Data Literacy – der wichtigste Skill digitaler Unternehmen?

Entscheidungen auf der Grundlage valider Daten treffen, veränderte Marktanforderungen vorhersehen und rechtzeitig flexibel darauf reagieren, Kundenwünsche kennen – als Data Driven Company ist all das kein Problem. Doch wie wird ein Unternehmen dazu? Auf der einen Seite müssen natürlich ausreichend Daten vorhanden sein. Das ist bei der täglich wachsenden Informationsflut noch das geringste Problem. Auf der anderen Seite brauchen Unternehmen Mitarbeiter:innen, die kompetent mit diesen Daten umgehen können. Data Literacy ist heute einer der wichtigsten Skills, den Unternehmen für eine nachhaltige Wettbewerbsfähigkeit benötigen. Das in vielen Unternehmen bislang noch fehlende Know-how lässt sich zunächst durch externe Expert:innen ins Haus holen, die mit ihren Data Science- und KI-Kompetenzen unterstützen. Auf Dauer kommen Unternehmen aber nicht darum herum, Data Literacy auch bei ihren Mitarbeiter:innen auf- und auszubauen, um unabhängig zu agieren. Dafür sind die fünf folgenden Kompetenzfelder von besonderer Relevanz:

5 Kompetenzfelder von Data Literacy

Unternehmensweite Datenkultur: Bewusstsein für den Wert von Daten schaffen

Daten sollen nicht nur im operativen Tagesgeschäft einer Abteilung genutzt werden, sondern im gesamten Unternehmen einen Mehrwert generieren: Durch bereichsübergreifende Prozesse, die auf Daten beruhen und durch Künstliche Intelligenz und Automatisierung kontinuierlich optimiert werden. Das gelingt, wenn alle Mitarbeiter:innen dazu beitragen, dass die Datenbasis qualitativ hochwertig bleibt. Sie müssen dafür nicht zum Data Scientist umschulen. Aber sie sollten verstehen, wie sie durch ihre tägliche Arbeit die Grundlage für automatisierte, KI-gestützte Prozesse und Anwendungen schaffen – und so für Entlastung in ihrem Arbeitsalltag sowie den Erfolg des gesamten Unternehmens sorgen. Um dieses grundlegende Verständnis im Unternehmen zu verankern, gibt es Data Literacy-Schulungen, die sich an alle Mitarbeiter:innen richten.

Sauberes Datenmanagement: Von Anfang an für Datenqualität sorgen

Neben dem Verständnis für die Relevanz von Daten sind auch praktische Kompetenzen im Umgang mit ihnen nötig. Denn die Qualität von Daten beginnt bereits an der Eingabemaske von Sachbearbeiter:innen in Fachbereichen: Welche Datentypen gibt es, wofür werden sie später benötigt? Wo kommen sie im operativen Geschäft zum Einsatz und welche Erkenntnisse und Trends lassen sich aus ihnen ableiten? Diese Punkte haben Einfluss darauf, wie Daten erfasst, bereitgestellt und verwaltet werden. Auch das Thema Datenschutz spielt eine nicht zu unterschätzende Rolle für die Archivierung und Verarbeitung. Gezielte Trainings für Fachbereiche helfen, die Mitarbeiter:innen in diesen Feldern fit zu machen. So tragen sie zu einer für KI und Machine Learning notwendigen hochwertigen Datenbasis bei und unterstützen das Unternehmen aktiv dabei, das Risiko von Compliance-Verstößen zu senken.

Tiefgreifende Datenanalyse: Insights durch moderne Algorithmen

Die Auswertung von Terabytes von Daten ist hochkomplex. Heute gibt es zum Glück hilfreiche Analytics-Tools, die Mitarbeiter:innen dabei unterstützen. In speziellen Trainings können sie lernen, diese für ihre täglichen Aufgaben zu nutzen. IT-Fachkräfte und Analysten gehen noch einige Stufen tiefer, wenn sie Daten bereichsübergreifend analysieren. Skills wie z. B. die Programmiersprache Python und NLP-Kenntnisse sind dabei unverzichtbar. Je nach Vorkenntnissen können sie bereits in dreitägigen Trainings erworben und auch durch weitere Trainings zu speziellen Themen wie DevOps und MLOps vertieft werden.

Erkenntnisreiche Dateninterpretation: Erfolgsfaktoren und Maßnahmen ableiten

Wenn Spezialist:innen relevante Daten ausgewertet haben, wollen Fachbereiche und Management Ergebnisse sehen und verstehen. Die Visualisierung z. B. in Dashboards von BI-Tools erleichtert dies enorm. Es lassen sich verschiedene Auswertungen und Prognosen darstellen, z. B. der Erfolg von Sales- und Marketing-Aktivitäten oder die Entwicklung von Lieferketten. Entscheidend ist dabei, welche Ausgangswerte jeweils einbezogen und in welche Abhängigkeit voneinander gebracht werden. Auch dies ist eine Kompetenz, die Unternehmen bei bestimmten Gruppen von Mitarbeiter:innen durch Weiterbildungsmaßnahmen fördern und so im Unternehmen verankern können.

Wertschöpfendes Anwenden von Daten: Geschäftsprozesse optimieren

Die Königsdisziplin von Data Literacy ist schließlich die Anwendung von ausgewerteten und interpretierten Daten in den Geschäftsprozessen. Aufbereitet fließen die Daten zurück, trainieren KI-Algorithmen und optimieren zahlreiche Abläufe im Unternehmen. Wo sie genau zum Einsatz kommen, welche Use Cases sie unterstützen und wie sie dafür aufbereitet werden müssen: Das ist die entscheidende Frage, die Unternehmen beantworten müssen. Dabei helfen gerade zu Beginn externe Consultants, die Erfahrung aus anderen Projekten mitbringen. Auf Dauer und mit der entsprechenden Datenkompetenz der Mitarbeiter:innen können Unternehmen hier selbst Anwendungsfälle identifizieren und umsetzen.

Datenkompetenz im eigenen Unternehmen auf- und ausbauen

Die Wettbewerbsfähigkeit von Unternehmen steht und fällt heute mit der Datenkompetenz ihrer Mitarbeiter:innen. Sowohl für eine unternehmensweite Datenkultur als auch für die gezielte Weiterbildung einzelner Mitarbeiter:innen gibt es jeweils passende Formate, die die entsprechenden Kompetenzen vermitteln. So können Unternehmen die nötigen Skills aufbauen, die eine Data Driven Company auszeichnen, und ihre Wettbewerbsfähigkeit nachhaltig steigern.

Sie möchten die Datenkompetenz in Ihrem Unternehmen ausbauen? Wir unterstützen Sie gerne mit Data Competence Trainings, die auf die Vorkenntnisse Ihrer Mitarbeiter:innen zugeschnitten sind. Nehmen Sie einfach Kontakt mit uns auf: Wir freuen uns auf Ihre Anfrage!