Datenkompetenz für Unternehmen: Ihr Leitfaden für 2025

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Daten sind nicht nur für Datenwissenschaftler wichtig. Angesichts der riesigen Datenmengen, die jede Sekunde erzeugt werden, müssen Unternehmen und ihre Mitarbeiter in verschiedenen Branchen wissen, wie sie mit Daten umgehen müssen, um intelligente Entscheidungen zu treffen. Um fundierte Entscheidungen zu treffen, ist es entscheidend, eine umfassende Datenkompetenz innerhalb des Unternehmens zu fördern, die präzisere Geschäftsanalysen ermöglicht. Dieser Artikel beleuchtet, was unter Datenkompetenz zu verstehen ist, welche Bedeutung sie für Ihr Unternehmen hat, welche grundlegenden Prinzipien dabei relevant sind und wie Unternehmen gezielt Maßnahmen zur Steigerung der Datenkompetenz implementieren können. 

Was ist Datenkompetenz?

Professor Catherine D'Ignazio und Rahul Bhargava unterteilen Datenkompetenz in vier Teile. Nach dieser vierteiligen Definition verfügt ein datenkompetentes Unternehmen oder eine datenkompetente Person über die Fähigkeit, Daten zu lesen, mit ihnen zu arbeiten, sie zu analysieren und mit ihnen zu argumentieren [1]. Schauen wir uns diese vier Komponenten einmal genauer an:

• Daten lesen bedeutet zu verstehen, woher sie kommen und was sie darstellen.

• Mit Daten zu arbeiten bedeutet, sie zu erstellen, zu bereinigen und zu verwalten. 

• Analysieren von Daten bedeutet, analytische Tests wie Sortieren, Aggregieren und Vergleichen durchzuführen.

• Mit Daten zu argumentieren bedeutet, seine Erkenntnisse mit Daten zu untermauern. 

Datenkompetenz in der Wirtschaft geht über die bloße Kenntnis der vier Teile der Praxis hinaus. Wahre Datenkompetenz befähigt Sie dazu, Informationen effektiv an alle Mitarbeitenden Ihres Unternehmens zu vermitteln. Es ist nicht erforderlich, dass alle Datenexperten sind, doch durch Datenkompetenz können Führungskräfte, Manager und Angestellte fundierte Entscheidungen basierend auf Daten treffen.

Warum ist Datenkompetenz für Unternehmen so wichtig?

Big Data, die sich durch ihre Größe, Geschwindigkeit und ihren großen Umfang auszeichnen, sind heute in der Geschäftswelt allgegenwärtig, was dazu führt, dass die Mitarbeiter eines Unternehmens zunehmend über Datenkompetenz verfügen müssen. Dadurch werden sie in die Lage versetzt, diese riesigen Datenmengen zu nutzen, um intelligente Geschäftsentscheidungen zu treffen. Unternehmen und Einzelpersonen müssen wissen, wie sie diese Daten interpretieren und schützen können. Da diese Entscheidungen nun jeden Aspekt eines Unternehmens betreffen, muss jeder verstehen, wie Daten in Bezug auf seine Rolle im Unternehmen funktionieren. 

Die Bedeutung von Big-Data-Kenntnissen 

Die Verfügbarkeit von Big Data verlangt ein tieferes Verständnis, damit Unternehmen bei datenbasierten Entscheidungen die ethischen Konsequenzen der unbewussten Datenerfassung für ihr eigenes Handeln und das ihrer Nutzer berücksichtigen können. Die Datenwissenschaft entwickelt Algorithmen aus diesen umfangreichen Datensammlungen, und Unternehmen stehen vor der Herausforderung, verantwortungsvoll über den Einsatz dieser Daten zu entscheiden. Daher ist es wichtig, dass alle Mitarbeiter eines Unternehmens über Big-Data-Kenntnisse verfügen, um die ethischen Auswirkungen zu verstehen.

Konzepte der Datenkompetenz

Nachfolgend finden Sie einige wichtige Konzepte zur Datenkompetenz, die Ihr Unternehmen auf dem Weg zur Datenkompetenz verstehen sollte:

• Datenanalyse

• Datenbereinigung

• Datenvisualisierung

• Daten-Ökosysteme

• Daten-Governance

• Daten-Teams

Schauen wir uns die einzelnen Konzepte der Datenkompetenz und ihre Bedeutung genauer an. 

Datenanalyse

Bei der Datenanalyse werden statistische Methoden und Algorithmen eingesetzt, um Daten zu modellieren und Muster zu finden. Unternehmen können durch Analysen Prognosen erstellen, etwa zu Verfahrensrisiken oder den Auswirkungen der Produktnachfrage auf die Lieferkette. Dadurch können sie frühzeitig reagieren und präventive Maßnahmen ergreifen. Bei der Datenanalyse kommen vier verschiedene Arten zum Einsatz:

• Deskriptive Analyse: Hier werden Daten verwendet, um Berichte über Dinge wie Mengen, Standorte und Zeitpunkte zu erstellen. 

• Diagnostische Analyse: Diese Analyseform nutzt historische Daten, um zu verstehen, warum und wie bestimmte Ereignisse stattgefunden haben. Anstatt zukünftige Entwicklungen vorherzusagen, werden dabei Muster und Trends aus der Vergangenheit identifiziert. 

• Prädiktive Analyse: Hier werden Trends und Korrelationen verwendet, um die Ursache von Trends zu ermitteln. 

• Prädiktive Analyse: Diese Form der Datenanalyse nutzt Big Data und maschinelles Lernen, um Antworten auf Fragen zu finden und Vorhersagen anhand mehrerer Variablen zu treffen. 

Die Datenanalyse gibt Einblicke in die Geschäftswelt und ermöglicht fundierte Geschäftsentscheidungen. 

Datenbereinigung

Dieser Prozess, oft als „Data Wrangling" bezeichnet, ist entscheidend, um Daten für die Analyse vorzubereiten. Er strukturiert, standardisiert und optimiert die Daten, sodass sie effektiv genutzt werden können. Es ist wichtig, dass alle Mitarbeiter eines Unternehmens verstehen, wie die Datenaufbereitung funktioniert, um sie gemäß bewährten Methoden für Analysen einsatzbereit zu machen. 

Datenvisualisierung

Eine der Hauptfunktionen der Datenvisualisierung ist die Verwendung grafischer Darstellungen zur Erforschung von Datentrends und -mustern. Sie hilft Nicht-Datenwissenschaftlern innerhalb eines Unternehmens, die Bedeutung von Daten und deren Anwendungen besser zu verstehen. Datenvisualisierungen stellen Informationen mithilfe von Diagrammen, Karten und Grafiken dar. Dieser Schritt ist entscheidend, um Mitarbeitenden mit erweiterten Datenkenntnissen die Informationen verständlich zu präsentieren. 

Daten-Ökosysteme

Datenökosysteme umfassen sämtliche Infrastrukturen, die ein Unternehmen zur Erfassung, Verarbeitung, Algorithmenerstellung, Speicherung, Analyse und Nutzung von Daten benötigt. Dazu gehören unter anderem Datenbanken, Tabellenkalkulationen, Analyse-Tools, Programmiersprachen, Server und Cloud-Dienste. Jedes Unternehmen hat andere Datenbedürfnisse und -prozesse. Ein Teil der Datenkompetenz besteht darin zu verstehen, wie die Dateninfrastruktur Ihres Unternehmens funktioniert, um Daten effizient zu nutzen. 

Datenverwaltung

Data Governance ist eine Reihe von institutionellen Richtlinien, die die Sicherheit und Verfügbarkeit von Daten für die Verwendung innerhalb einer Organisation vorschreiben. Während sich das Datenmanagement auf die Makroverwaltung und Organisation von Daten bezieht, konzentriert sich die Data Governance auf die Sicherheit und Verteilung potenziell sensibler Daten innerhalb eines Unternehmens. Effektive Data Governance stärkt die Datenkompetenz, optimiert die Analysen, erhöht die Datensicherheit und verbessert die Qualität der Datennutzung. 

Daten-Teams

Während Datenkompetenz für jeden in einem Unternehmen wichtig ist, bilden einige spezifische Rollen innerhalb der Datenanalyse ein funktionales Datenteam für Unternehmen in verschiedenen Größenordnungen. Diese Rollen reichen von Datenwissenschaftlern bis hin zu Managementpositionen. Die folgenden Positionen gehören in der Regel zum Datenteam eines Unternehmens:

• Datenwissenschaftler

• Dateningenieure

• Datenanalysten

• Datenmanager

• Daten-Direktor

• Verantwortlicher für Daten (CDO)

Wer nutzt Datenkompetenz?

Mitarbeiter, die bereits im Daten-Team arbeiten, haben ein Verständnis für Daten. Daher ist es für diejenigen, die nicht im traditionellen Daten-Team arbeiten, wichtig, Datenkompetenz zu entwickeln. Diese Mitarbeiter können effektiver mit den Datenanalyseteams zusammenarbeiten, indem sie gezielte Fragen stellen, die relevante Geschäftsentscheidungen in ihrem Bereich beeinflussen. Sie müssen die Wichtigkeit von Sicherheit, Governance und Vertrauen in die Daten, die sie für ihre Entscheidungen nutzen, verstehen. Durch die gezielte Förderung der Datenkompetenz entsprechend der spezifischen Rolle eines Mitarbeiters innerhalb des Unternehmens können Sie die Effizienz und Wirksamkeit von datengetriebenen Initiativen maximieren. 

Wie Sie Datenkompetenz in Ihrem Unternehmen etablieren

Um Datenkompetenz in Ihrem Unternehmen zu etablieren, benötigen Sie einen Plan zur Datenkompetenz. Bevor Sie diesen Plan in Kraft setzen, müssen Sie das derzeitige Datenverständnis Ihrer Mitarbeiter bewerten und ihnen Ihre Erwartungen und die Gründe für die Bedeutung von Datenkompetenz vermitteln. Nachdem Sie sich auf ein bestimmtes Niveau der Datenkompetenz in Ihrem Unternehmen geeinigt haben, können Sie den Plan in Kraft setzen. Im Folgenden finden Sie einen kurzen Überblick über die Maßnahmen, die Sie durchführen können:

1. Ermitteln Sie das aktuelle Datenverständnis in Ihrem Unternehmen.

2. Konzentrieren Sie sich auf kontinuierliches Lernen.

3. Schaffen Sie eine Vielzahl von Lernressourcen.

4. Definieren Sie den Erfolg und kennen Sie die Grenzen der Datenkompetenz.

Schauen wir uns jeden Schritt genauer an. 

1. Ermitteln Sie das derzeitige Verständnis von Daten in Ihrem Unternehmen.

Nicht alle Positionen erfordern umfassende Datenkenntnisse, aber es ist entscheidend, den aktuellen Wissensstand innerhalb Ihres Unternehmens zu bewerten. Nachdem Sie eventuelle Wissenslücken identifiziert haben, sollten Sie gezielte Schulungsmaßnahmen ergreifen, um Ihre Mitarbeiter auf das erforderliche Niveau für ihre jeweiligen Aufgaben zu bringen. 

2. Konzentrieren Sie sich auf kontinuierliches Lernen.

Mit dem Aufkommen von Big Data verändert sich die Welt der Daten ständig. Entwickeln Sie Strategien, die eine kontinuierliche Weiterbildung und -entwicklung für Ihre Mitarbeiter im Unternehmen fördern. Konzentrieren Sie sich auf die Vorteile, die der Erwerb von Datenkenntnissen mit sich bringt, damit jeder im Unternehmen die Daten versteht. 

3. Schaffen Sie eine Vielzahl von Lernressourcen.

Wenn Sie ein unternehmensweites Programm erstellen, ist es wichtig, eine Vielzahl von Lernressourcen zu entwickeln. Lange Schulungsabschnitte führen dazu, dass man sich nur wenig merken kann. Deshalb sollten Sie Taktiken wie das Microlearning nutzen, um kontinuierliches Lernen im Unternehmen zu fördern. 

4. Definieren Sie den Erfolg und kennen Sie die Grenzen der Datenkenntnis.

Anhand einer Erfolgsdefinition oder von Metriken kann festgestellt werden, ob Ihr Unternehmen seine Datenkompetenz verbessert hat. Ein Ort oder ein Projekt als Grundlage für eine Datenkompetenz-Initiative hilft, messbare Ziele zu setzen. Die Erkenntnis, dass Datenkompetenz zu Beginn eines Unternehmens Grenzen hat, setzt Erwartungen an die Auswirkungen von Datenkompetenz auf eine Organisation. 

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