Datenkompetenz: Was ist das? Und weshalb ist sie so entscheidend?

Was ist Datenkompetenz?

Da Unternehmen jeder Branche mittlerweile mit Big Data arbeiten, ist Datenkompetenz heute in aller Munde – und trotzdem ist Datenkompetenz mehr als ein Buzzword. Auch jenseits des Hypes ist das Streben nach mehr Datenkompetenz durchaus sinnvoll.

Um zu verstehen, wie grundlegend Datenkompetenz ist, müssen wir das englische Äquivalent „Data Literacy“ betrachten. „Literacy“ bezeichnet die Fähigkeit, lesen und schreiben zu können. Folglich steht „Data Literacy“ für die Fähigkeit, in der Sprache der Daten zu lesen und zu schreiben.

Mit dem Begriff „Literacy“ werden häufig vertiefte fachliche Kompetenzen bezeichnet. So ist beispielsweise „Cultural Literacy“ (kulturelle Kompetenz) eine wichtige Voraussetzung für eine effektive Zusammenarbeit mit Partnern in aller Welt. „Financial Literacy“ (finanzielle Kompetenz) ist unerlässlich für die Verwaltung von Budgets. Und so lässt sich „Data Literacy“ als Skillset definieren, das erforderlich ist, um Daten zu verstehen und datengesteuerte Entscheidungen zu treffen.

Das Erwerben von Datenkompetenz kann mit Herausforderungen verbunden sein. Wie Miro Kazakoff, Senior Lecturer an der Sloan School of Management des Massachusetts Institute of Technology (MIT), betont, beinhaltet der erfolgreiche Erwerb von Datenkompetenz nämlich noch weitere Kenntnisse: „Sie benötigen auch Know-how in den Bereichen Sprache, Zahlen und Grafik.“

Beispiele für Datenkompetenz

Wie sieht nun eine hohe Datenkompetenz in der Praxis aus? Es geht dabei weniger um spezifisches Fachwissen als vielmehr um grundlegende Qualifikationen zur Nutzung von Daten. Daher kann Datenkompetenz von Fall zu Fall unterschiedlich aussehen.

Im Folgenden finden Sie einige Beispiele für Datenkompetenzen aus dem täglichen Geschäftsleben:

• Das Erstellen von Kalkulationstabellen und Datenbanken in Tools wie Microsoft Excel oder Airtable
• Das Verstehen und Filtern von Berichten über Web-Traffic mithilfe von Webanalysetools wie Google Analytics
• Das Lesen von Business-Intelligence-Dashboards in BI-Tools wie Tableau und Looker
• Das Auswählen des geeigneten Diagrammtyps für Datenvisualisierungen in Ihrem LinkedIn-Post
• Das Wissen, wie man missverständliche Diagramme und manipulierte Daten erkennt
• Das Erstellen datengesteuerter Berichte, auf deren Basis Führungskräfte bessere Entscheidungen treffen
• Das Kommunizieren von Daten durch effektives Storytelling

Sollten Ihre Mitarbeiter nicht über diese Fähigkeiten verfügen, dann weist Ihr Unternehmen sehr wahrscheinlich Lücken in der Datenkompetenz auf, die es zu schließen gilt. Zum Glück ist es durchaus möglich, Mitarbeiter mit mangelnder Datenkompetenz entsprechend zu schulen.

Gute Geschäftsinitiativen zur Datenkompetenz legen den Schwerpunkt auf den Aufbau einer Datenkultur. Sie ermöglicht es allen Mitarbeitern unabhängig von ihrer jeweiligen Funktion, Daten als gemeinsame Sprache zu verwenden.

Was bedeutet es, „datenkompetent“ zu sein?

Eine Schulung im Bereich Datenkompetenz ist an jeder Stelle eines Lernprozesses sinnvoll, kann doch die Fortentwicklung Ihrer Datenkompetenz in jedem Bereich zum Erfolg beitragen.

Aber was bedeutet Datenkompetenz im Allgemeinen für eine Person im Laufe ihrer Karriere?

• Für Lernende: Sich die Sprache der Daten anzueignen bedeutet zu lernen, wie man Daten aufzeichnet, interpretiert und mit Dritten darüber kommuniziert. Die Datenanalyse ist keineswegs nur den MINT-Bereichen (Mathematik, Informatik, Naturwissenschaften und Technik) vorbehalten. Auch Bereiche wie Computer Science, Sozialwissenschaften, Gesundheit, Geographie und viele weitere sind auf Daten angewiesen. Dank der Datenkompetenz können Studierende in einer Big Data Economy schneller zum Erfolg gelangen.
• Für Lehrende: Datenkompetenz macht aus Lehrkräften bessere Pädagogen. Jede Bewertung bietet die Möglichkeit, den Fortschritt der Studierenden in Bezug auf ihr Wissen zu vergleichen. Die gesamte Bandbreite der Daten der Studierenden – von Informationen zur Anwesenheit über Anmerkungen zu ihrer Motivation bis hin zu Verhaltensdaten – liefert zusätzlichen Kontext. Auf diese Weise können Lehrkräfte den Erfolg eines jeden Lernenden besser nachvollziehen und optimal unterstützen.
• Für Berufstätige: Mithilfe der Datenkompetenz können Beschäftigte im Unternehmen ihre Karriere durch datengestützte Entscheidungsfindung vorantreiben. Data Fluency versetzt Fachkräfte in die Lage, Situationen anhand verfügbarer Datensätze zu beurteilen. Zudem tragen Qualifikationen im Bereich Datenkommunikation dazu bei, Fehler zu vermeiden und die Zusammenarbeit mit Kollegen zu verbessern.

Warum ist Datenkompetenz so entscheidend?

Der Umgang mit Daten ist mittlerweile fast so geläufig wie der Umgang mit der geschriebenen Sprache. Aus diesem Grund ist Datenkompetenz genauso wichtig wie die Fähigkeit, lesen oder schreiben zu können. Lesen und Schreiben ist heute eine grundlegende Alltagskompetenz. Aber bedenken Sie, dass sich nach Angaben des Weltwirtschaftsforums die weltweite Alphabetisierungsrate vor 200 Jahren auf gerade einmal 12 % belief. Heute dagegen beträgt sie in den meisten Industrieländern 99 %.

Das Talend Data Health Barometer 2022 zeigt, dass 99 % der Unternehmen erkannt haben, dass Daten einen entscheidenden Beitrag zu ihrem Erfolg leisten. Gleichzeitig sehen sich jedoch 97 % von ihnen mit Herausforderungen konfrontiert, wenn es um Daten geht. Datenkompetenz bedeutet, dass Sie in der Lage sind, bessere Bewertungen abzugeben und datengestützte Entscheidungen zu treffen. Kein Wunder also, dass 65 % der Unternehmen nach eigener Aussage ein Programm zur Förderung der Datenkompetenz eingeführt haben.

Nur wer seine Daten versteht, ist in der Lage, effizient zu agieren, neue Chancen zu erkennen und Risiken zu minimieren.

Wie lauten die drei wichtigsten Aspekte der Datenkompetenz?

Um besser zu verstehen, was Datenkompetenz eigentlich bedeutet, wollen wir uns einmal ansehen, wie das US-Marktforschungsunternehmen Gartner Datenkompetenz definiert. Gemäß dem IT-Glossar von Gartner bezeichnet Datenkompetenz „die Fähigkeit, Daten im Kontext zu lesen, zu schreiben und zu kommunizieren, einhergehend mit einem Verständnis von Datenquellen und -konstrukten, angewandten Analysemethoden und -techniken sowie der Fähigkeit, Anwendungsfälle und den daraus resultierenden geschäftlichen Mehrwert oder das Ergebnis zu beschreiben.“ Basierend auf Gartners Definition lassen sich drei zentrale Aspekte der Datenkompetenz bestimmen. Datenkompetenz bezeichnet Sachkenntnis in den folgenden Bereichen:

• Datenquellen und Datenkonstrukte: Woher stammen die Daten und wie sind sie organisiert?
• Analysemethoden und -verfahren: Hierzu zählen Algorithmen des maschinellen Lernens, aber auch die einfache Ableitung eines Mittelwerts aus einer Menge.
• Anwendungsfälle: Die Fähigkeit, datengestützte Erkenntnisse zielgerichtet zu nutzen, um einen Mehrwert zu erlangen, ist das treibende Prinzip von Data Health.

Rahmenstrukturen für Datenkompetenz

Eine Investition in Datenkompetenz ist immer auch eine Investition in den Erfolg des gesamten Unternehmens. Eine Rahmenstruktur für Datenkompetenz sollte das Grundgerüst für den Erwerb zusätzlicher Qualifikationen durch Ihre Mitarbeiter bilden. Genauso wie sich die Datenkompetenz von Mensch zu Mensch unterscheidet, gestalten sich Projekte im Bereich Datenkompetenz von Unternehmen zu Unternehmen unterschiedlich.

Was bedeutet Datenkompetenz in Ihrem Unternehmen? Welche datenbezogenen Tools und Skills sind erforderlich, um eine gemeinsame Sprache rund um das Thema Daten zu entwickeln? Welche Qualifikationsdefizite müssen behoben werden? Beantworten Sie die folgenden Fragen, um herauszufinden, wo Sie in die Weiterbildung Ihrer Mitarbeiter investieren sollten.

Starten Sie mit unserem Leitfaden zur Entwicklung einer Rahmenstruktur für Datenkompetenz. (auf Englisch)

Datenkompetenztraining

Im Jahr 2022 gaben 65 % der von uns befragten Unternehmen an, über ein Programm zur Förderung von Datenkompetenz zu verfügen. Datenkompetenz gibt es sicher nicht von der Stange, doch es existieren bereits zahlreiche Ressourcen zur Unterstützung Ihres Programms.

Im Folgenden finden Sie einige grundlegende Schritte, die für die Entwicklung eines erfolgreichen Schulungsprogramms zum Thema Datenkompetenz erforderlich sind:

• Ermitteln Sie Qualifikationsdefizite.
• Entwickeln Sie eine Rahmenstruktur für Datenkompetenz in Ihrem Unternehmen.
• Schaffen Sie Datenmanagementtools an, die Ihre Anforderungen an die Datenkompetenz unterstützen.
• Achten Sie darauf, dass Ihre Mitarbeiter bei der Nutzung von Datenkompetenz-Tools angemessenen Zugriff erhalten.
• Implementieren Sie Onboarding-Verfahren, deren Umsetzung idealerweise in Zusammenarbeit mit Ihrem Softwareanbieter erfolgt.
• Halten Sie die Datenkompetenz Ihrer Mitarbeiter mithilfe von Online-Kursen immer auf dem neuesten Stand.
• Erfassen Sie fortlaufend Metriken und optimieren Sie Ihre Programmmodule.

Weitere Informationen zum Aufbau von Datenkompetenz finden Sie in unserem ultimativen Leitfaden zum Thema Datenkompetenztraining. (auf Englisch)

Datenkompetenz-Tools

Datenkompetenz kann für jede Person in Ihrem Unternehmen etwas anderes bedeuten. Um eine einheitliche Datenkultur zu schaffen und zu pflegen, bedarf es jedoch einer gemeinsamen Sprache. Datenkompetenz-Tools brechen Datensilos auf und erleichtern den Zugang zu hochwertigen Daten.

Die meisten Mitarbeiter eines Unternehmens verwenden bei ihrer täglichen Arbeit eines der folgenden Datenkompetenz-Tools:

• Datenanalyse-Tools und -Dashboards: Business-Anwender nutzen verschiedenste Software, um Daten zu analysieren und Berichte zu erstellen. Hierbei handelt es sich in erster Linie um Tools zur Datenvisualisierung, Webanalyse-Plattformen und Business-Intelligence- oder Product-Intelligence-Tools. Geben Sie den Anwendern passende Tools für ihre Bedürfnisse und Best Practices an die Hand, um den größtmöglichen Nutzen aus Ihren Softwareinvestitionen zu ziehen.
• Business- oder Datenglossar: Bereitstellung von einheitlichen Definitionen aller Fachbegriffe und Akronyme. Hiermit stellen Sie sicher, dass Mitarbeiter unternehmensweit die gleichen Begriffe verwenden, wenn es um das Thema Daten geht. Wenn noch nichts Vergleichbares vorhanden ist, können Sie ganz einfach ein Glossar in Form einer internen Wikiseite starten. Am Ende sollte allerdings ein solides Glossar stehen, das Bestandteil Ihrer Datenmanagementsoftware ist.
• Tools zur Datenintegration: Daten entstammen allen möglichen Quellen. Business-Anwender müssen häufig auf Daten aus unterschiedlichsten Quellen zurückgreifen, um Fragen zu beantworten und belastbare Geschäftsentscheidungen zu treffen.
• Datenbestand: Als vollständige und aussagekräftige Darstellung sämtlicher Daten im Unternehmen verschafft der Datenbestand der zentralen IT-Abteilung Einblick in die Datenlandschaft. Außerdem hilft er Datennutzern, relevante Datensätze aufzufinden und sie abzurufen.
• Datenkatalog: Der Datenkatalog geht noch einen Schritt über den Datenbestand hinaus. Der Datenkatalog ist nicht einfach nur eine Dokumentation des Speicherorts der einzelnen Daten, sondern vielmehr ein Register mit Querverweisen und umfangreichen Metadaten. Ein Datenkatalog sollte grundsätzlich über eine benutzerfreundliche Oberfläche verfügen. Überdies bietet ein vollständiger Datenkatalog die Möglichkeit, die Herkunft der Daten und ihre Verwendung lückenlos nachzuvollziehen und so Ihre Data-Governance-Strategie zu unterstützen.

Ohne entsprechende Schulung ist es mitunter schwierig, die oben genannten Tools effektiv einzusetzen. Schulungsmaterialien für die Vermittlung von Datenkompetenz sind ebenfalls Datenkompetenz-Tools.

Einen umfassenden Einblick in die drei wichtigsten Arten von Datenkompetenz-Tools vermittelt der Artikel „Datenkompetenz-Tools und wie sie ineinandergreifen“. (auf Englisch)

Anforderungen bei der Datenkompetenz

Auch wenn die Datenkompetenz in erster Linie mit Rollen im Bereich Datenwissenschaft assoziiert wird, benötigen alle Mitarbeiter in einem Unternehmen ein Mindestmaß an Know-how in diesem Bereich. Datenkompetenz ist ein weites Feld:

• Personalverantwortliche mit Datenkompetenz nutzen Personalanalysen, um zum Beispiel Gründe für eine hohe Fluktuation zu ermitteln.
• Manager mit Datenkompetenz bewerten mithilfe von Metriken die Teamleistung und legen faire Boni fest.
• Grafikdesigner mit Datenkompetenz kommunizieren komplexe Ideen effektiv mithilfe von Datenvisualisierungen.
• Vermarkter mit Datenkompetenz können Zielgruppen ansprechen, Kampagnenergebnisse auswerten und den ROI bewerten.
• Vertriebsmitarbeiter mit Datenkompetenz greifen auf Daten zurück, um Kundenprobleme nachzuvollziehen und entsprechende Lösungen zu verkaufen.
• Produktteams mit Datenkompetenz wissen, warum und wie ihre Kunden Produkte nutzen.

In unserem Artikel „Datenkompetenz meistern: Entwicklung von Qualifikationen im Bereich Datenkompetenz“ (auf Englisch) erfahren Sie, was sich hinter diesem Schlagwort verbirgt.

Der Nutzen der Datenkompetenz

Datenkompetenz ist sowohl aus dem Berufsleben als auch aus dem täglichen Leben nicht mehr wegzudenken. Der Aufbau von Datenkompetenz bietet Ihnen zahlreiche handfeste Vorteile:

• Statt reaktiv handeln Sie künftig proaktiv und stellen eine datengestützte Planung an den Anfang jedes Vorhabens.
• Sie agieren auf Grundlage von Echtzeitdaten, anstatt darauf warten zu müssen, dass Dritte die Daten für Sie verarbeiten.
• Sie lassen sich nicht mehr von missverständlichen Grafiken beeinflussen oder in die Irre führen – weder am Arbeitsplatz noch in Nachrichten und Werbung.

Wenn Sie mehr über die Vor- und Nachteile von Datenkompetenz erfahren möchten, lesen Sie unseren ausführlichen Artikel zum Thema „Nutzen der Datenkompetenz“. (auf Englisch)

Datenkompetenz im Bildungswesen

Mit dem rasanten Wachstum der Big Data Economy wird auch die Vermittlung von Datenkompetenz im Bildungswesen an Bedeutung gewinnen.

Natürlich war Datenkompetenz schon immer ein fester Bestandteil von Bildung. Schließlich gehört das Lesen eines Diagramms oder das Aufzeichnen von Messwerten mit zugehörigen Einheiten auch zur Datenkompetenz mit dazu.

In unserem Artikel zum Thema „Datenkompetenz im Bildungswesen“ erfahren Sie mehr.auf Englisch)

Datenkompetenz im Betrieb

Datenkompetenz beschränkt sich längst nicht mehr nur auf die IT-Abteilung. Selbstverständlich benötigen ein Chief Data Officer, ein Data Scientist oder ein Datenanalyst ein hohes Maß an Datenkompetenz. Heutzutage müssen jedoch Mitarbeiter in sämtlichen Bereichen des Unternehmens datengesteuerte Entscheidungen treffen.

In unserer modernen, datengesteuerten Wirtschaft fördern Algorithmen die analytische Entscheidungsfindung in allen Unternehmensbereichen. Daten ziehen sich heute durch alle Aufgabenbereiche – und zwar selbst dann, wenn das Wort „Daten“ gar nicht Bestandteil der Stellenbezeichnung ist.

In unserem Artikel zum Thema “Entwicklung und Anwendung von Datenkompetenz in Unternehmen„ (auf Englisch) erfahren Sie, warum die Sprache der Daten für die Arbeit der Zukunft unerlässlich ist.

Lernwege für Datenkompetenz

Jeder Lernweg im Bereich Datenkompetenz ist einzigartig. Das hat verschiedene Gründe:

• Die für Datenkompetenz erforderlichen Qualifikationen variieren je nach Branche und Unternehmen.
• Innerhalb eines Unternehmens verfügt jeder Mitarbeiter über unterschiedliche Qualifikationen.
• In jeder Funktion werden Daten auf unterschiedliche Weise verwendet.

Stellen Sie sicher, dass Ihr Datenkompetenzprojekt individuelle Lernwege unterstützt.

Die Mitarbeiter von Talend arbeiten mit Talend-Produkten, um die Datenkompetenz durch Metadatenverwaltung, Data Stewardship und Data Governance zu steigern. Sie wünschen eine fachkundige Beratung bei der Einrichtung Ihres Datenkompetenzprogramms? Dann vereinbaren Sie einen Termin für ein Beratungsgespräch mit Talend.