Was ist Data Literacy?

Data Literacy bildet das Rückgrat der Digitalisierung, durch die die Sammlung und Auswertung von Daten in enormen Ausmaß möglich geworden ist. Unter Data Literacy oder auch Datenkompetenz, versteht man die Fähigkeit mit Daten umgehen zu können. Dies beinhaltet ein Verständnis davon, wie Daten erhoben und gespeichert werden, sowie die Fähigkeit diese zu verwalten, anzupassen und zu säubern, und letztendlich auszuwerten und darzustellen. Außerdem sind datenkompetente Menschen dazu fähig, Daten zu bewerten und datenbasierte Entscheidungen nachzuvollziehen.

Allerdings mangelt es in den meisten Unternehmen an Datenkompetenz. Laut einer Studie haben in Deutschland nur 17 Prozent der Befragten gesagt, dass sie „Zutrauen in ihre eigene Datenkompetenz und in ihre Fähigkeit, souverän mit digitalen Informationen umzugehen“ haben.¹ Die Spanne zwischen der gewünschten beziehungsweise für die Digitalisierung notwendigen Datenkompetenz und den tatsächlichen Kompetenzen im Unternehmen ist dementsprechend groß. 

Wieso ist Data Literacy so wichtig?

Daten bieten Unternehmen großes Potenzial, Prozesse zu verbessern, Kunden besser zu verstehen oder innovative Lösungen für Probleme zu finden. Aber ohne die nötige Datenkompetenz können Unternehmen dieses Potenzial nicht oder nur zu einem gewissen Grad ausnutzen. Daten bieten häufig außerdem die Möglichkeit, neue Geschäftsmodelle zu entwickeln. Ohne die ausreichende Datenkompetenz verpassen Unternehmen die Chance diese zu identifizieren oder setzten sie nicht richtig um. Auch eine bessere Entscheidungsfindung und Kostensenkungen sind mögliche Vorteile von Data Literacy im Unternehmen. 

Data Literacy für bessere Entscheidungen

Aus der mangelnden Data Literacy der Mitarbeitenden im Unternehmen ergeben sich weitere Probleme: Mitarbeitende sind skeptisch gegenüber KI oder wollen sich nicht auf die Ergebnisse der Datenanalysen verlassen und treffen Entscheidungen lieber basierend rein auf Ihren Erfahrungswerten. Mit Datenkompetenz geht ein Verständnis der Daten einher, welches das Vertrauen in die Ergebnisse von Datenanalysen erhöht und dementsprechend für das Treffen datengetriebener Entscheidungen unerlässlich ist. Denn datenkompetente Mitarbeitende können diese Ergebnisse bewerten und einschätzen, wann sie mit Sicherheit Entscheidungen darauf basierend treffen können. Außerdem fördert Datenkompetenz generell die Akzeptanz und Begeisterung für Innovationen und Veränderungen, welche im Digitalzeitalter typischerweise datengetrieben sind. Data Literacy ist also aus mehreren Gründen eine essenzielle Kompetenz für Unternehmen in der Digitalisierung.

Zusätzlich ist es wichtig, Data Literacy bei der gesamten Belegschaft zu fördern, um die Qualität der Daten zu erhöhen und effektiver mit Daten arbeiten zu können. Denn häufig kommt es zu dem Problem, dass Data Scientists und Analysten mit den Daten des kompletten Unternehmens arbeiten müssen, aber nicht immer das domänenspezifische Fachwissen haben, die Qualität der Daten einzuschätzen. Wenn die Facharbeitenden der Abteilungen allerdings selbst ihre Daten aufbereiten und bewerten können, wird die Qualität der Daten und der Ergebnisse erhöht. Data-Mesh ist ein Konzept, mit dem dies umgesetzt werden kann. In unserem Artikel zum Thema Data-Mesh erfahren Sie mehr darüber, wie genau das funktioniert. Eine breitere Aufteilung von Datenkompetenz führt außerdem dazu, dass Mitarbeitende in den Fachabteilungen effizienter und effektiver werden und dadurch mehr Wertschöpfendes in ihrer kostbaren Zeit schaffen. Dies ist auch hinsichtlich des stetig präsenter werdenden Fachkräftemangels ein wichtiger Aspekt.

Wie kann Data Literacy im Unternehmen gefördert werden?

Um die Kluft zwischen der vorhandenen und der benötigten Datenkompetenz zu schließen, muss Data Literacy als Teil der Unternehmenskultur erfasst werden und als fester Part einer Datenstrategie im Unternehmen entwickelt werden. Dies beinhaltet einerseits, dass Datenkompetenz nicht als Elitewissen behandelt wird. Es sollte einen offenen Austausch über Daten und das Arbeiten mit Daten geben, der von der Führungsebene gefördert wird. Führungskräfte müssen als eine Art Vorbild dienen und die Entwicklung von Datenkompetenz vorantreiben. Die Daten sollten für möglichst viele Beteiligte zugänglich sein, damit alle mit ihnen arbeiten und davon profitieren können. Außerdem dürfen Daten nicht als ein Nebenprodukt der Geschäftsprozesse angesehen werden, sondern müssen als Asset und Teil der Wertschöpfung verstanden werden.

Mitarbeitenden muss ein Grundverständnis der mathematischen und statistischen Hintergründe von Datenanalysen und -verarbeitung sowie der relevanten Begriffe wie KI oder Machine Learning vermittelt werden. Das bedeutet, es müssen Schulungen und Lernmöglichkeiten auf allen Unternehmensebenen geben. In diesen soll vermittelt werden, wie der Prozess von Datensammlung bis zu den Ergebnissen einer Analyse abläuft und welche Bedeutung Daten für das Unternehmen haben. Daran schließt dann die klare Kommunikation der Datenstrategie und das offene Teilen und Besprechen von Daten im Unternehmen an.

Unternehmen müssen die richtigen Werkzeuge, Plattformen und Infrastruktur für ihre Situation einsetzen, um das effektive Arbeiten mit den Daten zu ermöglichen. Dazu gehört auch, dass Daten Silos abgebaut werden müssen, damit Daten abteilungsübergreifend nutzbar sind und Zusammenhänge identifiziert werden können. Grundlage für das abteilungsübergreifende Arbeiten mit Daten ist auch, dass die Daten nachvollziehbar sind. Dann können Mitarbeitende auch eigenständig mit den Daten arbeiten und Mehrwerte generieren. Die Mitarbeitenden sollten zudem dazu motiviert werden, eigene Datenprojekte zu entwickeln.

Wir unterstützen Sie, Datenkompetenz aufzubauen:

Von der Strategieentwicklung über Trainings bis zur verbindenden Datenplattform. Wir bieten Ihnen ein ganzheitliches Angebot rund um das Thema Data Literacy. In unserer Strategieberatung entwickeln wir für Sie die richtige Datenstrategie. Mit unseren Trainings auf Data Scientist und Managementebene helfen wir Ihnen Datenkompetenz in Ihrem Unternehmen aufzubauen. Mithilfe unserer eigens entwickelten Plattform YUNA ermöglichen Sie es ihren Mitarbeitenden, eigenständig mit Daten zu arbeiten, Ergebnisse zu teilen und zu visualisieren.

Entfesseln Sie Ihr Datenpotenzial noch heute!

^{1 https://www.qlik.com/de-de/company/press-room/press-releases/de-data-literacy-gap-costs-companies-billions-in-productivity?q}