b'\n_START_ARTICLE_\nPodatkovna pismenost\n_START_PARAGRAPH_\nPodatkovna pismenost je ve\xc5\xa1\xc4\x8dina kriti\xc4\x8dnega iskanja, razumevanja, vrednotenja in uporabe podatkov pri re\xc5\xa1evanju problemov. Prispeva k bolj u\xc4\x8dinkovitemu delovanju posameznika na razli\xc4\x8dnih podro\xc4\x8djih, kjer je potrebno kriti\xc4\x8dno presojanje podatkovnih osnov predstavljenih vsebin, v znanosti, pri izobra\xc5\xbeevanju in v vsakdanjem \xc5\xbeivljenju.\n_START_SECTION_\nSestavine podatkovne pismenosti\n_START_PARAGRAPH_\nPomen podatkovne pismenosti se ka\xc5\xbee pri re\xc5\xa1evanju problemov. Prva sestavnina je prepoznati in opredeliti problem tako, da bo nakazana re\xc5\xa1itev z uporabo podatkov. Seveda je pri opredelitvi problema pomembno tudi poznavanje drugih virov, kot so primerne teorije, pretekle \xc5\xa1tudije istih ali sorodnih problemov ipd. Vendar je zmo\xc5\xbenost antipicipacije, s kak\xc5\xa1nimi podatki in na kak\xc5\xa1en na\xc4\x8din bi bil problem re\xc5\xa1ljiv tudi osnova za prepoznanje potrebe po dolo\xc4\x8denih podatkih._NEWLINE_Razgledanost po obstoje\xc4\x8dih podatkovnih virih glede vrste podatkov in na\xc4\x8dinov iskanja ter dostopa je naslednja sestavina podatkovne pismenosti. Arhivi podatkov so - podobno kot knji\xc5\xbenice za splo\xc5\xa1ne informacije - eden od naslovov, kamor se lahko obrnemo. Producenti podatkov, kot so statisti\xc4\x8dni uradi, mednarodne organizacije (npr. ILO), znanstveni in\xc5\xa1tituti in agencije in drugi dostikrat z ve\xc4\x8djimi ali manj\xc5\xa1imi omejitvami omogo\xc4\x8dajo dostop in uporabo njihovih podatkov._NEWLINE_Ovrednotenje podatkov je naslednji pogoj za njihovo uporabo, ve\xc4\x8dina podatkov je namre\xc4\x8d skonstruiranih skozi postopek zbiranja, obi\xc4\x8dajno s pomo\xc4\x8djo in\xc5\xa1trumentov. Lo\xc4\x8diti je potrebno njihovo semanti\xc4\x8dno in metodolo\xc5\xa1ko komponento. Prva govori o pomenu in vsebini podatkov glede na nastanek v odnosu do namena uporabe, se pravi, da je vpra\xc5\xa1anje relevanca za dani problem. Njihova metodolo\xc5\xa1ka kakovost se lahko preveri v toku analize, pomembni kriterij pri presoji kakovosti so tudi bibliografske in metodolo\xc5\xa1ke informacije o nastanku podatkov. Kadar je na voljo ve\xc4\x8d virov podatkov, lahko izberemo enega najbolj ustreznega ali kombiniramo ve\xc4\x8d virov hkrati, npr. v multimetodskem pristopu._NEWLINE_Uporaba in razumevanje podatkov zahteva dodatne ve\xc5\xa1\xc4\x8dine statisti\xc4\x8dne pismenostji za izbor ustreznih orodij in na\xc4\x8dinov za analizo podatkov, predstavitev rezultatov analiz in nezavajajo\xc4\x8do interpretacijo. Zadnji vidik je povezan tudi s poznavanjem omejitev pri delu s podatki, ki izhajajo iz eti\xc4\x8dnih na\xc4\x8del. Posebej kadar je problem zaupnost podatkov, upo\xc5\xa1tevanje avtorstva in, kadar so stvari objavljene, pravico javnosti do resnice.'