Datenkompetenz

Was ist Datenkompetenz?

Datenkompetenz ist die Fähigkeit, aus Daten aussagekräftige Informationen abzuleiten, so wie Lese- und Schreibfähigkeit im Allgemeinen die Fähigkeit ist, aus dem geschriebenen Wort Informationen abzuleiten.

Die Komplexität der Datenanalyse, insbesondere im Zusammenhang mit Big Data, bedeutet, dass Datenkompetenz ein gewisses Maß an mathematischen und statistischen Kenntnissen erfordert.

Um diese Komplexität zu bewältigen, stellen viele Unternehmen Data Scientists ein, also Spezialisten mit fortgeschrittenen analytischen Fähigkeiten. Einige Unternehmen haben auch einen Mitarbeiter auf C-Level, den Chief Data Officer (CDO), eingestellt, um sicherzustellen, dass die Organisation den vollen Wert ihrer Daten ausschöpft.

Da Daten jedoch so entscheidend für den Erfolg eines Unternehmens sind, verlangen immer mehr Unternehmen von allen Mitarbeitern ein gewisses Maß an Datenkenntnissen. Unternehmen, die weitgehend datenkompetent sind, können effizienter und aufschlussreicher arbeiten; Unternehmen, die dies nicht sind, sind möglicherweise nicht in der Lage, eine datengesteuerte Entscheidungsfindung zu erreichen.

Datengesteuerte Organisationen stehen an der Spitze des modernen Geschäftslebens. Eine Datenkultur fördert das kritische Denken und eine bessere Entscheidungsfindung, was zu einer effektiveren Leistung im Unternehmen und auf dem Markt führt.

Welche Fähigkeiten sind für Datenkompetenz erforderlich?

Datenkompetenz lässt sich in zwei Kategorien einteilen: nichttechnische und technische Fähigkeiten. Die nichttechnische Kategorie umfasst folgende Fähigkeiten:

• Wissen, welche Daten für einen bestimmten Zweck geeignet sind.
• Erforschung des geschäftlichen Kontextes der zu analysierenden Daten.
• Kritisches Denken über Informationen, die durch die Datenanalyse gewonnen werden.
• Erkennen, wenn Daten falsch dargestellt oder irreführend verwendet werden.
• Vermittlung von Informationen über Daten an Personen, denen es an Datenkenntnissen mangelt, eine Fähigkeit, die manchmal als Data Storytelling bezeichnet wird.
• Entwicklung von Fachwissen durch branchenweite Forschung und Untersuchung von Trends im Zusammenhang mit bestimmten Daten.

Zu den technischen Datenkenntnissen gehören folgende Fähigkeiten:

• Datenanalyse selbst – Beherrschung der statistischen Techniken, die zur Erklärung von Daten erforderlich sind.
• Verständnis von Datenanalysewerkzeugen und -methoden und wann und wo sie eingesetzt werden sollten.
• Interpretation von Datenvisualisierungen, wie zum Beispiel Grafiken und Diagrammen; Verständnis von Dashboards und den ihnen zugrunde liegenden Datenquellen.
• Programmiersprachen sind nicht immer unerlässlich, können aber in der Datenwissenschaft hilfreich sein; sie ermöglichen es datenkundigen Mitarbeitern, mit Algorithmen für die Datenanalyse und sogar maschinelles Lernen zu arbeiten.

Die Herausforderungen der Datenkompetenz

Die Förderung und Pflege von Datenkompetenz im Unternehmen kann eine Herausforderung sein. Es gibt mehrere allgemeine Hindernisse für die Umsetzung, darunter:

• Lücken in den Fähigkeiten. Wie bereits erwähnt, geht es bei der Datenkompetenz um mehr als nur gute Absichten; es sind mehrere Fähigkeiten erforderlich, um selbst grundlegende Kenntnisse im Umgang mit Daten zu erlangen. Einige Mitarbeiter verfügen nicht über die erforderlichen Fähigkeiten und haben Schwierigkeiten, sich diese anzueignen.
• Widerstand der Mitarbeiter. Die Förderung eines datengesteuerten Unternehmens bedeutet eine große Veränderung im gesamten Unternehmen; nicht jeder wird den Übergang zu einer Datenkultur begrüßen, da sich viele Menschen mit Veränderungen unwohl fühlen.
• Fehlende Vorreiter. Damit sich eine Datenkultur im Unternehmen durchsetzen kann, muss es in jeder Abteilung Verfechter der Datenkompetenz geben; allzu oft sind datenkompetente Mitarbeiter in der IT und der Geschäftsanalyse isoliert.
• Data Governance. Datenkompetenz ist nur dann praktikabel, wenn das Unternehmen über eine effektive Data Governance verfügt. Viele Unternehmen verfügen nicht über wirksame Verfahren und Standards, und ohne diese ist eine datengesteuerte Kultur nicht möglich.

Wie man datenkompetent wird

Für den Übergang zu einer Datenkultur im Unternehmen gibt es mehrere wichtige Schritte, darunter die folgenden:

1. Bewertung der Datenkompetenz. Wie gut ist das Unternehmen bereits mit Daten vertraut? Eine Umfrage unter den Mitarbeitern, um die vorhandenen Fähigkeiten und Kenntnisse zu bewerten, ist ein guter Ausgangspunkt, um den Umfang der erforderlichen Anstrengungen abzuschätzen.
2. Identifizierung von Datenkompetenzchampions. Sobald die Bewertung abgeschlossen ist, werden sich in den verschiedenen Abteilungen wahrscheinlich natürliche Führungspersönlichkeiten herauskristallisiert haben. Diese Führungspersönlichkeiten sollten das Datenkompetenzprogramm mittragen und dazu befähigt werden, es zu fördern und zu pflegen.
3. Implementieren Sie ein Datenkompetenzprogramm. Ein Programm zur Vermittlung von Datenkompetenz sollte die Belegschaft umfassend schulen und sowohl nichttechnische als auch technische Schulungen anbieten.
4. Messen Sie den Erfolg. Es ist wichtig, Kriterien für den Erfolg von Datenanalyse-Implementierungen, für die Effektivität der Datenverwaltung und für die Fähigkeiten im Umgang mit gängigen Datenanalyse- und -management-Tools festzulegen. Regelmäßige Bewertungen der Datenkompetenz innerhalb der Organisation bilden die Grundlage für Verbesserungen.