Best Practices: Auf dem Weg zum datenkompetenten Unternehmen

Organisatorische Best Practices

An einer veränderten Denkweise und an der gezielten Schulung von Führungskräften und Mitarbeitenden führt offensichtlich kein Weg vorbei. Aus den Antworten der Teilnehmer ergeben sich folgende Ansätze, die dabei helfen, Datenkompetenzen gezielt zu fördern:

• Regelmäßige Schulungen. Ein Großteil gab an, dass regelmäßige Schulungen entweder in Präsenzform oder virtuell mit externen Experten (39 Prozent), internen Experten (36 Prozent), Technologieanbietern (36 Prozent) oder einer Kombination aus diesen drei Arten ein Baustein ihres Konzeptes seien. Diese Schulungen können die Datenkompetenz (zum Beispiel kritisches Denken, Zahlenverständnis, Interpretation von Ergebnissen, Kommunikation mit Daten) deutlich erhöhen und Mitarbeiter mit neuen Tools vertraut machen. Im Idealfall können die Schulungen je nach Ausmaß der benötigten Kenntnisse einer Abteilung angepasst werden.
• Gelegentliche Schulungen. Einige Unternehmen setzen zudem auf informelle Schulungen, beispielsweise in der Mittagszeit oder während der Arbeitszeit (40 Prozent). Sie werden in der Regel von Experten im Unternehmen angeboten, die häufig zu einem Kompetenzzentrum oder einem Analytics-Enablement-Team gehören. Dieses offene Angebot erweist sich als besonders hilfreich, da nicht jeder das gleiche Maß an Schulung benötigt oder auf die gleiche Weise lernt.
• Portale. Vielfach werden Online-Portale genutzt, um Mitarbeitern Datenkompetenz zu vermitteln (30 Prozent). Sie umfassen Online-Kurse von internen oder externen Anbietern oder auch Dokumentationen zum Einsatz bestimmter Software.
• Bessere Kommunikation. 36 Prozent der Befragten berichten von neuen Prozessen für den Informationsaustausch, wie etwa monatlichen Treffen, internen Analytics-Meetups oder Newslettern zum Austausch von Erfolgsgeschichten. Auf diese Weise kommen die Mitarbeiter in Kontakt, können Informationen austauschen und voneinander lernen. Wenn jemand beispielsweise eine Erfolgsgeschichte in einem Newsletter liest, kann er sich an das entsprechende Team wenden und fragen, ob das auch für seine eigene Abteilung funktionieren kann. Auf diese Weise vervielfältigt sich ein Erfolg von selbst.

Über die Schulungen hinaus geben 30 Prozent an, dass ihr Unternehmen für bestimmte Aufgaben, zum Beispiel in den Bereichen Data Science oder Data Engineering, auf die Einstellung neuer, entsprechend kompetenter Mitarbeiter setzt.

Auch eine geänderte Unternehmenskultur ist eine Schlüsselkomponente für den Aufbau einer datenkompetenten Organisation. Im Idealfall startet die Veränderung in der Unternehmensspitze. 37 Prozent der Befragten gaben an, dass datenbewusstes Verhalten in ihrem Unternehmen von den Führungskräften vorgelebt wird. Etwa 32 Prozent haben eine Chief Data Officer (CDO) oder Chief Analytics Officer (CAO), die die Verwendung von Daten bei der Entscheidungsfindung propagiert (29 Prozent).

„Eine geänderte Unternehmenskultur ist eine Schlüsselkomponente für den Aufbau einer datenkompetenten Organisation. Im Idealfall startet die Veränderung in der Unternehmensspitze.“

Paul Dietrich, Collibra

Neben Enablement-Teams verfügen einige Unternehmen auch über Kompetenzzentren (18 Prozent) oder Innovationsboards (8 Prozent). Sie können das Wachstum der Datenkompetenz in einem Unternehmen beschleunigen, indem sie zum Beispiel entsprechende Pläne zur Definition von Zielen oder Erstellung von Bewertungen aufstellen oder die Einführung von Programmen für verschiedene Gruppen im gesamten Unternehmen konzipieren und veranlassen.

Technologische Best Practices

Über diese organisatorischen Maßnahmen hinaus können moderne Technologien zum Aufbau von Datenkompetenz beitragen, indem sie die Durchführung von Analysen erleichtern, vertrauenswürdige Daten bereitstellen und die Datenverwaltung unterstützen. Beispiele hierfür sind:

• Cloud Data Warehouses. Viele Unternehmen wünschen sich eine gemeinsame Datenplattform, von der aus sie Analysen durchführen können. 34 Prozent der Befragten geben an, dass ihr Cloud Data Warehouse deutlich mehr Nutzern einen geregelten Zugang zu den Daten ermöglicht.
• Discovery und Visualisierungs-Tools. Eine weitere Möglichkeit sind benutzerfreundliche Visualisierungs- und Discovery Tools, die laut 32 Prozent der Befragten dazu beitragen, den Datenzugriff und damit die Analyse für mehr Nutzer zu öffnen – und so den Erkenntnisgewinn im Unternehmen zu beschleunigen. 
• Moderne Datenqualitäts-Tools. Moderne Datenqualitäts-Tools werden oft erweitert, um Datenprobleme automatisch zu finden. Sie können dazu beitragen, vertrauenswürdige und hochintegrierte Daten zu gewährleisten. 28 Prozent der Befragten nutzen solche Tools und sind der Meinung, dass sie einen geregelten Zugang zu den Daten ermöglichen.
• Datenkataloge. Moderne Datenkataloge verfügen über Funktionen, die das Auffinden von Daten und das Vertrauen in diese Daten verbessern können. Einige Kataloge können zum Beispiel Metadaten auslesen. Andere verfügen über Bewertungsfunktionen, damit die Benutzer sehen können, wie ihre Kollegen die Daten einschätzen. In manchen Fällen kann der Datenverantwortliche die Daten als vertrauenswürdig zertifizieren. Wieder andere ermöglichen es den Nutzern, Kommentare zu den Daten und den Anwendungsfällen, für die sie sie genutzt haben, abzugeben. 28 Prozent der Befragten nutzen einen Datenkatalog und sind der Meinung, dass dieser einen geregelten Zugang zu den Daten ermöglicht.

Fazit

Um ein höheres Maß an Datenkompetenz zu erreichen, bedarf es sowohl aus organisatorischer als auch aus technologischer Sicht einiger Anstrengungen. Dazu gehören die Implementierung einer grundlegenden Dateninfrastruktur, Analysewerkzeuge und eine angemessene Governance. Schulungen und ein Wandel der Unternehmenskultur sind ebenfalls erforderlich. Aber: Der Aufwand ist es wert. Unternehmen, die über eine hohe Datenkompetenz verfügen, sind oft auch analytisch ausgereifter und erzielen beträchtliche Vorteile – entweder in Form von Umsatz- oder Gewinnsteigerungen.

Über den Autor:
Paul Dietrich ist bereits seit 18 Jahren im Bereich Analytics tätig. Aktuell leitet er das Collibra-Team für die DACH- und Nordics-Region. Er kam Anfang 2019 zu Collibra, nachdem er acht Jahre bei Salesforce gearbeitet und zuvor Kunden bei Gartner (CEB) und BBDO Worldwide betreut hatte. Er hat einen Master of Science in International Business Economics von der City University of London. Seine größte Leidenschaft ist es, Kunden dabei zu helfen, Daten als gemeinsame Sprache zu nutzen, um Empathie, Verständnis und erfolgreiche Geschäftsergebnisse zu fördern. Dabei hat er einen besonders hohen Qualitäts- und vor allem Datenqualitätsanspruch.

Die Autoren sind für den Inhalt und die Richtigkeit ihrer Beiträge selbst verantwortlich. Die dargelegten Meinungen geben die Ansichten der Autoren wieder.