In einer Zeit rasanter digitaler Transformation sind Lernen und Weiterbildung der Schlüssel, um eine widerstandsfähige Belegschaft aufzubauen, die sich an die veränderte Arbeitswelt anpasst. Jüngst hat der MIT Sloan Management Review sein Framework zur digitalen Transformation aus 2014 aktualisiert und den Faktor Mensch stärker verankert: Kultur und Kompetenzen tragen skalierbaren Wandel in Organisationen. Eine Lernkultur, die kontinuierliches Lernen ermöglicht, ist die Basis dafür, im digitalen Zeitalter erfolgreich zu sein.
Das gilt besonders, wenn es um den Aufbau von Datenkompetenzen geht. Angesichts des anhaltenden Mangels an Datentalenten stehen Weiter- und Umschulung in Data Science und Analytics bei vielen Führungskräften ganz oben auf der Agenda. Laut Deloitte übersteigt die Zahl der Stellenausschreibungen für Analysekompetenzen konstant die Zahl der verfügbaren Fachkräfte.
Der Zusammenhang zwischen dem breiten Einsatz von Data Science und starken Geschäftsergebnissen ist umfassend belegt. Neben besseren Ergebnissen profitieren Unternehmen aber auch von höherer Mitarbeiterbindung und -zufriedenheit. Ein LinkedIn Learning Report zeigt: 94% der Mitarbeitenden würden länger im Unternehmen bleiben, wenn in Training und Entwicklung investiert wird. Eine Deloitte-Studie legt nahe, dass Lernprogramme ein zentraler Benefit für jüngere Mitarbeitende sind — und von ihnen erwartet werden.
In diesem Beitrag stellen wir fünf zentrale Schritte vor, mit denen du ab sofort in deinem Unternehmen eine Lernkultur etablieren kannst. Mehr darüber, wie du Datenkulturen stärkst, erfährst du in unserem separaten Webinar.
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Fünf Schritte zum Aufbau einer Lernkultur
1. Mach Lernen zum Unternehmenswert
Lernkulturen entstehen in der gesamten Organisation. Der Prozess beginnt mit Rückendeckung auf Executive-Ebene durch die CEOs. Diese PwC-Umfrage zeigt, dass sich 80% der CEOs sorgen, die entscheidenden Kompetenzen könnten ihrem Unternehmen nicht zur Verfügung stehen. Viele Führungskräfte setzen daher eher auf Weiterbildung im eigenen Haus als auf Recruiting aus anderen Branchen und von Wettbewerbern. Zudem sollten Leistungsbewertungen so umgestellt werden, dass kontinuierliches Feedback zu Lernen und erworbenen Kompetenzen stärker in den Fokus rückt.
Amy Edmondson zeigt, wie Lernumgebungen durch sogenannte „psychologische Sicherheit“ entstehen. Mitarbeitende müssen darauf vertrauen können, dass kalkulierte Risiken, die zu hochwertigen Lernergebnissen führen, keine negativen Konsequenzen nach sich ziehen.
2. Binde mittlere Führungskräfte und Fachkräfte ein
Wenn die Führung klar macht, dass Lernen ein Unternehmenswert ist, liegt die Umsetzung bei mittleren Führungskräften und individuellen Beitragenden. Führungskräfte im Mittelbau sollten gemeinsam mit ihren Mitarbeitenden Lernpläne entwickeln, die zu persönlichen Zielen und Teamambitionen passen und sich mit den angestrebten Geschäftsergebnissen decken.
Wichtig ist, dass mittlere Führungskräfte ihren Teams wirksam vermitteln, warum Lernen oberste Priorität hat und wie jede Person ihre Leistung dafür verbessern kann. In einem Panel mit L&D-Leads von Bloomberg und NatWest Group betonte Marcus Robertson, Global Curriculum Lead bei NatWest, dass mittlere Führungskräfte sowohl mit ihren direkten Reports als auch mit der Unternehmensleitung kommunizieren müssen — und dass Teams nur dann liefern, wenn sie ihre Kompetenzen weiterentwickeln.
Zudem lernen Menschen auf unterschiedliche Weise. Manche bevorzugen direktes Feedback, andere eher indirekte Kommunikation. Mittlere Führungskräfte kennen ihre direkten Reports am besten und können dieses Wissen nutzen, um zielführendes Feedback zu Lernfortschritten und Entwicklung zu geben.
3. Mach Lernressourcen leicht zugänglich
Wenn Strukturen und Feedback für Lernen stehen, braucht es hochwertige Inhalte — besonders für Analytics-Kompetenzen. Wachsende, datenbasierte Organisationen entwickeln Lernressourcen, damit Mitarbeitende sich weiterbilden und mit den sich wandelnden Anforderungen ihrer Rollen Schritt halten.
Ein Beispiel: Airbnb hat „The Data University“ gegründet und bietet über 30 Kurse rund um Datenkompetenzen an — von Datenbewusstsein über Datenerhebung und Visualisierung bis hin zum Arbeiten mit Daten im großen Maßstab.
Ein weiteres Beispiel ist Allianz Benelux, wo eine Kombination aus DataCamp-Kursen und anderen Lernressourcen genutzt wird, um die eigene Data-Analytics-Academy zu skalieren.
4. Entwickle personalisierte Lernpfade
Jede Person im Unternehmen hat eigene Lernpräferenzen und Motive, Analytics-Kompetenzen aufzubauen. Wenn Ressourcen geschaffen werden, um neue Analytics-Fähigkeiten zu entwickeln, sollten diese individuellen Ziele berücksichtigt werden, damit die Lernreise Wirkung entfaltet. Dieser Artikel zeigt, dass personalisierte Lern- und Entwicklungsangebote zu besserer Bindung, höherer Produktivität und besseren Kundenergebnissen führen können.
In jeder datengetriebenen Organisation gibt es acht Daten-Personas — von Datenkonsumentinnen und -konsumenten sowie Führungskräften in weniger technischen Rollen bis zu Data Engineers mit deutlich technischerem Profil. Lernpfade auf diese Personas zuzuschneiden ist entscheidend, um aus Lernprogrammen echten Mehrwert zu generieren.
5. Probiere verschiedene Lernformate aus
Das Lernprogramm sollte unterschiedliche Ansätze kombinieren — von selbstgesteuertem Lernen bis zu klassischen, trainergeführten Formaten.
Dieser Ansatz, bekannt als Blended Learning, hilft, Kosten zu senken, verschiedene Lernstile abzudecken — etwa Webinare oder Gamification — und die Rendite deutlich zu steigern. Ein Beispiel für Blended Learning in Data Science kommt von Sheil Naik bei Bloomberg: Dort wird eine Kombination aus DataCamp und internen Live-Code-Alongs mit Bloomberg-Daten als Teil eines Python-Weiterbildungsprogramms genutzt.
Eine Lernkultur ist das Fundament der Datentransformation
Weiterbildung ist der einzige Weg, um Organisationen datenfluent zu machen. Eine lerngetriebene Kultur im Unternehmen aufzubauen, ist eine Investition mit hoher Rendite: Sie führt zu besseren Erkenntnissen und Geschäftsergebnissen. Jüngere Mitarbeitende erwarten diese Kultur ohnehin. Und sie ist der einzige Weg, die hohe Nachfrage nach Analytics-Kompetenzen in unserer digitalen, datengetriebenen Welt zu erfüllen.
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