Was ist Datenkompetenz und warum ist sie wichtig?

Mit dem Wandel der globalen Arbeitswelt durch KI ist künftig ein steigender Bedarf an Fähigkeiten im Bereich der Datenkompetenz verbunden. In der Tat geben 79 % der Unternehmen an, dass Daten in den kommenden zwölf Monaten bei der Entscheidungsfindung in ihrem Unternehmen wichtiger sein werden.¹ Aber was genau ist Datenkompetenz?

Gartner® definiert Datenkompetenz als die Fähigkeit, Daten im Kontext lesen, schreiben und vermitteln zu können, was auch ein Verständnis für Datenquellen und -konstrukte, Analysemethoden und angewendete Techniken sowie das Vermögen einschließt, den Anwendungsfall und den daraus resultierenden Wert zu beschreiben.²

Warum sind diese Fähigkeiten relevant? Der Aufbau einer datengesteuerten Organisation mit einer Kultur von Datenkompetenz macht es jedem in dieser Organisation möglich, datengesteuerte Entscheidungen zu treffen, die zu besseren Ergebnissen führen.

Datenkompetenz ist eine Kernkompetenz, die für alle Disziplinen relevant ist, nicht nur für Data Scientists. Ganz gleich, ob eine Person noch am Anfang ihrer Karriere steht oder bereits in der Chefetage sitzt – die Fähigkeit, Daten zu verstehen, zu interpretieren und mit ihnen kommunizieren zu können, ist für alle Mitarbeiter ein entscheidender Skill.

Durch die Anwendung von Daten in einem Geschäftskontext und die anschließende Gewinnung von Erkenntnissen aus diesen Daten in einer Umgebung mit fortlaufender Unterstützung und Schulung steigt in einer Organisation das Verlangen nach datenintegrierten Arbeitsabläufen. Wenn Menschen erst einmal angefangen haben, auf der Grundlage von Daten wertvollere Entscheidungen zu treffen, ist es schwer, wieder einen Schritt rückwärts zu gehen.

79 %

Nahezu achtzig Prozent der Organisationen geben an, dass Daten in den kommenden zwölf Monaten bei der Entscheidungsfindung in ihrem Unternehmen wichtiger sein werden.¹

29 %

Nahezu dreißig Prozent der Unternehmen geben an, dass ihre Entscheidungskompetenz zur Umsetzung der Datenanalyse in Maßnahmen im Verhältnis zu anderen datengesteuerten Skills am wenigsten ausgereift ist.³

Die 4 Grundlagen für eine Kultur der Datenkompetenz

Was gehört zur echter Datenkompetenz?

1. Demokratisieren Sie im gesamten Unternehmen den Zugriff auf Daten

Viele Menschen glauben, dass Schulungsprogramme für Datenwissenschaft (Data Science) den ersten Schritt auf dem Weg zu einer datengesteuerten Organisation darstellen, aber in Wirklichkeit beginnt alles erst einmal damit, den Zugang zu Daten zu vereinfachen. Denken Sie mal an ein Call-Center-System. Diese Daten sind über den größten Teil der Zeit in der Anwendung quasi weggeschlossen und werden dem Rest der Organisation nicht zur Verfügung gestellt. Würden sie jedoch mit dem Einverständnis des Kunden zur gemeinsamen Nutzung freigegeben, könnte eine Analyse der Call-Center-Daten bei der Schulung und Weiterbindung und zugunsten der Gesamteffizienz und einer besseren Kommunikation für diesen Teil der Organisation hilfreich sein.

„Manchmal muss man den Menschen dabei helfen, zu erkennen, welchen Wert verschiedene Arten von Erkenntnissen mit sich bringen können, insbesondere im richtigen Maß und außerhalb einzelner Funktionsbereiche und Domänen“, so Tim Humphrey, Vice President, IBM Global Chief Data Office (GCDO). Durch die Einrichtung eines zentralen Repositorys, wie z. B. einer Data Fabric, können Personen in der gesamten Organisation Daten problemlos speichern und auf sie zugreifen, wodurch der Datenzugriff vereinfacht wird.

Zur Erstellung eines demokratisierten Datenzugriffs hat das GCDO von IBM eine einheitliche Datenplattform implementiert, die eine zentrale Quelle für regulierte Daten darstellt und Benutzern die Möglichkeit zum Laden, Umsetzen und Analysieren von Daten bietet. Seit ihrer Einführung hat die Plattform die Geschäftsergebnisse für das GCDO schnell verbessert. In rund 18 Monaten erwirtschaftete das GCDO 1,3 Mrd. US-Dollar in geschäftlichen Vorteilen und eine Verzehnfachung des ROI aus Initiativen zur Daten- und KI-basierten Transformation.

Tipps zur Demokratisierung des Zugriffs auf Daten

2. Organisieren Sie Informationen auf verständliche und transparente Weise

Nachdem Sie eine Plattform für den regulierten Datenzugriff eingerichtet haben, ist es wichtig, den Entscheidungsträgern zu vermitteln, wie sich die Daten durch die Pipeline bewegen. Kommunizieren Sie also den Wert, die Herkunft und die Qualität der Daten mit Klarheit und unter Berücksichtigung jeder Ebene von Fachwissen. Dies ist gleichermaßen für technisch versierte als auch für nicht-technische Benutzer der schnellste Weg zur Beteiligung an Entscheidungen hinsichtlich der Nutzung von Daten. Technophobie gibt es nämlich wirklich.

Zwar muss nicht jeder über das Wissen eines Data Scientist verfügen, aber es sollte doch jeder ein Verständnis für Daten, ihre Herkunft und ihren Fluss innerhalb ganzer End-to-End-Prozesse haben – und nicht nur in einem Teil eines Prozesses. Um dieses Verständnis zu erreichen, müssen einige wichtige Fragen gestellt werden.

  • Aus welcher Quelle stammen die Daten und ist diese vertrauenswürdig?
  • Welche Metadaten, Regeln und Compliance-Richtlinien stehen dahinter?
  • Welche Bedeutung haben die durch diesen Algorithmus generierten Daten für die vorgesehenen Nutzer?
  • Wie kann ich den geschäftlichen Nutzen dieser Daten erklären, um bessere Geschäftsergebnisse zu erzielen?

Ihre Teams sollten in der Lage sein, nach Daten zu suchen, sie sollten Zugriff auf alle Daten erhalten, auf die sie Zugriff haben sollen, und sie sollten dann Geschäftsanwendungen mit ihnen aktivieren können.

Tipps zum Organisieren von Informationen in einer datengesteuerten Organisation

3. Schulen Sie Datennutzerr bei der verantwortungsvollen Verwendung und Analyse von Daten und bei ihrer Umsetzung in Maßnahmen

Schulungen zur Datenkompetenz helfen Ihrer Organisation, Daten zu lesen, zu entschlüsseln und – insbesondere, wenn sie auf einem Modell beruhen, – zu einer besseren Entscheidungsfindung zu nutzen. Sie versetzen Teams aber auch in die Lage, Daten als Wettbewerbsvorteil zu nutzen. Um ihr erworbenes Know-how anwenden und Daten mit Geschäftsergebnissen verknüpfen zu können, benötigen Ihre Teams ein gutes Verständnis für die vorhandenen Datentools und dafür, wie diese zur Umsetzung ihrer Ziele eingesetzt werden können. Letztlich benötigen Sie Experten, die Daten und KI vermenschlichen können, indem sie Daten für Menschen aussagekräftiger machen. Ein Programm für Datenkompetenz ist dann erfolgreich, wenn Ihre Teams die Daten in fesselnde visuelle Storys übertragen können, die in der Erinnerung hängen bleiben, und Daten in verwertbares Wissen und konkrete Geschäftsergebnisse umsetzen.

Johnson & Johnson unterstützt seine Mitarbeiter mithilfe von Schulungen zur optimalen Nutzung fortschrittlicher und neuer Technologien, einschließlich KI. „In Partnerschaft mit IBM haben wir ein KI-gesteuertes Inferenzmodell für Skills für die Technologiefunktion erstellt, das anonymisierte externe Daten mit Skilldaten aus unseren internen Datasets kombiniert hat“, so Jim Swanson, Chief Information Officer bei Johnson & Johnson.

„Wir konnten die Daten zu den Fähigkeiten unserer Mitarbeiter aus den von meiner IT-Organisation verwendeten Tools in das Modell einspeisen. Die KI war dann fähig, den 'Reifegrad' eines jeden Mitarbeiters in den Fähigkeiten zu bestimmen, die wir hervorheben wollten, und erzeugte so einen umfassenden Überblick über die individuellen Stärken und Schwächen“, schildert Swanson.

Wie Johnson & Johnson können Organisationen Datenkompetenz aufbauen, indem sie mit einer eng vernetzten Geschäftsstrategie auf der Ebene der leitenden Stakeholder beginnen und diese dann auf die verschiedenen Bereiche der Stakeholder abbilden.

"Wenn Stakeholder darüber klagen, dass ihre datenbezogenen Anstrengungen 'gescheitert' sind oder nicht die erwarteten Ergebnisse gebracht haben, liegt das oft daran, dass die Strategie der Geschäftsleitung nicht klar definiert ist und die Datenkompetenz der Stakeholder in den einzelnen Bereichen und Teams nicht abgestimmt ist“, sagt Jennifer Kirkwood, Partner, Global Head of Talent Data, IBM Consulting.

46 %

Fast die Hälfte der Organisationen, die Schritte in Richtung einer vermehrten Datensteuerung unternehmen, haben in die Verbesserung von Datenkompetenz und -skills investiert.⁴

Tipps für die Schulung einer datengesteuerten Organisation

4. Führen Sie mit Empathie, um Datenchampions auszubilden

Neugier bildet das Herzstück der datengesteuerten Entscheidungsfindung und der Schaffung einer Kultur der Datenkompetenz. Die Mitarbeiter und Führungskräfte in Ihrem datenkompetenten Unternehmen werden stets nach dem "Warum" fragen und nie etwas unbesehen glauben. Ihre Aufgabe ist es, ein guter Zuhörer zu sein und gemeinsam mit ihnen herauszufinden, wie sich mit Datenkompetenz Ergebnisse zurück ans Unternehmen liefern lassen. „Die Menschen müssen verstehen, was man alles mit Daten machen kann“, betont Inderpal Bhandari, IBM Global Chief Data Officer. „Bei dem Element des kulturellen Wandels in der Rolle des Data Leader geht es vorrangig darum, die Art der Nutzung von Daten von innen her zu beeinflussen und ein Beispiel zu setzen, dem andere folgen können. Wenn die sich nicht darauf konzentrieren, wie können sie denn dann erwarten, dass anderen etwas daran liegt?“

Indem Sie sicherstellen, dass Mitarbeiter verstehen, wie Daten in der gesamten Organisation funktionieren, helfen Sie ihnen, ebenfalls mit Empathie zu führen. Dies ist eine wesentliche Voraussetzung in einer Kultur von Data Stewardship, die letztendlich zu einem Netz aus Datenchampions im gesamten Unternehmen führt, und Datenkompetenz wird so zu einem Teil eines positiven Lernzyklus.

Tipps für die Führung einer datengesteuerten Organisation

Datenkompetenz ist Data Empowerment

Da Daten und KI für jeden Aspekt der Unternehmensführung zum zentralen Bestandteil werden, ist Datenkompetenz eine Grundvoraussetzung für die Entwicklung einer datengesteuerten Kultur. Als Data Leader in Ihrem Unternehmen fördern Sie den Wandel und unterstützen größere Geschäftsziele, indem Sie eine gemeinsame Sprache vermitteln, die auf Daten basiert. Ihre Bemühungen mögen zwar anspruchsvoll sein, aber diese ehrgeizigen Ideen schließen eine dringend notwendige Lücke und die Investition lohnt sich. Die Zukunft Ihres Unternehmens hängt nämlich in der Tat davon ab.

Kommen Sie jetzt bloß nicht zum Stillstand. Fördern Sie auf der Grundlage Ihrer Geschäftsziele weiterhin die Entwicklung der richtigen Datenkompetenz und etablieren Sie sich als Teamkollege in der Führungsetage und in der gesamten Belegschaft. „Bei wirklicher Datenkompetenz sollte diese Denkweise in sämtlichen Rollen verbreitet sein und nicht nur an der Basis, an der Spitze oder in der Mitte ersichtlich sein“, betont Humphrey. Anders ausgedrückt ist Datenkompetenz eine zyklische Reise für jede Ebene in der Organisation.

Denken Sie vor allem daran, dass Sie das Vorbild sind. Als Data Leader gibt Ihr Beispiel den Ton an und stellt sicher, dass Ihre Teams ohne Vorbehalt über Daten sprechen und sich von Daten zu besseren Geschäftsergebnissen steuern lassen. Mit Ihrer Interessenvertretung und dem aufgebauten Framework für Datenkompetenz setzen Sie Erkenntnisse aus Daten in Maßnahmen um und legen damit den Grundstein für eine Kultur von Datenchampions und datengesteuerter Entscheidungsfindung für die kommenden Jahre.

Nächste Schritte

Wie fangen Sie an?

Die Entwicklung der richtigen Datenarchitektur ist ein iterativer Prozess, der sich im Laufe der Zeit an Ihr Unternehmen anpasst und mit ihm wächst. Wir helfen Ihnen gerne weiter.

Fußnoten

¹ "Voice of the Enterprise: Data & Analytics, Data-Driven Practices," 451 Research, 2022
² How to Create a Balanced Data and Analytics Organizational Model, Gartner, 10. Mai 2022. GARTNER ist eine eingetragene Marke und Dienstleistungsmarke von Gartner, Inc. und/oder ihrer Tochtergesellschaften in den USA und international und wird hierin mit Genehmigung verwendet. Alle Rechte vorbehalten.
³ "Voice of the Enterprise: Data & Analytics, Data-Driven Practices," 451 Research, 2022
⁴ "Voice of the Enterprise: Data & Analytics, Data Management and Analytics," 451 Research, 2021