Veröffentlicht am

23.11.2022

Data-Literate Organisation: 6 Tipps für den Start

Dr. Nico Broers photo

Dr. Nico Broers

Program Manager

Kategorie:

Learning Hub

Lesezeit

10

Minuten
Ein Mann, der Daten auf seinem Laptop analysiert

Über alle Branchen hinweg sammeln Unternehmen mehr Daten als je zuvor. Es ist erwiesen, dass intelligente Daten Unternehmen in die Lage versetzen, bessere Entscheidungen zu treffen, Transparenz zu gewinnen, Prozesse zu rationalisieren, die Produktivität zu steigern und höhere Gewinne zu erzielen. Aus diesem Grund ist Datenkompetenz zu einer Kernkompetenz für alle Mitarbeitenden geworden. Aber auch wenn Unternehmen die Vorteile und die Notwendigkeit eines ganzheitlichen Datenverständnisses erkannt haben, ist es nicht einfach, die gesamte Belegschaft entsprechend zu schulen. Daher ist es nicht verwunderlich, dass die meisten Unternehmen immer noch damit zu kämpfen haben, ihre Mitarbeiter für die effektive Nutzung all dieser Daten zu rüsten. Um wettbewerbsfähig zu bleiben, müssen die Unternehmen einen Weg finden, ihren Mitarbeitern Data Skills zu vermitteln. In diesem Beitrag möchten wir unsere Erfahrungen mit der Vermittlung von Datenkompetenzen in großem Maßstab und dem Aufbau einer datenkompetenten Belegschaft teilen.

Was sind Datenkompetenzen?

Data literacy, auch Datenkompetenz genannt, versetzt uns in die Lage, faktenbasierte Entscheidungen zu treffen, indem wir die riesigen Mengen an Informationen nutzen, die uns zur Verfügung stehen. Wenn alle Mitarbeitende einer Organisation data-literate sind, bedeutet das nicht, dass sie zu Datenwissenschaftlern oder Datenanalysten werden. Tatsächlich gibt es eine Vielzahl von Fähigkeiten, Aufgaben und Verantwortlichkeiten, die sich um Daten drehen. Lassen Sie uns etwas Licht ins Dunkel bringen:

Bei der Datenkompetenz geht es eigentlich nicht um Kodierung und komplizierte Tools oder Programme, sondern um die Beherrschung von vier notwendigen skills:

  1. Verstehen, wie man über Daten denkt. Es geht darum, die grundlegenden Konzepte zu verstehen: welche Informationen gesammelt werden, wie sie gesammelt werden und wofür sie verwendet werden können. Manchmal sind die Grenzen dessen, was man mit Daten tun kann, sogar noch wichtiger.
  2. Wissen, wie Daten verarbeitet werden. Daten gibt es in allen Formen, Farben und Größen und werden aus einer Vielzahl von Quellen gewonnen, die vollständig oder unvollständig sein können. Datenkompetenz bedeutet, dass man weiß, wie man sie verarbeitet, mit ihren Fehlern umgeht und sie für seinen persönlichen Anwendungsfall aufbereitet.
  3. Um Daten sinnvoll nutzen zu können, sind statistische Grundkenntnisse von wesentlicher Bedeutung. Ein grundlegendes Verständnis der gebräuchlichsten statistischen Methoden ist unabdingbar, um zu wissen, welche Fragen man stellen muss und wie man die daraus resultierenden Antworten interpretieren kann.
  4. Es bedarf großartiger Kommunikatoren, um alle Daten und Informationen zu erfassen, ihre versteckten Botschaften zu visualisieren und zu verstehen und schließlich die Ergebnisse an die Kolleg*innen weiterzugeben. Zwei beliebte und zunehmend relevante Rollen, die von Mitarbeitenden aller Abteilungen wahrgenommen werden, sind Datenübersetzer und Datenvisualisierer, die in der Vermittlung von Datenerkenntnissen geübt sind.

Datenkompetenz wurde kürzlich als die wichtigste Skill des 21. Jahrhunderts bezeichnet und mit der Rolle verglichen, die die Alphabetisierung vor Jahrhunderten für die Gesellschaft spielte. Sie ist die wichtigste Skill, um zuverlässig und kritisch mit Analysen und deren Erkenntnissen zu arbeiten. Sie sollte von allen beherrscht werden, die in einem Unternehmen Entscheidungen treffen, Berichte erstellen oder politische Empfehlungen abgeben.

Ein Mangel an Datenkompetenz kostet die Arbeitgebende umgerechnet 5 produktive Tage pro Arbeitskraft. Das entspricht einem Produktivitätsverlust in Milliardenhöhe pro Arbeitskraft und Jahr.

Steigern Sie die Datenkompetenz Ihrer Mitarbeitenden mit diesen 6 Tipps

Datenkompetenz ist kein einzelner Skill, der in einem einwöchigen Seminar vermittelt werden kann, sondern besteht aus einer Mischung aus technologischen Fähigkeiten, kritischem und analytischem Denken und Problemlösungsfähigkeiten. Die Entwicklung all dieser Fähigkeiten erfordert viel Zeit, Schulung und Erfahrung.

Der effektivste Weg zum Aufbau von Datenkenntnissen ist jedoch die Fortbildung Ihrer Mitarbeitenden.

1. Machen Sie Daten skills messbar

Der erste Schritt muss eine Skill Assessment sein. Sie gibt Aufschluss über das Kompetenzniveau aller Mitarbeitenden. Sie gibt dem Management, den Verantwortlichen für Lernen und Entwicklung und den Lernenden einen Überblick über die vorhandenen Kompetenzen. Die tatsächliche Wirkung der Lernanstrengungen wird während des Lernprogramms durch kontinuierliche Bewertung und Visualisierung sowie durch den Vergleich mit einer zweiten Bewertung am Ende des Programms aufgezeigt.

Skill Profile in einer datengesteuerten Organisation

2. Aufbau einer datengesteuerten Unternehmenskultur

Der Abbau von Barrieren und Hemmungen gegenüber der Arbeit mit Daten ist ein zentraler Bestandteil jedes Programms zur Verbesserung der Datenkompetenz. Um aus einer Kultur und Mentalität des "das war schon immer so" herauszukommen, reicht es nicht aus, das Gedächtnis aller über Microsoft Excel aufzufrischen. Besser ist es, ein ganzheitliches Bild von Methoden, Werkzeugen und Anwendungsfällen für den Umgang mit Daten zu vermitteln, damit das Verständnis für Daten und ihre Auswirkungen wächst. Das Programm muss den Mitarbeitenden die Freiheit geben, die Grundlagen der verschiedenen Anwendungen und Werkzeuge zu erlernen. Wenn sie ermutigt werden, ihre neuen Fähigkeiten auszuprobieren, z. B. in einer Low-Code-Umgebung, während sie ihre täglichen Aufgaben ausführen, werden Barrieren abgebaut. Außerdem werden dadurch veraltete Denkweisen beseitigt und der sichere Umgang mit Daten und Informationen vermittelt.

3. Personalisierung der Daten-Trainings

Das Lehren und Erlernen von Datenkenntnissen kann nicht einer One-Size-fits-all-Lösung folgen.

Vor allem, wenn es darum geht, eine große Anzahl von Mitarbeitenden oder eine ganze Belegschaft in Datenkenntnissen zu schulen. Um durch das Erlernen neuer Fähigkeiten nachhaltige Effekte und Vorteile für das Tagesgeschäft und die Betriebsabläufe zu schaffen, ist es unerlässlich, personalisierte Lernmethoden anzubieten, die unter anderem die Zeit, das Medium und den spezifischen Inhalt des Lernens betreffen. In der Vergangenheit war es kaum möglich, diese Individualisierungstiefe auf der Ebene eines ganzen Unternehmens mit traditionellen Weiterbildungsprogrammen zu gewährleisten. Neue Technologien und innovative Plattformen machen es nun möglich, das Lernerlebnis für einzelne Mitarbeitende zu personalisieren. Deshalb stellen Learning Experience Platforms (LXP) die Zukunft des Corporate Learning dar.

4. Spaß beim Erlernen von Datenskills

Der Prozess des Lernens und der Aneignung neuer Fähigkeiten kann manchmal frustrierend und demotivierend sein. Oft werden Gamification-Methoden eingesetzt, um Mitarbeitende für den Lernprozess zu begeistern. Diese können darin bestehen, Punkte für das Lernen zu erhalten, in einer Rangliste zu konkurrieren oder Abzeichen zu sammeln, was letztendlich zu einer höheren Motivation und einem größeren Engagement führt.

Studien zeigen, dass die Einführung von Gamification-Methoden die Produktivität von Mitarbeitenden um 90 % erhöht.

Berühmte Beispiele für Gamification, die wahrscheinlich die meisten von uns kennen, sind die Sprachlernplattform Duolingo oder die Lauf-App Nike+ Run. Gamification bietet die richtige Taktik, um das Lernen und die Leistung am Arbeitsplatz unterhaltsamer und ansprechender und damit letztlich effizienter und effektiver zu gestalten.

5. Die praktische Anwendung von Datenskills ermöglichen

Einer der größten Schwachpunkte traditioneller Schulungsseminare ist der fehlende Transfer des erworbenen Wissens in die täglichen Aufgaben und Verantwortlichkeiten der Teilnehmer in ihrem Arbeitsumfeld.

Um den bestmöglichen Wissenstransfer für die Lernenden zu gewährleisten, können während des gesamten Programms praxisorientierte Projekte in kleinen Teams durchgeführt werden. Sie ermöglichen eine direkte Anwendung von skills in einem weniger künstlichen Kontext und geben den Teilnehmern die Möglichkeit, in einem sicheren Umfeld gemeinsam im Team mit Tools und Erkenntnissen zu experimentieren. Unser Tipp ist, die Projekte nicht am Ende, sondern in der Mitte der Lerninhalte zu beginnen. Auf diese Weise werden die Lernenden mit Feedback-Mechanismen konfrontiert, die den Lerneffekt verstärken.

6. Sachkundige Anleitung geben

Online-Lernen hat zwar einige bemerkenswerte Vorteile im Vergleich zu Präsenzseminaren, aber es fehlt die menschliche Interaktion. Wenn die Lernenden die Möglichkeit haben, mit sachkundigen Mentoren und professionellen Datenexperten zu sprechen, hat dies enorme Auswirkungen auf die Lerneffektivität. Dadurch wird die Frustration über den Lernstoff deutlich verringert. Außerdem festigen Fachdiskussionen das Verständnis eines Themas und regen dazu an, es aus differenzierten Perspektiven zu betrachten.

Wenn den Lernenden interne Mentor*innen zur Seite gestellt werden, die sie auf ihrer Lernreise begleiten, können sie organisationsspezifische Prozesse und den Umgang mit häufig verwendeten Tools erlernen. Allerdings geht dies auf Kosten der Qualität und der Diversifizierung der Ausbildung. Externe Mentor*innen verfügen über eine Reihe unterschiedlicher Erfahrungen und oft auch über eine breitere Sichtweise und einen Blick über den Unternehmenshorizont hinaus. Darüber hinaus bieten externe Mentor*innen das neutrale Vertrauen, dass jede Frage oder jedes Thema vertraulich behandelt wird. Die Mitarbeitenden haben die Gewissheit, dass es wirklich keine dummen Fragen gibt und dass sie keine Konsequenzen fürchten müssen, wenn sie Fragen stellen.

Beginnen Sie jetzt mit der Beherrschung von Datenkenntnissen

Daten sind zu einer äußerst wertvollen Ressource für Unternehmen geworden und werden in Zukunft noch mehr an Bedeutung und Einfluss gewinnen.

Dennoch werden Daten skills in einem Wissenssilo von Datenexperten wie Datenanalysten, Dateningenieuren und Datenwissenschaftlern gehalten. In Wirklichkeit kann jedes einzelne Mitglied einer Organisation mit Hilfe von Daten etwas bewirken. Auch wenn es als große Herausforderung erscheinen mag, die gesamte Belegschaft eines Unternehmens weiterzubilden, so ist dies doch ein praktischer und notwendiger Schritt in einer zunehmend von Daten dominierten Welt.

In unserem E-Book tauchen wir tiefer in das Thema ein, entmystifizieren die Ursache für fehlende Daten skills und schlagen eine personenbezogene Strategie für die Entwicklung von Datenkompetenz skills in großem Maßstab vor.

Sie werden lernen:

  1. Warum die Datentransformation auf breiter Ebene erfolgen muss
  2. 4 Schritte zum strategischen Aufbau von Datenkompetenzen
  3. Top-Strategien zur Förderung einer datengetriebenen Unternehmenskultur

Sie wollen Datenkompetenz erlangen? Finden Sie in unserem Datenkompetenz E-Book heraus, wie!

Diese Beiträge könnten Ihnen auch gefallen
Alle Beiträge

edyoucated wird von führenden Forschungseinrichtungen wie dem Bundesministerium für Bildung und Forschung (BMBF), dem Bundesinstitut für Berufsbildung (BIBB) und dem Bundesministerium für Wirtschaft und Klimaschutz (BMWK) gefördert.

Bundesinstitut für Berufsbildung (BIBB)