Datenkompetenz ist die Fähigkeit, Daten zu lesen, zu verstehen, zu nutzen und mit ihnen zu kommunizieren, um bessere Entscheidungen zu treffen.
In der heutigen KI-gestützten, datengesteuerten Kultur sind grundlegende Datenkompetenzen für Mitarbeiter auf allen Ebenen unerlässlich. Unternehmen erzeugen und sammeln mehr Daten als je zuvor: Laut IDC wird die weltweite Datenerzeugung im Jahr 2025 voraussichtlich 181 Zettabyte erreichen. Es ist nicht mehr machbar oder strategisch, dass nur Data Scientists oder Machine Learning Engineers diese Informationen für eine datengesteuerte Entscheidungsfindung nutzen.
Um jedoch über gute Datenkenntnisse zu verfügen, muss man nicht unbedingt ein Data Scientist werden. Vielmehr bedeutet dies, dass Einzelpersonen über das nötige Selbstvertrauen und die technischen Fähigkeiten verfügen, um Daten in ihrer jeweiligen Funktion effektiv zu nutzen, um Erkenntnisse zu gewinnen und fundiertere Entscheidungen zu treffen. Zunehmend bedeutet dies auch, dass sie wissen, wie man KI-Tools abfragt und von KI generierte Erkenntnisse interpretiert.
Technologische Fortschritte tragen dazu bei, den Zugang zu Daten in Unternehmen zu demokratisieren – ein wichtiger Faktor für datenkompetente Unternehmenskulturen. Business Intelligence (BI) Dashboards, Abfragen in natürlicher Sprache und benutzerfreundliche Oberflächen sind leistungsstarke Werkzeuge zur Datenerfassung. Aber auch diese Tools erfordern grundlegende Datenkompetenz, um sie zu bedienen, zu interpretieren und effektiv zu nutzen.
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Die Datenlandschaft ist übersättigt mit leistungsstarken Tools, die jede Phase des Datenlebenszyklus bedienen – von der Erfassung über die Analyse bis zur Visualisierung. Zugleich sammeln und generieren Unternehmen auch noch nie dagewesene Datenmengen. Zusammen schaffen diese Trends ein Umfeld, das zahlreiche potenzielle Erkenntnisse bietet.
Ohne die erforderlichen Kompetenzen zur Nutzung dieser Tools und zur effektiven Auswertung der Daten könnten Unternehmen jedoch von den geschäftlichen Auswirkungen ihrer Dateninitiativen (bzw. dem Ausbleiben solcher Auswirkungen) enttäuscht sein.
In einer Studie aus dem Jahr 2025 nannten 40 % der Führungskräfte in den USA und im Vereinigten Königreich eine verminderte Produktivität und 39 % ungenaue Entscheidungsfindung als die Hauptrisiken unzureichender Datenkompetenz.1 Trotz dieser Risiken geben nur 27 % der Unternehmen an, über ein hohes Maß an Datenkompetenz zu verfügen.2
Im Zeitalter der KI ist der Bedarf an fundierten Datenkenntnissen noch größer. Unternehmen werden zunehmend nach datenkompetenten Mitarbeitern suchen, die verstehen, wie KI-Tools Daten zur Entscheidungsfindung nutzen – und wie man nützliche Erkenntnisse von fehlerhaften, potenziell schädlichen Empfehlungen unterscheidet. (Aus diesem Grund wird Datenkompetenz auch als Kernkompetenz der KI-Kompetenz angesehen.)
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In einem Bericht aus dem Jahr 2025 nannten 41 % der Führungskräfte Datenkompetenz als die am schnellsten wachsende Kompetenz in den letzten fünf Jahren.3 Doch was genau umfasst dieses Kompetenzprofil?
Laut MIT-Forschern besteht Datenkompetenz aus vier Kernfähigkeiten:4
Wenn Einzelpersonen Zugriff auf Daten erhalten, sollten sie verstehen können, woher die Datensätze stammen und wie sie in einen bestimmten Geschäftskontext passen. Sie sollten zudem in der Lage sein, Datenvisualisierungen zu interpretieren, ohne Gefahr zu laufen, in die Irre geführt zu werden oder falsche Schlussfolgerungen zu ziehen.
Mitarbeiter mit Datenkompetenz können Daten während ihres gesamten Lebenszyklus handhaben. Zu diesen Kompetenzen können unter anderem verschiedene Aspekte der Datenerfassung, der Datenqualität und der Datenspeicherung sowie weitere Aufgaben der Datenverwaltung gehören.
Nicht jeder benötigt fortgeschrittene Kenntnisse in Datenanalyse und Data Science. Aber Mitarbeiter, die sich mit Daten auskennen, sollten über Fähigkeiten zum kritischen Denken und zur Analyse verfügen, um ihre täglichen Aufgaben zu unterstützen. Diese Fähigkeiten reichen von der Erstellung einfacher Excel-Berichte und -Diagramme bis hin zur Anwendung fortgeschrittener analytischer Methoden wie vorausschauender Analysen oder statistischer Auswertungen.
Daten so gut zu verstehen, dass man einen narrativen Kontext effektiv vermitteln kann, ist eine entscheidende Fähigkeit, die als „Data Storytelling“ bezeichnet wird. Diese Fähigkeit zu erwerben bedeutet, Zahlen, Metriken und visuelle Darstellungen zu nutzen, um fesselnde Geschichten zu erzählen, die überzeugen, beeinflussen und zum Handeln anregen. Erfahren Sie mehr über Data Storytelling.
Wie die traditionelle Alphabetisierung kommt auch die Datenkompetenz nicht nur dem Einzelnen zugute. Unternehmen mit datenkompetenten Kulturen können folgende Vorteile genießen:
Datenkompetente Unternehmen fördern klare Kommunikationsabläufe und Wissensaustausch. Teams verstehen die Bedürfnisse des gesamten Unternehmens und wie ihre Arbeit zu den Zielen des Unternehmens beiträgt. Durch den Abbau von Datensilos können vielfältige Teams Daten synchron nutzen und ihre Arbeit auf die übergeordneten Ziele des Unternehmens abstimmen.
Mitarbeiter mit ausgeprägten Datenkompetenzen sind sich der Datenschutzbestimmungen und Risiken im Zusammenhang mit unsachgemäßer Datenverarbeitung besser bewusst. Sie können außerdem Bedrohungen für die Datensicherheit besser identifizieren, wie Malware, Phishing und Insider-Bedrohungen – was den gesamten Sicherheitsstatus des Unternehmens stärkt.
Wenn Daten nicht mehr auf der funktionalen Ebene gefangen sind, können die Stakeholder schneller aussagekräftige Erkenntnisse gewinnen. Wenn Mitarbeiter zudem über die Fähigkeiten verfügen, grundlegende Datenarbeiten selbst durchzuführen, können technische Teams ihre Zeit und ihre Kompetenzen effektiver nutzen. Diese Effizienz führt zu Kosteneinsparungen und erhöhter Produktivität.
Datenkompetente Mitarbeiter sind geschickter darin, Daten im Kontext zu interpretieren, sodass Geschäftsbereiche aussagekräftige datengestützte Entscheidungen treffen können. Ein solches Maß an Neugier und die unternehmensweite Nutzung von Daten können zu mehr Kreativität und Innovation führen.
Eine effektiv umgesetzte datenkompetente Kultur sollte folgende Prinzipien verkörpern:
In einem datenkompetenten Unternehmen stehen die Daten denjenigen zur Verfügung, die sie benötigen, und zwar genau dann, wenn sie sie benötigen. Um dies zu erreichen, bedarf es einer Architektur, die einen schnellen, sicheren und einfachen Zugriff auf kontrollierte Daten in einem komplexen und siloartigen Datenökosystem ermöglicht.
Zum Beispiel vereint ein Data Fabric Daten in der On-Premises- und Multicloud-Umgebung eines Unternehmens mithilfe intelligenter und automatisierter Systeme. Diese Fähigkeit adressiert Herausforderungen wie Datensilos und wachsende Datenmengen und ermöglicht zugleich einen einfachen, Self-Service-Datenzugriff.
Data Intelligence fördert zudem den Zugang zu Daten und damit die Datenkompetenz. Sie automatisiert und optimiert zentrale Datenprozesse wie Metadatenmanagement, Datenermittlung, Daten-Governance, Qualitätssicherung und Datenanalyse.
Sobald Unternehmen einen geregelten Datenzugriff eingerichtet haben, ist es wichtig, den Entscheidungsträgern zu vermitteln, wie sich Daten im System bewegen. Beispielsweise nutzen Governance-Tools Metadaten, um Transparenz zu gewährleisten, indem sie Kontext und Herkunft anzeigen. Diese Tools helfen auch dabei, Datendefinitionen und Terminologie teamübergreifend zu standardisieren.
Wenn Daten gut strukturiert, transparent und nachvollziehbar sind, können die Menschen ihren Wert leichter erkennen und besser verstehen, wie sie diese Daten in ihrer jeweiligen Funktion nutzen können. Um diese Transparenz und dieses Verständnis zu fördern, sollten die Nutzer über die erforderlichen Zugangsrechte, Informationen und Werkzeuge verfügen, um wichtige Fragen wie die folgenden zu beantworten:
Laut einer Umfrage des IBM Institute for Business Value (IBV) erweitern 85 % der führenden Chief Data Officers (CDOs) ihre Schulungsangebote, 77 % bilden ihre Mitarbeiter um und 70 % stellen neue Fachkräfte ein, um die Datenkompetenz in ihren Unternehmen zu verbessern.
Ein erfolgreiches Programm zur Förderung der Datenkompetenz befähigt Mitarbeiter dazu, Daten in aussagekräftige, visuelle Darstellungen zu verwandeln, die zu umsetzbaren Erkenntnissen führen. Kurse und Schulungen zur Datenkompetenz sollten den Mitarbeitern praktische Fähigkeiten vermitteln, darunter den Umgang mit Datenvisualisierungstools und Storytelling-Techniken, die auf konkrete Anwendungsfälle und Geschäftsziele abgestimmt sind.
Ebenso wichtig ist, dass Benutzer auch lernen, verantwortungsvolle Datenverwalter zu sein. Eine datenkompetente Belegschaft kann sicher auf Daten zugreifen, sie speichern und verwalten, und zwar gemäß den entsprechenden Unternehmensrichtlinien und einschlägigen Vorschriften.
Ein Bericht aus dem Jahr 2025 ergab, dass 24 % der Führungskräfte bei der Implementierung von Schulungsprogrammen zur Datenkompetenz einen Mangel an Unterstützung durch die Geschäftsleitung angeben, was es schwierig macht, die unternehmensweite Einführung voranzutreiben.5
Eine Datenkultur beginnt an der Spitze. Es reicht wahrscheinlich nicht aus, den Mitarbeitern Anleitungen, Materialien, Schulungen und Hilfsmittel zur Verfügung zu stellen – sie benötigen zudem die Unterstützung der Führungsspitze. Datenkompetenz sollte ein integraler Bestandteil der Kultur und Struktur des Unternehmens auf allen Ebenen sein.
In der Praxis sollten Führungskräfte die gewünschten Datenkompetenzen vorleben, da ihr Beispiel für den Rest des Unternehmens richtungsweisend ist. Es ist auch wichtig, die Möglichkeit zu bieten, Feedback zur Datenkultur und -praktiken einzuholen. Die Förderung offener Gespräche, die unterschiedliche Perspektiven einbeziehen, wird zu besseren Ergebnissen führen.
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1,3,5 The State of Data and AI Literacy Report 2025, DataCamp, April 2025.
2 State of Data Report 2024, Hakkōda, 2024.
4 Approaches to Building Big Data Literacy, MIT Media Lab, 28. September 2015.
