Daten bestimmen einen Großteil der heutigen Geschäftswelt. Nicht umsonst werden sie auch als das „Öl des 21. Jahrhunderts“ bezeichnet. Data Literacy, also die Kompetenz mit Daten umzugehen, wird daher als Schlüsselqualifikation immer essenzieller. Da nicht nur die bloße Menge an strukturierte als auch an unstrukturierten Daten (Stichwort Big Data) zunimmt, sondern diese auch vermehrt, zum Beispiel für Prognosen und Entscheidungen, genutzt werden, ist ein adäquater Umgang mit Daten sowie ein Verständnis für ihre Zusammenhänge umso wichtiger geworden.
Data Literacy – Definition des Begriffs
Unter dem Begriff „Data Literacy“ (zu Deutsch Datenkompetenz) wird die Fähigkeit gemeint, Daten planvoll sowie bewusst im jeweiligen Kontext einzusetzen und diese kritisch hinterfragen zu können. Dabei geht es bei der Datenkompetenz auch darum, Daten zu erfassen, zu organisieren, zu analysieren und interpretieren, zu beurteilen und ggf. zu visualisieren und zu präsentieren. Gleichzeitig muss zudem sichergestellt werden, dass die Qualität der Daten den gewünschten Anforderungen des Unternehmens entsprechen. Um eine hohe Datenqualität zu erreichen, müssen diese u.a. relevant, in sich stimmig, aktuell sowie rechtskonform sein und aus vertrauenswürdigen Quellen stammen.
Die verschiedenen Kompetenzen der Data Literacy
Als Schlüsselqualifikation der Zukunft setzt sich Datenkompetenz aus vielen einzelnen Fähigkeiten und mehreren Kategorien zusammen, die je nach Konzept unterschiedlich unterteilt werden. Eine Möglichkeit, die verschiedenen Kompetenzfelder aufzuteilen bietet der Ansatz „Future Skills: Ein Framework für Data Literacy“ des Hochschulforums Digitalisierung. Die einzelnen Kompetenzfelder sind dabei wie folgt gegliedert:
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- Kompetenzfeld A: Etablierung einer Datenkultur
- Kompetenzfeld B: Sammlung der Daten
- Kompetenzfeld C: Auswertung der Daten
- Kompetenzfeld D: Interpretation der Daten
- Kompetenzfeld E: Evaluation der Daten
- Kompetenzfeld F: Datenanwendung
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Zunächst soll durch eine im Unternehmen herrschende Datenkultur ein konzeptioneller Rahmen für das Verständnis für Daten auf- sowie eventuell vorhandene Wissenslücken abgebaut werden. Das zweite Kompetenzfeld umfasst die Datenbereitstellung. Neben der Modellierung der Datenanwendung befasst sich diese Kompetenz auch mit der Einhaltung des Datenschutzes, der Identifikation von Quellen und der Integration der Daten. Das Kompetenzfeld Datenmanagement beschäftigt sich mit der Auswertung der Daten. Mittels verschiedener Verfahren und Werkzeuge werden die Daten zunächst analysiert und danach visualisiert und in verschiedenen Formen zur Kommunikation bereitgestellt. Die darauf aufbauenden Kompetenzfelder Dateninterpretation und Datenevaluation legen die verbalisierte Form der Daten sowie sämtliche Visualisierungen aus und prüfen diese kritisch. Daraus gewonnene Erkenntnisse und Zusammenhänge werden ebenfalls genau evaluiert. Der Kompetenzbereich Datenanwendung befasst sich hauptsächlich mit der Ableitung von Handlungsweisen. Dabei spielen auch Fragen nach der Datenethik, der Datenverteilung und die Wirksamkeit des datenbasierten Handelns eine große Rolle.
Kompetenter Umgang mit Daten als essenzieller Skill der Digitalisierung
Der Aufbau von Datenkompetenz unterstützt die digitale Transformation vorhandener Prozesse als auch die Gestaltung neuer Geschäftsmodelle und ist somit für die Digitalisierung unverzichtbar. Dabei beschränkt sich der kompetente Umgang mit Daten nicht nur auf Datenspezialisten, sondern ist vielmehr als grundlegende Fähigkeit sämtlicher MitarbeiterInnen aus verschiedenen Abteilungen zu betrachten. Werkzeuge der Self-Service-BI helfen Anwendern, Daten zu erfassen, zu analysieren und auszuwerten, ohne dass sie selbst Experten auf diesem Gebiet sein müssen. Für einen langfristigen Erfolg ist der richtige Umgang mit Daten ein entscheidender Faktor. Diese Erkenntnisse unterstützen auch die Ergebnisse des Studienprojekts „The Data Literacy Projekt“ von Qlik. In einer international durchgeführten Studie wurde untersucht, ob die Leistung eines Unternehmens und die Datenkompetenz seiner Mitarbeiter zusammenhängen. Anhand eines Data Literacy Index ließ sich dabei feststellen, dass Unternehmen mit datenkompetenten Mitarbeitern einen drei bis fünf Prozent höheren Unternehmenswert aufweisen.
Zusammenfassend lassen sich folgende Fähigkeiten für eine hohe Datenkompetenz in Unternehmen identifizieren:
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- Fähigkeit zur Erfassung & Sammlung der Daten
- Fähigkeit zur Verwaltung & Anpassung
- Fähigkeit zur Analyse von Daten
- Fähigkeit zur kritischen Bewertung der Daten
- Fähigkeit zur Visualisierung & Präsentation der Daten
- Sowie die Fähigkeit zur Anwendung der Daten.
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Ein datengesteuertes Unternehmen mit entsprechend hoher Data Literacy zu werden ist jedoch nicht unbedingt einfach. Das liegt vor allem daran, dass Technologien und Werkzeuge allein ein Unternehmen nicht erfolgreicher machen. Stattdessen sind eine datengetriebene Denkweise der Führungsebene sowie gezielte Schulungen für Mitarbeiter im Bereich Datenkompetenz nötig.
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