanol sgiliau llythrennedd data i gael y gallu i drin a deall data i wneud penderfyniadau.
Gwyliwch y fideo isod lle mae cyfranwyr yn esbonio sut y defnyddir data mewn sefydliadau a’r sgiliau llythrennedd data sy’n ofynnol.
Download this video clip.Video player: hyb_1_2022_sept130_importance_of_data_compressed.mp4
Transcript
LAURA DEWIS:
Mae yna lwyth o wahanol fathau o ddata. Rwy'n tueddu i feddwl am ddata fel pethau rhifyddol yn aml, er enghraifft pris pecyn o greision, neu nifer y bobl sydd mewn cyflogaeth, neu'r cyflog rydych yn ei ennill. Felly gall data fod yn llawer o bethau. Gallant fod yn ddelweddau. Gallant fod yn ddarnau o wybodaeth.
Ond mae pobl yn tueddu i feddwl am bwyntiau unigol o wybodaeth rifyddol pan fyddant yn meddwl am ddata. Felly, fel cymhariaeth, efallai fod gennych y swm rydych yn ei ennill, sy'n ddarn o ddata, darn rhifyddol o ddata, ond mae'r wybodaeth honno mewn slip cyflog. A phan fyddwch yn edrych ar y slip cyflog, ac yn edrych ar yr holl wahanol fathau o wybodaeth sydd yn y slip cyflog hwnnw, felly er enghraifft, i bwy rydych yn gweithio, pa mor aml y cewch eich talu, faint o’ch cyflog rydych chi'n ei gael ar ôl talu treth, mae hynny’n dechrau adrodd stori, naratif, sydd gyda’i gilydd, yn darparu rhywfaint o wybodaeth ac yn rhoi’r pwynt data unigol hwnnw ynghylch faint rydych yn ei ennill yn ei gyd-destun.
Gall data fod yn wahanol i wybodaeth oherwydd gall data fod yn bwynt unigol o wybodaeth, yn hytrach na'r cyd-destun y gallech ddod o hyd i ddata ynddo. Felly'n aml, pan fyddwch yn adrodd stori am ddata ac yn rhoi naratif ynghylch data, rydych yn esbonio pam mae'r pwynt data hwnnw fel y mae, felly beth sydd wedi digwydd i gyfrannu at hynny. Mae sefydliadau yn tueddu i ddefnyddio data mewnol a data allanol.
Felly byddai dangosyddion perfformiad allweddol yn enghraifft dda o ddata mewnol. Felly, yn Full Fact, byddem yn sicr yn ystyried iechyd y sefydliad. Byddem yn edrych ar bethau fel llesiant a throsiant staff. Byddem yn ystyried sawl swydd wag sydd gennym, beth yw'r gyfradd absenoldeb oherwydd salwch. Felly mae'r holl ddata hynny yn dod o du mewn y sefydliad ac maent yn ein helpu i wneud penderfyniadau ynghylch a ydym yn gwneud y peth cywir ac yn defnyddio'r dulliau cywir.
Ond mae'n bosibl hefyd y byddwn yn olrhain ymwybyddiaeth o'r brand, er enghraifft. A yw pobl yn ymwybodol o'r elusen, oherwydd byddai hynny yn ein helpu i wneud penderfyniadau ynghylch ble rydym yn gwario arian. Ac efallai y byddwn yn ystyried faint o incwm rydym yn ei greu hefyd. Felly mae unrhyw beth sy'n olrhain iechyd y sefydliad ac a gaiff ei ddiffinio fel dangosydd perfformiad allweddol yn tueddu i fod yn ddata rydym yn eu cael o'r sefydliad ac yn eu monitro'n rheolaidd, yn hytrach na data allanol, y byddem yn eu defnyddio i ddatblygu strategaeth yn aml. Felly rydym am gael gwybod beth arall sy'n digwydd yn y byd, pwy yw ein cystadleuwyr.
Er enghraifft, tueddiadau o ran rhoi arian i elusennau-- a yw'r rhain ar gynnydd neu'n gostwng? Felly byddem eisiau meincnodi yn erbyn elusennau eraill sy'n gwneud gwaith tebyg, er enghraifft. Felly mae deall beth sy'n digwydd yn ein maes, yn ein sector, yn bwysig iawn, iawn i ni. A byddai angen i ni edrych yn allanol am hynny.
Byddai'r un peth yn wir o ran gwneud penderfyniadau ariannol. Felly mae llawer o resymau i edrych yn allanol am ffynonellau data eraill i'n helpu ni i wneud ein penderfyniadau.
Wrth wneud penderfyniadau busnes gwahanol, mae'n bwysig iawn meddwl am sut rydych yn defnyddio data. Felly byddwch yn dechrau gydag amrywiaeth o opsiynau gwahanol. Bydd eich damcaniaeth gennych chi a byddwch eisiau darparu'r dystiolaeth sy'n herio'r ddamcaniaeth honno. Felly'n aml, y nod yw dod â data i grŵp o bobl er mwyn cael consensws a gwneud y penderfyniad hwnnw.
Yn aml bydd gennym benderfyniadau y mae angen i ni eu gwneud sy'n eithaf anodd oherwydd gallwch ddod â'ch tueddiadau eich hun, a gallwch fod yn eithaf goddrychol o ran y penderfyniadau hynny. Felly gallai enghreifftiau o hynny gynnwys recriwtio pan fydd gennych lawer o ymgeiswyr gwych o bosibl. Felly sut mae dewis o blith y rhain? Mae gallu creu matrics sgorio yn erbyn meini prawf a gallu cymhwyso data i'r penderfyniadau rydych yn eu gwneud wrth i chi fynd drwy'r broses recriwtio honno yn eich helpu i wneud penderfyniad llawer mwy gwrthrychol ar ddiwedd y broses honno.
Gallai'r un peth fod yn wir wrth sôn am reoli risg, pan fydd gennych risgiau gwahanol y mae'r sefydliad yn eu hwynebu. Ac mae angen i chi ystyried pa mor ddifrifol yw'r risgiau hynny a pha mor debygol yw hi y byddant yn digwydd. Bydd gallu rhoi sgôr, ffigur rhifyddol felly, i'r meini prawf penodol hynny yn eich helpu i benderfynu ei bod hi'n bwysicach canolbwyntio ar y risg honno yn hytrach na risg arall. Felly gall matricsau sgorio gwahanol fod yn eithaf pwysig wrth wneud penderfyniadau a darparu'r dystiolaeth honno er mwyn gwneud y penderfyniadau hynny'n dda.
Pan fyddwch yn dechrau meddwl am ba ddata y gallai fod eu hangen arnoch i wneud penderfyniad, mae'n bwysig iawn meddwl am eich datganiad problem yn gyntaf. Felly beth yw'r broblem sydd gennych chi? Ar gyfer beth rydych chi am ddefnyddio data i'ch helpu i wneud penderfyniad neu sut mae datrys y broblem? Felly cael y ddamcaniaeth honno, diffinio'r datganiad problem yn glir.
I ni, gallai hynny fod yn, oes digon o bobl yn gwybod am yr elusen? Oes digon o bobl yn y DU yn poeni am y pethau rydym ni'n poeni amdanynt? A sut mae canfod y wybodaeth honno? I ni, byddai hynny'n golygu gwneud ymchwil allanol i'r farchnad a allai ein helpu i ddeall nifer y bobl yn y DU sy'n gwybod amdanom ni ac sy'n poeni am y pwnc penodol hwn.
Os nad ydym yn cyrraedd y bobl hynny, yna efallai y byddem yn penderfynu buddsoddi mewn hysbysebion er mwyn gwneud yn siŵr ein bod yn codi ymwybyddiaeth o'r elusen. Os bydd yr ymchwil yn rhoi gwybod i ni fod pawb sy'n poeni am y pwnc hwn yn y DU eisoes yn ymwybodol o'r elusen, yna efallai y byddem yn newid yr hyn rydym yn ei gynnig er mwyn sicrhau ein bod yn gwneud pethau y byddai pobl sy'n ein cefnogi eisiau i ni eu gwneud. Felly bydd gallu deall pam eich bod yn ceisio datrys problem, beth yw'r broblem, a bod yn hollol glir yn hynny o beth, yn eich helpu i nodi'r mathau o ddata y gallech fod am eu casglu.
Yn ail, pan fyddwch yn ystyried y defnydd o ddata, mae'n bwysig iawn gwneud yn siŵr eich bod yn nodi ffynonellau da a dibynadwy o ddata Full Fact; cael pecyn cymorth, sydd ar gael ar ein gwefan; ac rydym yn annog pobl i ystyried tri chwestiwn o leiaf. Y rhain yw-- o ble mae'r data wedi dod, beth sydd ar goll a sut rydych yn teimlo am y data. A yw'n teimlo fel eu bod wedi dod o le da gydag esboniadau clir, ffynonellau, dolenni i'r data crai a allai fod y tu ôl i'r dadansoddiad rydych yn ei ddarllen ar-lein?
Mae bob amser yn syniad da edrych ar y dudalen Amdanom Ni ar y wefan os nad ydych chi'n siŵr a yw ffynhonnell wybodaeth yn ddibynadwy, er mwyn gweld pwy sy'n ariannu'r sefydliad efallai, oherwydd bydd hynny'n rhoi syniad i chi a yw'n annibynnol ac yn ddiduedd er enghraifft, a allai fod yn faen prawf yr hoffech ei ddefnyddio pan fyddwch yn edrych ar ddata er mwyn gwneud penderfyniadau. Ar wahân i hynny, rwy'n meddwl bod angen dod o hyd i ffynonellau gwybodaeth eraill-- felly mae'n annhebygol y bydd un ffynhonnell yn adrodd y stori gyfan.
Ac os ydych chi'n defnyddio data i geisio dod o hyd i achos mater, er enghraifft, yna os ydych chi ond yn edrych ar un ffynhonnell ddata, dim ond rhan o'r stori y byddwch chi'n ei chael. Os byddwch chi'n ceisio cael gwybodaeth o lawer o ffynonellau gwahanol, byddwch yn gweld yn aml fod cyfuniad o ffactorau yn arwain at y broblem. Felly po fwyaf o wybodaeth a pho fwyaf o ddata y gallwch eu dwyn ynghyd a'u croesgyfeirio, y mwyaf tebygol y byddwch yn cael safbwynt cyfannol o'r hyn sy'n digwydd mewn maes penodol.
Ac yna byddwn yn dweud bod angen bod yn ymwybodol iawn o gyd-destun y data hynny hefyd. Efallai y bydd y ffigur yn gwbl gywir, ond efallai mai dim ond un ochr o'r stori y bydd y bobl sy'n darparu'r wybodaeth honno eisiau i chi ei gweld. Felly er bod y ffigur yn gwbl gywir, pe bai'n cael ei gyfuno â ffigurau eraill, byddai'n adrodd stori wahanol.
Pan fydd gennych ddarn o wybodaeth o'ch blaen, ni fydd y data gwreiddiol ar gael bob amser. Pan fydd pobl yn darparu ffynonellau dibynadwy o wybodaeth, byddant yn aml yn darparu'r data crai yn rhywle. Felly'r Swyddfa Ystadegau Gwladol, er enghraifft-- byddwch bob amser yn gallu dod o hyd i'r daenlen neu fformat data arall sy'n cynnwys y data crai felly gallwch fynd yn ôl i'r ffigur gwreiddiol a darganfod o ble mae wedi dod, pwy wnaeth ei gynhyrchu, a sut mae'n cael ei gynhyrchu, oherwydd efallai fod y fethodoleg hon yn bwysig i chi.
Felly er y gallai'r ffigurau ymddangos yn gymaradwy ar yr wyneb, mewn gwirionedd, os edrychwch chi'n fanylach, gallai sut mae’r data’n cael eu casglu, y dulliau a ddefnyddiwyd, a’r hyn sydd wedi’i ddiffinio fel y maes pwnc fod yn eithaf gwahanol. Felly mae'n eithaf pwysig. Os oes gwir angen i chi sicrhau eich hun bod y data rydych chi'n eu defnyddio yn gywir a'ch bod yn eu deall i'r lefel gywir o ran manylder i fynd yn ôl i'r ffynhonnell honno.
Gallwch gael gormod o ddata mewn sefydliad. Gallwch fod yn boddi mewn data. Ac os nad yw'n hawdd cael gafael ar y data hynny neu os nad ydynt yn hawdd eu deall, nid yw hynny o reidrwydd yn mynd i annog yr ymddygiadau cywir. Felly pan rydych yn dechrau gyda'r datganiad problem hwnnw – pam rydym yn casglu'r data – meddyliwch am gyfnod yr adroddiad. Ydych chi ei angen ar gyfer prosiect penodol? Ydych chi ei angen yn barhaus?
A phryd y bydd angen i chi adolygu'r data? Os na fydd y data yn newid, efallai y bydd hynny'n iawn, gallech adael iddo redeg yn awtomataidd. Felly ystyriwch sut rydych yn defnyddio technolegau ar gyfer y math o ddata nad ydynt yn newid ac nad oes angen eu hadolygu oni bai eu bod yn newid. Ond hefyd meddyliwch am y ffaith y gall amser effeithio ar ddata, ac efallai mai dim ond am gyfnod byr y bydd eu hangen. Felly peidiwch â pharhau i'w casglu os nad oes eu hangen arnoch, oherwydd bydd hynny nid yn unig yn gwastraffu adnoddau, ond bydd yn ei gwneud hi'n llawer anoddach i bobl ar draws y sefydliad ganolbwyntio ar yr hyn sy'n bwysig go iawn.
MATT FINCH:
Rydym yn byw mewn oes lle mae gwneud penderfyniadau a gaiff eu hysgogi gan ddata yn ffasiynol. Ac, wrth gwrs, mae barn gadarn yn aml yn seiliedig ar dystiolaeth. Mae'n seiliedig ar wybodaeth rydym wedi'i chasglu a'i phrosesu. Ond yr her y bod data bob amser yn dod o'r gorffennol, ac mae sut rydym yn gwerthfawrogi ac yn dehongli ac yn gwneud synnwyr o hynny hefyd yn rhywbeth sy'n digwydd o fewn ffrâm gyfeirio benodol.
Felly, mewn gwirionedd, gan nad oes data o'r dyfodol eto, mae'n rhaid i ni ddod o hyd i fannau ffafriol gwahanol, yn enwedig yn ystod cyfnodau ansicr. Felly nid ydym mewn busnes ffuglen wyddonol. Byddwn ond yn defnyddio'r dyfodol i roi safbwynt newydd i ni wneud synnwyr o'r hyn sy'n digwydd o'n cwmpas.
Ond, yn syml, mae gwneud penderfyniadau sy’n cael eu hysgogi gan ddata, neu ymdrechion i feintioli’r hyn sy’n digwydd o’n cwmpas, yn ein cyfyngu i ffrâm lle rydym wir yn ceisio prosesu pethau ar sail modelau a phrofiadau, sydd gennym eisoes, sy'n ddilys oherwydd eu bod yn seiliedig ar amodau'r gorffennol, nid rhai posibl yn y dyfodol. Felly mae tensiwn yno bob amser. Ac un o'r pethau y gall senarios ei wneud yw ategu prosesau penderfynu a gaiff eu hysgogi gan ddata drwy ein galluogi i weld y byd o safbwynt gwahanol a gweld pethau o'r newydd.
JACOB MORGAN:
Un o'r pethau da o ran yr amgylchedd rydym ynddo nawr o ran technoleg yw ein bod yn creu ac yn cynhyrchu llawer o ddata. Mae hynny'n fantais ac yn anfantais. Mae'n anfantais oherwydd ei bod hi'n anodd iawn edrych ar yr holl ddata sydd ar gael. Mae cynifer o bwyntiau data gwahanol y mae angen i ni eu hystyried.
Ond, y fantais yw, mae gennym gynifer o bwyntiau data y gallwn eu hystyried, sy'n golygu pan fydd angen i ni wneud penderfyniadau, mae llawer o bethau gwahanol y gallwn edrych arnynt i'n helpu i wneud penderfyniadau ar sail gwybodaeth. Y peth da arall yw bod gennym ddeallusrwydd artiffisial erbyn hyn. Mae gennym ddysgu peirianyddol. Mae gennym yr holl adnoddau a thechnolegau diddorol hyn sy'n gallu ein helpu i wneud penderfyniadau ar sail gwybodaeth.
Yn wahanol i'r gorffennol pan oedd y data gennym o bosibl, ond nid oeddem yn gwybod beth i'w wneud gyda'r data hynny. Felly rwy'n meddwl bod angen i arweinwyr heddiw fanteisio ar ddata. Nid wyf o blaid gwneud penderfyniadau yn seiliedig ar ddata yn unig. Rwy'n meddwl bod rôl y gall arweinwyr ei chwarae wrth edrych ar y pwyntiau data gwahanol o hyd.
Mae'r gydberthynas o hyd. Mae greddf yn bwysig o hyd. Mae modd edrych ar dueddiadau ac amodau'r farchnad o hyd. Mae'r pethau hynny'n dal i fod yn bwysig iawn i arweinwyr.
Ond y peth da yw, nawr, pan fyddwch chi'n gwneud penderfyniadau, gallwch wneud hynny mewn ffordd hyddysg iawn. Ac mae llawer o bethau y gall y data eu dysgu i chi. Rwy'n cofio unwaith mi es i i siarad mewn sefydliad, ac ar ôl fy sgwrs, cwrddais â'r tîm gweithredol. Ac roedd hwn yn sefydliad ariannol enfawr.
Ac roedden ni'n sgwrsio. Ac roedden ni'n siarad am gadw cyflogeion ac ennyn eu diddordeb. A dywedodd un o aelodau'r tîm, wyddech chi, mae rhywbeth diddorol iawn yn digwydd yn y cwmni yma ar ôl dwy flynedd. Y cyflogeion-- mae fel pe bai'n drobwynt iddyn nhw, p'un a ydyn nhw am aros neu adael. A dywedais i, wel, mae hynny'n ddiddorol iawn.
Pam? Beth sy'n digwydd ar ôl dwy flynedd sy'n gwneud i'r cyflogeion benderfynu gadael neu aros? Doedd ganddyn nhw ddim syniad. Doedd ganddyn nhw ddim data ar hyn. Doedd dim dadansoddeg pobl, dim dadansoddeg data ar hynny.
Meddyliwch am beth sy'n gwneud arweinydd effeithiol. Beth sy'n gwneud tîm cynhyrchiol? Beth sy'n ennyn diddordeb gweithlu? Mae'r rhain i gyd yn gwestiynau rydych yn eu hateb gyda data.
Felly, os ydych chi am greu sefydliad mwy cynhyrchiol, mwy ymroddedig, mwy effeithlon, cwmni lle rydych yn creu cyfleoedd gwell i'ch pobl, bydd llawer o hynny yn dod o ddata. Felly gwnewch yn siŵr eich bod yn manteisio i'r eithaf ar ddata.
Interactive feature not available in single page view (see it in standard view).
Yna, darllenwch yr erthygl Data Literacy And Data Storytelling: How Do They Fit Together? [Tip: daliwch Ctrl a chliciwch dolen i'w agor mewn tab newydd. (Cuddio tip)]
Dynodwch y sgiliau data allweddol y mae angen i sefydliadau ganolbwyntio arnynt, a rhestrwch nhw isod.
Interactive feature not available in single page view (see it in standard view).
Adrodd stori data
Dim ond os gellir ei ddehongli a’i fod yn dweud stori y mae data yn ystyrlon. Mae’r ddelwedd isod yn dweud stori’n glir.
Mae adrodd stori data yn gysyniad a ddefnyddir i roi naratif syml ar gyfer gwybodaeth gymhleth, a all helpu unigolion a sefydliadau i ymgysylltu â’r data sydd ar gael a’i ddeall.
Gweithgaredd 27: Dywedwch stori data
Timing: 45 munud
Darllenwch yr erthygl A Deeper Dive into LEGO Bricks and Data Stories, yna gwyliwch y fideo lle mae Laura Dewis – Prif Swyddog Gweithredu, Full Fact – yn disgrifio sut y gall adrodd straeon data wneud data yn fwy deniadol i’w ddefnyddwyr.
Download this video clip.Video player: hyb_1_2022_sept131_data_storytelling_compressed.mp4
Transcript
LAURA DEWIS:
Felly mae amrywiaeth wirioneddol o ran disgwyliadau pobl, a hefyd wybodaeth am ddata y mae'n rhaid i chi feddwl amdani wrth ddylunio a chyfathrebu data. Y ffordd y gwnaethon ni hynny yn SYG oedd ceisio creu cynhyrchion a oedd yn gweithio i bob un o'r cynulleidfaoedd gwahanol hynny. Felly os ydych chi'n arbenigwr, rydych chi eisiau data mewn tabl. Rydych chi'n deall sut i ddarllen labeli, rydych chi'n deall strwythur data sy'n reddfol iawn i chi. Ac mae hefyd yn golygu y gallwch chi lawrlwytho'r data hynny mewn ffordd strwythuredig, a'u cyfuno â setiau data eraill sy'n debyg o bosibl rydych eisiau eu croesgyfeirio. Felly darparu data yn y ffordd honno yw'r ffordd orau i'r mathau hynny o ddefnyddwyr arbenigol.
Ar yr un pryd, os nad ydych chi eisiau gwneud unrhyw rai o'r gweithgareddau hynny, dim ond dod o hyd i ychydig mwy o wybodaeth am rywbeth rydych chi wedi'i glywed ar y newyddion efallai, mae'n fwy tebygol mai erthygl fer gydag esboniad fyddwch chi ei heisiau. Ac fe aethon ni ati i feddwl am hyn o ran newyddiaduraeth. Felly sut y caiff erthyglau newyddion eu hysgrifennu? A sut rydym ni'n defnyddio'r dull pyramid gwrthdro i sicrhau bod y wybodaeth y mae'r defnyddiwr eisiau clywed amdani fwyaf ar y brig? Felly, rhaid oedd strwythuro a sicrhau bod yr iaith a ddefnyddiwyd yn hygyrch. Felly, fe arweiniodd hynny at greu cynnyrch i bobl a oedd ond eisiau esboniad cyflym iawn o'r hyn a oedd yn mynd ymlaen y tu ôl i'r ffigur hwnnw gan ffynhonnell ddibynadwy, a dyna pam y daethon nhw at y Swyddfa Ystadegau Gwladol.
Yna mae pobl eraill sydd wir eisiau deall y pynciau yn fwy trylwyr, ac sy'n barod i bwyso ymlaen ac ymgysylltu a rhyngweithio â'r data. Ond nid ydynt o reidrwydd yn arbenigwyr ar ddefnyddio technoleg benodol a fyddai'n cael ei defnyddio gan bobl eraill fwy arbenigol efallai i gwestiynu'r data hynny. Ond maent yn barod i roi rhai paramedrau ar waith, a cheisio gwneud synnwyr o'r data hynny yn eu cyd-destun eu hunain. A gall hynny fod yn gymhellol iawn, iawn – dweud stori bersonol drwy'r data, gallu cael pobl i gysylltu â'r data hynny o'u safbwynt personol eu hunain. Ymhlith yr enghreifftiau o hynny mae cyfrifianellau pensiwn, lle y gall pobl fod yn meddwl, rwyf eisiau ymddeol yn gynnar, ond beth fydd hynny'n golygu ar gyfer fy incwm. Felly gallan nhw nodi eu hoedran a'u cyflog ac yna gweithio hynny allan. Neu gall fod yn gyfrifiannell troseddu. Felly beth sy'n mynd ymlaen o ran troseddu yn fy ardal, a pha mor debygol ydyw y bydda' i'n dioddef trosedd os wyf yn cymharu fy nodweddion fy hun â'r data sydd ar gael ar bwy y mae troseddau yn effeithio arnynt yn fy ardal?
Felly llawer o enghreifftiau o ble y gall pobl ryngweithio â'r data hynny, a deall go iawn beth mae'n ei olygu iddyn nhw ar lefel bersonol. Ac rwy'n credu bod cwmnïau eraill allan yna sy'n gwneud gwaith da iawn hefyd i sicrhau bod pobl yn ymgysylltu â'u cynhyrchion. Ac un enghraifft hyfryd o hynny, yn fy marn i, yw lle mae Spotify yn cynnal adolygiad blynyddol o'r gerddoriaeth rydych chi wedi'i chwarae ar ei lwyfan. Ac maen nhw'n gwneud hynny'n dda iawn, oherwydd mae cerddoriaeth yn rhywbeth eithaf emosiynol, ac mae pobl yn ymateb i emosiynau. Ac mae gallu adrodd stori am faint o bethau rydych chi wedi gwrando arnynt, a beth oedd y peth mwyaf poblogaidd y gwnaethoch chi wrando arno eleni, yn sicrhau bod pobl yn ymgysylltu â'r data, ond y tu hwnt i'r data, mewn atgof a phrofiad a gawsant. Ac yn aml gall beri cryn dipyn o syndod, oherwydd nid yw pobl yn credu mai'r gân benodol honno oedd eu cân fwyaf poblogaidd ar gyfer y flwyddyn honno. Efallai bod rhywun arall yn y teulu wedi bod yn defnyddio eu cyfrif Spotify. Ond gall greu pob math o drafodaethau ac emosiynau, ac mae hynny'n ffordd braf o sicrhau bod pobl yn ymgysylltu â data.
Mae delweddu data yn dechneg dda iawn i'w defnyddio os ydych am gyfathrebu is-set o ddata, cipolwg mewn amser. Mae adrodd straeon am ddata yn dueddol o edrych ar dueddiadau a naratif dros amser. Un enghraifft benodol o hynny roeddwn i wir yn ei hoffi oedd pan roeddwn i'n gweithio i'r Swyddfa Ystadegau Gwladol, fe wnaethon ni ddarganfod yn 2013 bod tua 250,000 yn llai o briodasau yn y flwyddyn honno o gymharu â'r flwyddyn flaenorol. Pan ddaethon ni o hyd i'r pwynt data hwnnw, fe wnaethon ni feddwl, beth yw'r stori y tu ôl i hynny? Ein damcaniaeth ni oedd bod pobl yn ofergoelus ac nid oeddent am briodi mewn blwyddyn ag 13 yn y dyddiad. Felly fe wnaethon ni edrych yn ôl ar yr hyn a ddigwyddodd yn 1913, ac fe ddechreuodd hynny naratif cyfan am y tueddiadau yn y dyddiadau pan mae pobl yn priodi dros amser, a'r hyn a oedd wedi effeithio ar hynny, er enghraifft, gostyngiadau treth hanesyddol os oeddech chi'n priodi.
Ac felly fe ddaeth hi'n stori ddiddorol iawn, ac fe ddefnyddion ni ffotograffau o bobl a oedd wedi priodi yn SYG i ddangos hynny. Ac oherwydd rwy'n credu bod gan y rhan fwyaf o bobl lun o'u priodas rywle yn eu tŷ, ac mae'n ffordd o gael pobl i ymgysylltu â rhywbeth ychydig yn fwy personol, er ei fod yn ymwneud â chyflwr y genedl, ac mae'n ymwneud â'r ddemograffeg a'r wybodaeth gymdeithasol roeddem ni'n eu darparu. Felly, rwy'n credu, po fwyaf y gallwch adrodd stori dros amser, rydych chi'n aml yn gallu darparu'r cyd-destun ac yn gallu esbonio'r tueddiadau yn y data.
Wrth feddwl am lythrennedd data, rwyf bob amser yn tueddu i gynghori pobl i feddwl am y ffordd y maen nhw'n darllen data. Felly, y ffordd maen nhw'n deall data, y ffordd maen nhw'n ysgrifennu data, a'r ffordd maen nhw'n cyflwyno data. Ac os gallwch chi feddwl am y sgiliau y gall fod eu hangen arnoch chi yn y tri maes hynny, gall hynny fod yn bwysig iawn. Rhan ohono yw gwybod pa gwestiynau i'w gofyn. Rhan ohono yw deall sut y gallwch ddadansoddi ffynonellau data gwahanol mewn ffordd feirniadol. Felly beth yw'r pethau y byddech chi'n edrych allan amdanynt o ran gwybod a ellir dibynnu ar ffynhonnell data ai peidio. Ac rwy'n credu hefyd i feddwl am y dulliau gwahanol y gallech chi eu defnyddio i ddadansoddi data.
Interactive feature not available in single page view (see it in standard view).
Meddyliwch am ddata sydd gennych ar gael, a sut y gallech ddefnyddio adrodd stori data i gyflwyno’r wybodaeth o’r data i eraill.