Was ist Datenkompetenz? Ein Leitfaden für 2026 für Leute, die sich mit Daten und Analysen beschäftigen

Was ist Datenkompetenz?

Datenkompetenz ist die Fähigkeit, Daten zu lesen, zu schreiben, zu analysieren, zu kommunizieren und zu interpretieren. Es ist eine Fähigkeit, die es Leuten und Organisationen ermöglicht, bessere, datengestützte Entscheidungen zu treffen.

Wie bei anderen Schlüsselkompetenzen gibt's auch hier kein einheitliches Konzept; Datenkompetenz hat viele Facetten. Es geht um mehr als nur Datenanalyse; es geht darum, zu verstehen, was die Daten bedeuten und wie man die Ergebnisse präsentiert, einschließlich der Fähigkeit,

• Lies die Daten. Die Fähigkeit, Daten in verschiedenen Formen wie Grafiken, Diagrammen oder Berichten zu verstehen. Zum Beispiel, den Jahresfinanzbericht eines Unternehmens lesen und seine Leistung verstehen können.
• Arbeite mit Daten. Das Sammeln und Erstellen von Daten, was bedeuten kann, dass man ein Experiment macht, um Daten zu sammeln, oder eine Umfrage erstellt, um Erkenntnisse zu gewinnen.
• Kommuniziere mit Daten. Die Fähigkeit, mit Daten eine Geschichte zu erzählen oder ein Argument zu untermauern. Ein gutes Beispiel wäre, Kundendaten zu nutzen, um einen Business Case für ein neues Produkt zu erstellen.
• Argumentiere mit Daten. Mit Daten durch Unklarheiten navigieren und Daten nutzen, um Geschäftsentscheidungen zu treffen.

Als individuelle Fähigkeit klingt der Begriff „Datenkompetenz“ irgendwie binär. Das ist aber echt nicht der Fall. Das Spektrum reicht von der Fähigkeit, datengestützte Entscheidungen zu treffen und Daten zu interpretieren, bis hin zu fortgeschrittenen Kenntnissen in den Bereichen Datenwissenschaft, Datenverarbeitung und maschinelles Lernen.

Aus organisatorischer Sicht sollten Chefs Datenkompetenz als eine Art Sprachkenntnis sehen. Eine Organisation mit hoher Datenkompetenz hat Mitarbeiter, die sich mit vielen verschiedenen Datenfähigkeiten auskennen.

Warum ist Datenkompetenz wichtig?

Datenkompetenz, also die Fähigkeit, sich in der riesigen digitalen Informationslandschaft zurechtzufinden und sie zu verstehen, wird schnell zu einer wichtigen Fähigkeit fürs Leben und zu einem wertvollen Vorteil auf dem Arbeitsmarkt. In unserem Bericht zum Stand der Daten- und KI-Kompetenz haben wir Führungskräfte in Großbritannien und den USA gefragt, wie sie den Wert der Datenkompetenz in ihren Unternehmen sehen und wie wichtig es ist, dass Leute diese Fähigkeiten entwickeln.

Die Notwendigkeit von Daten- und KI-Kompetenz – Der Bericht zum Stand der Datenkompetenz

Warum ist Datenkompetenz für jeden wichtig?

Datenkompetenz ist für Arbeitgeber echt interessant.

Unser Bericht zeigt, wie wichtig es für Führungskräfte in Wirtschaft und Datenbereich ist, dass ihre Leute mit Daten umgehen können. Der Bericht zeigt, dass 40 % der Führungskräfte in den USA und Großbritannien eine geringere Produktivitätals das größte Risiko unzureichender Datenkompetenzen sehen, wobei ungenaue Entscheidungen (39 %), langsamere Entscheidungsprozesse (37 %) und Innovationshemmnisse (31 %) ebenfalls erhebliche Risiken darstellen.

Führungskräfte kümmern sich aktiv darum, diese Risiken zu verringern. 79 % von ihnen sind bereit, Leuten mit guten Datenkenntnissen höhere Gehälter anzubieten. Davon sind 21 % bereit, eine Gehaltserhöhung von 10 bis 15 % vorzuschlagen, und mehr als ein Viertel würde eine Gehaltszulage von 30 % in Betracht ziehen. Diese Zahlen zeigen mal wieder, wie wichtig Datenkompetenz in der heutigen Geschäftswelt ist.

Datenkompetenz hilft dabei, ein verantwortungsbewusster digitaler Bürger zu sein.

Im weiteren Sinne kann Datenkompetenz dazu beitragen, eine engagiertere Bevölkerung zu schaffen. In den letzten zwei Jahren haben wir den Aufstieg beeindruckender KI-Tools wie chatGPT und Sora AI erlebt, die menschenähnliche Texte und Bilder erzeugen.

Leider gibt's zwar unendlich viele gute Anwendungsmöglichkeiten für diese Tools, aber sie können auch dazu genutzt werden, um Fehlinformationen zu verbreiten und zu verstärken. Diese Meinung teilt auch Anjali Samani, die bei Salesforce für Datenwissenschaft und Datenintelligenz zuständig ist.

Sie denkt, dass in Zeiten von Fake News, Deepfakes und Post-Wahrheits-Politik Datenkompetenz wichtiger denn je ist.

Warum ist Datenkompetenz für Unternehmen wichtig?

Datenkompetenz hilft Unternehmen, ihre Leistung zu verbessern.

In umfassende Programme zur Datenkompetenz zu investieren, bringt Unternehmen echt viel und hilft ihnen, sich von der Konkurrenz abzuheben.

Laut den Leuten, die unseren Bericht zum Stand der Daten- und KI-Kompetenz ausgefüllt haben, verbessern Programme zur Verbesserung der Datenkompetenz die Qualität der Entscheidungsfindung deutlich (75 %). 88 % sagen, dass das auch gilt, wenn man das mit KI-Schulungen kombiniert.

Das sorgt für einen Dominoeffekt und bringt schnellere Verbesserungen bei Innovationen (75 % besser, 52 % deutlich), der Kundenerfahrung (81 % besser, 60 % deutlich) und der Mitarbeiterbindung (82 % besser, 69 % deutlich).

Wichtig ist, dass diese Verbesserungen nicht nur auf Prozessoptimierungen beschränkt sind. Sie bringen auch echte Geschäftsergebnisse, wie zum Beispiel Umsatzsteigerung (81 % besser, 69 % deutlich) und Kostensenkung (85 % besser, 65 % deutlich). Es ist echt kein Wunder, dass Unternehmen diese Verbesserungen bemerkt haben.

Wie Jordan Morrow, der Autor von „Be Data Literate“, im DataFrame-Podcast gesagt hat, sorgt Datenkompetenz dafür, dass man sich in der Organisation wohlfühlt, wenn man Daten nutzt, was wiederum zu besseren Ergebnissen führt.

Datenkompetenz ist echt wichtig, um eine Datenkultur zu fördern.

Eine Datenkultur ist ein Umfeld, in dem Entscheidungen immer auf Daten basieren und jeder in der Organisation, egal welche Rolle er hat, dazu ermutigt und befähigt wird, Daten bei seiner Arbeit zu nutzen. Es geht um eine Kultur des Hinterfragens, der Neugier und der datengestützten Entscheidungsfindung.

Diese Kultur ist aber durch die geringe Datenkompetenz gefährdet, was vor allem die Chief Data Officers (CDOs) spüren. CDOs sagen oft, dass eine unzureichende Datenkultur und mangelnde Fähigkeiten große Hindernisse für ihren Erfolg sind.

Sudaman Thoppan Mohanchandralal, der Chef von NautilusPrinciple, einer Firma, die sich mit Daten- und Analysestrategien beschäftigt, und früherer Chief Data Officer bei Allianz Benelux, betont das.

Sudaman meint, dass eine Datenkultur nicht nur ein netter Luxus ist, sondern echt wichtig für den Erfolg eines Unternehmens. Er meint: „Datenkultur ist nicht nur eine Option, sondern echt wichtig.“ Diese Meinung zeigt, wie wichtig Datenkompetenz für eine erfolgreiche Datenkultur ist.

KI-Kompetenz wird auch für Einzelpersonen und Organisationen immer wichtiger – wir haben hier einen separaten Leitfaden zum Thema KI-Kompetenz.

Wichtige Datenkompetenzen, die Unternehmen entwickeln sollten

Auch wenn jede Organisation Datenkompetenz im Kontext ihrer Unternehmenskultur und Mission betrachten sollte, können wir mit einem Rahmenwerk für Datenkompetenzfähigkeiten beginnen, die jede Organisation bei ihren Mitarbeitern entwickeln sollte.

Genauer gesagt kann man diese Fähigkeiten nach der Definition von Datenkompetenz in Lesen, Schreiben, Analysieren, Kommunizieren und Argumentieren mit Daten einteilen .

Du kannst dir das Rahmenwerk ansehen, indem du unseren Bericht „State of Data Literacy 2024” liest. Du kannst auch eine bearbeitbare Version des Frameworks runterladen.

Das Kompetenzmodell für Daten und KI

Daten lesen

Bei dieser Fähigkeit geht's darum, die Daten zu verstehen und dieses Verständnis zu nutzen, um kluge Entscheidungen zu treffen. Das könnten Daten aus einem Bericht oder Dashboard zu einem bestimmten Aspekt des Geschäfts sein.

• Datenauswertungen und Visualisierungen verstehen. Datenbasierte Ergebnisse und ihre Darstellungen verstehen und interpretieren können.
• Entscheidungen, die auf Daten basieren. Daten und Analysen nutzen, um geschäftliche Entscheidungen zu treffen.

Daten schreiben und analysieren

Die nächste Stufe der Komplexität kommt, wenn man mit Daten arbeitet, die weniger aufbereitet sind. Das kann bedeuten, dass man Infos sammelt und verarbeitet oder Rohdaten nutzt, um Visualisierungen zu erstellen, die diese Infos erklären.

• Datenaufbereitung und -bearbeitung. Daten für die Analyse umwandeln und organisieren.
• Vorhersagemodelle und maschinelles Lernen. Training und Einsatz von Vorhersagemodellen, um Prognosen über zukünftige Ereignisse zu erstellen.
• Datenverarbeitung. Entwerfen und Erstellen der Infrastruktur und Prozesse zum Sammeln, Speichern und Analysieren von Daten.
• Programmierung. Beherrschung von Programmiersprachen, um Aufgaben im Zusammenhang mit Daten zu erledigen.
• Datenimport/-bereinigung. Daten aus verschiedenen Quellen lesen und sicherstellen, dass sie keine Probleme mit der Datenqualität haben.
• Datenvisualisierung und Dashboard-Design. Grafische Darstellungen von Daten erstellen und interaktive Dashboards für die Datenexploration und -analyse entwerfen.

Mit Daten reden

Dieser Punkt baut auf den beiden vorherigen auf. Bei dieser Fähigkeit geht's nicht nur darum, Daten zu sammeln und übersichtlich darzustellen, sondern auch darum, diese Daten Leuten, die keine Experten sind, auf eine verständliche Art und Weise zu erklären. Oft heißt das, dass man sich mit fortgeschritteneren Datenthemen auseinandersetzen muss.

• Daten-Storytelling. Die Kunst, Erkenntnisse und Ergebnisse aus der Datenanalyse gut rüberzubringen.
• Verstehen von Data-Science-Konzepten. Sich gut auskennen und locker über die Methoden, Theorien und Tools reden können, die man in der Datenwissenschaft benutzt.
• Verstehen, was Datenverarbeitung eigentlich bedeutet. Man kennt sich mit den Prozessen und Technologien aus, die beim Entwerfen, Bauen und Warten von Datenpipelines und Infrastruktur wichtig sind.
• Machine-Learning-Konzepte verstehen. Sich mit den Möglichkeiten und Grenzen des maschinellen Lernens sowie den Techniken zum Trainieren und Betreiben von Vorhersagemodellen auskennen.

Mit Daten argumentieren

Die letzte Datenkompetenz, die Unternehmen brauchen, ist, dass die Leute mit Daten umgehen können. Das heißt, man muss Datenauswertungen extrapolieren, um Strategien zu entwickeln und Einblicke in Mikro- und Makrotrends zu gewinnen, und diese Infos dann zusammenfassen, um die Ergebnisse zu präsentieren.

• Geschäftsanalyse. Daten und Analysen nutzen, um Geschäftsprozesse und Abläufe zu verstehen und zu verbessern.
• Statistische Analyse. Mit statistischen Methoden Daten analysieren und daraus Schlussfolgerungen ziehen.
• Berichterstattung mit Daten. Datenbasierte Ergebnisse und Erkenntnisse klar und prägnant präsentieren.

Wer ist für Datenkompetenz zuständig?

Da Unternehmen immer mehr auf datengesteuerte Ansätze setzen, wird die Frage, wer die Datenkompetenz im Unternehmen fördern soll, immer wichtiger. Viele Leute sind daran beteiligt, vom Chief Information Officer bis zum Chief Marketing Officer und darüber hinaus, aber am besten passt die Verantwortung wohl zum Chief Data Officer (CDO).

Dass es jetzt die Position des Chief Data Officers gibt, zeigt, wie wichtig Daten für Unternehmen geworden sind. Allein in den letzten zehn Jahren hat sich die Zahl der Chief Data Officers in Unternehmen versiebenfacht, von 12 % im Jahr 2012 auf 82,6 % im Jahr 2023. Chief Data Officers müssen dafür sorgen, dass Daten im Unternehmen wie ein wertvolles Gut behandelt werden. Dazu gehört auch, dass sie allen Mitarbeitern die Denkweise und die Fähigkeiten vermitteln, die sie brauchen, um Daten bei ihrer täglichen Arbeit sinnvoll zu nutzen.

Unternehmen ohne eigenen CDO können die Aufgabe an andere Datenverantwortliche geben, aber es ist wichtig, dass die Rolle nicht alleine ausgeübt wird. Die Abteilung für Lernen und Entwicklung oder der Chief Learning Officer sollten bei diesem Projekt mitmachen und dabei helfen, die aktuellen Fähigkeiten zu checken und Datenkompetenz in den zukünftigen Kompetenzbereich der Organisation einzubinden. In diesem Podcast erfährst du mehr darüber, wer für die Agenda zur Datenkompetenz zuständig ist.

3 wichtige Herausforderungen für Unternehmen in Sachen Datenkompetenz

Im Bericht „State of Data & AI Literacy 2024” haben wir versucht, von den führenden Leuten im Bereich Daten- und KI-Kompetenz zu erfahren, was ihre größten Herausforderungen sind.

Die Herausforderungen beim Aufbau eines Programms zur Förderung der Datenkompetenz – Der Bericht zum Stand der Daten- und KI-Kompetenz 2024

Wenn wir uns diese Herausforderungen genauer anschauen, können wir sie ganz einfach in drei verschiedene Kategorien einteilen:

• Führungskräfte-Sponsoring, das heißt, es fehlt an Eigenverantwortung, Unterstützung durch die Führungskräfte und Budget.
• Lernerfahrungen und -ergebnisse, die unzureichende Schulungsressourcen abdecken.
• Kulturell, mit Fokus auf Widerstand und Akzeptanz von Datenweiterbildung bei Mitarbeitern und in der Unternehmenskultur.

Schauen wir mal, wie wir diese drei Herausforderungen angehen können.

1. Unterstützung durch die Geschäftsleitung

Bei der Frage, was die größten Herausforderungen für Führungskräfte bei der Verbesserung der Datenkompetenzen ihrer Mitarbeiter sind, wurden vor allem Probleme mit der Unterstützung durch die Geschäftsleitung genannt. Vor allem diese vier Sachen waren für sie echt schwierig:

• Geld fehlt (35 %)
• Keine Ahnung, wie man anfängt (31 %)
• Fehlende Unterstützung durch die Geschäftsleitung (26 %)
• Mangelndes Gefühl der Verantwortung für das Schulungsprogramm (26 %)

Die Probleme bei der Unterstützung durch die Geschäftsleitung zeigen, dass viele Unternehmen noch keine umfassenden Datenstrategien entwickelt haben, die die Menschen in den Mittelpunkt der Datentransformation stellen.

Laut Vijay Yadav, dem Chef für Quantitative Wissenschaften und Leiter der Datenwissenschaft am Zentrum für Mathematik bei Merck, sind erfolgreiche Datenstrategien auch mit der Priorisierung von Initiativen zur Veränderung der Unternehmenskultur und der Kompetenzen verbunden.

Wie können Führungskräfte also Unterstützung von der Geschäftsleitung bekommen, wenn sie Datenkompetenzprogramme einführen wollen?

Laut Valerie Logan, Chefin von Data Lodge, geht's darum, die beiden Seiten des ROI für Datenkompetenz zu zeigen: den Return on Investment und das Risiko, wenn man das Thema ignoriert. Hier kannst du dir Valeries Gedanken zu DataFramed anhören.

2. Lernerfahrung und Ergebnisse

Die zweitgrößten Herausforderungen, über die Führungskräfte bei der Einführung von Programmen zur Datenkompetenz gesprochen haben, hängen mit der Lernerfahrung zusammen.

33 % der Führungskräfte sagten, dass nicht genug Schulungsressourcen die größte Herausforderung bei der Verbesserung der Datenkompetenz sind. Wir haben uns das genauer angeschaut und Führungskräfte, die externe Lernanbieter nutzen, gefragt, was ihre größten Probleme mit diesen Anbietern sind.

29 % der Befragten meinten, dass es mit rein videobasiertem Lernen schwierig ist, die erlernten Fähigkeiten in der Praxis anzuwenden.

Außerdem sagten 29 % der Befragten, dass die Mitarbeiter nicht so richtig wissen, wo sie mit dem Lernen anfangen sollen, und 24 % meinten, dass selbst wenn sie wissen, wo sie anfangen sollen, die Fähigkeiten, die sie lernen, für ihre Jobs nicht so relevant sind.

Diese Ergebnisse zeigen, wie traditionelle Bildungsanbieter ihre Lerninhalte auf eine große Bandbreite an videobasierten Inhalten und Ressourcen konzentrieren, was es den Mitarbeitern überraschenderweise schwer macht, zu wissen, wo sie anfangen und ihre Fähigkeiten anwenden sollen.

Der einfachste Weg, solche Probleme zu vermeiden, ist die Zusammenarbeit mit dem richtigen Bildungsanbieter.

Bei DataCamp steht interaktives, kuratiertes Lernen im Mittelpunkt unserer Lernphilosophie. Um zu sehen, wie das in der Praxis funktioniert, kannst du im Abschnitt „Fallstudien“ unten mehr über die Erfahrungen von Kunden von DataCamp for Business erfahren.

3. Organisationskultur

Die dritte Reihe von Herausforderungen, denen Führungskräfte bei der Umsetzung von Programmen zur Förderung der Datenkompetenz gegenüberstehen, hängt mit dem Engagement der Mitarbeiter zusammen.

Laut dem Bericht „State of Data & AI Literacy Report“ sagen 28 % der Führungskräfte, dass der Widerstand der Mitarbeiter eine der größten Herausforderungen bei der Datenkompetenz ist.

Dieser Widerstand hängt in vielerlei Hinsicht stark mit den ersten beiden Herausforderungen zusammen, denn Unternehmen, die keine Unterstützung von der Geschäftsleitung haben und nicht in angemessene Schulungsressourcen investieren, werden nicht in der Lage sein, die Akzeptanz im gesamten Unternehmen zu gewinnen.

Der größte Vorteil, den Führungskräfte hier haben können, ist aber, Daten menschlicher zu machen.

In einem Webinar meinte Cindi Howson, Chief Data Strategy Officer bei ThoughtSpot, dass Daten zwar dazu da sind, Teams und Leute zur Verantwortung zu ziehen, aber nicht dazu, Leute zu bestrafen oder den Einsatz von Daten zu verhindern.

Wie man ein datenkompetentes Unternehmen wird

Um eine datenkompetente Organisation zu werden, braucht es mehr als nur die Einführung von Tools oder Technologien. Dazu muss man eine Kultur schaffen, die Daten wertschätzt, Leute ausbilden, die Daten verstehen und nutzen können, und Vorgehensweisen einführen, die Daten immer wieder für Entscheidungen nutzen.

Hier zeigen wir dir einen Rahmen auf, der deiner Organisation dabei hilft, den Weg zur Datenkompetenz zu gehen.

Ein Schritt-für-Schritt-Rahmen für Datenkompetenz zum Aufbau von Datenfähigkeiten

Bevor wir uns mit den Einzelheiten unseres Rahmens beschäftigen, ist es wichtig, sich vor Augen zu halten, dass jede Organisation auf ihrem Weg zur Datenkompetenz einzigartig ist.

Der Weg hängt vom spezifischen Kontext deiner Organisation ab, einschließlich der Branche, der aktuellen Datenreife und der spezifischen Ziele.

Deshalb solltest du diese Schritte als Leitfaden sehen, nicht als starre Anleitung, und sie an die spezielle Situation deiner Organisation anpassen.

Wenn du mehr über die Feinheiten dieser Reise wissen willst und wie andere Unternehmen sie erfolgreich gemeistert haben, schau dir doch mal unseren Bericht zum Stand der Datenkompetenz an.

1. Schätze deine Lücken in der Datenkompetenz ein

Der erste Schritt, um ein datenkompetentes Unternehmen aufzubauen, ist zu wissen, wo dein Team gerade steht.

• Mach mal eine gründliche Bewertung der Datenkenntnisse deines Teams.
• Finde raus, welche Fähigkeiten sie schon haben und wo es noch Lücken gibt.
• Nutze Umfragen oder Tests, um die Fähigkeiten in Statistik, Datenvisualisierung, Datenbereinigung und anderen wichtigen Datenkompetenzen zu checken.

Denk dran, das Ziel ist nicht, alle zu Datenwissenschaftlern zu machen, sondern sicherzustellen, dass jeder Daten in seiner Rolle verstehen und nutzen kann. Auf einer separaten Seite kannst du mehr über die Bewertungen von DataCamp erfahren und darüber, wie sie dabei helfen, die Stärken und Qualifikationslücken deines Unternehmens zu identifizieren. Du kannst auch die Datenreife-Bewertung machen, um zu sehen, wie dein Team mit Daten umgeht.

2. Ein Pilotprojekt zur Datenkompetenz auf die Beine stellen

Wenn du die Fähigkeiten und Schwächen deines Teams genau kennst, kannst du ein Pilotprojekt starten, um die Datenkompetenz zu verbessern. Das könnte ein Schulungsprogramm oder ein praktisches Projekt sein, bei dem die Teammitglieder ihre Datenkenntnisse anwenden können.

Stell sicher, dass das Pilotprojekt zu den Gesamtzielen deiner Organisation passt und eine bunte Mischung von Leuten aus verschiedenen Abteilungen oder mit unterschiedlichen Aufgaben mitmacht. Du kannst lernen, wie du ein Pilotprojekt zur Datenkompetenz startest, indem du dir das folgende Webinar anschaust.

3. Schau dir mal den ROI deines Pilotprojekts zur Datenkompetenz an.

Wie bei jeder Investition ist es wichtig, die Rendite zu checken. Beobachte die wichtigsten Leistungsindikatoren (KPIs), die die Ziele deines Pilotprojekts widerspiegeln. Das kann zum Beispiel die Anzahl der geschulten Mitarbeiter, Verbesserungen bei datenbezogenen Aufgaben oder bessere Entscheidungen aufgrund von Datenerkenntnissen sein.

Die Bewertung des ROI kann dabei helfen, weitere Investitionen in die Datenkompetenz zu rechtfertigen und die Weiterentwicklung zukünftiger Programme zu steuern. Die Messung des ROI für Datenkompetenzprogramme kann echt schwierig sein. Ein gutes Beispiel dafür kommt von Bloomberg, die das Kirkpatrick-Modell zur Bewertung des Lern-ROI in ihrem Programm zur Verbesserung der Datenkompetenz genutzt haben.

4. Mach dein Pilotprojekt für mehrere Rollen und Kompetenzen

Wenn dein Pilotprojekt gut läuft, solltest du es als Nächstes auf dein ganzes Unternehmen ausweiten. In diesem Schritt geht's darum, das Projekt so anzupassen, dass es für verschiedene Rollen und Kompetenzen passt. Die Schulung für einen Marketingprofi kann zum Beispiel anders sein als die für einen Produktmanager.

Das Ziel bleibt aber dasselbe: Wir wollen, dass jeder besser mit Daten umgehen und sie verstehen kann.

5. Ein Lernökosystem aufbauen

Eine datenkompetente Organisation aufzubauen ist kein einmaliges Ding, sondern ein ständiger Lernprozess.

Du solltest ein Lernumfeld mit regelmäßigen Schulungen, Plattformen zum Wissensaustausch und Ressourcen wie Leitfäden oder Online-Kursen schaffen. Dieser Prozess fördert eine Kultur des kontinuierlichen Lernens und sorgt dafür, dass die Datenkompetenz deines Teams immer auf dem neuesten Stand bleibt.

6. Spülen und wiederholen

Denk dran, dass der Aufbau von Datenkompetenz ein zyklischer Prozess ist. Wenn deine Organisation wächst und sich weiterentwickelt, werden neue Anforderungen an die Datenkompetenz entstehen. Deshalb ist es wichtig, die Fähigkeiten deines Teams regelmäßig zu checken, deine Lernprogramme zu verbessern und eine datengesteuerte Kultur weiter zu fördern.

Wichtige Grundsätze für ein erfolgreiches Programm zur Förderung der Datenkompetenz

Bei der Umsetzung eines Programms zur Datenkompetenz geht's nicht nur um Schulungen oder die Entwicklung von Fähigkeiten, sondern auch darum, eine datengestützte Kultur zu schaffen.

Hier sind ein paar wichtige Grundsätze, die dir dabei helfen können, dein Datenkompetenzprogramm effektiv und erfolgreich zu gestalten.

Stell sicher, dass die Lernziele mit den Geschäftszielen übereinstimmen.

Wenn du dein Datenkompetenzprogramm planst, ist es wichtig, deine Lernziele auf die Geschäftsziele deiner Organisation abzustimmen.

Was sind die wichtigsten Herausforderungen für dein Unternehmen und wie kann Datenkompetenz dabei helfen, diese zu meistern?

Wenn du zum Beispiel die Kundenzufriedenheit verbessern willst, könnte ein Lernziel sein, deinem Kundenservice-Team beizubringen, wie man Daten nutzt, um das Verhalten und die Vorlieben der Kunden besser zu verstehen. Elizabeth Reinhart, die bei Allianz als Senior Manager für den Aufbau von Daten- und KI-Analysefähigkeiten zuständig ist, erklärt in diesen Fallstudien, wie wichtig es ist, Lernziele mit den Geschäftszielen abzustimmen .

Kommunikation und Engagement im Fokus

Bei einem Programm zur Datenkompetenz geht's darum, Fähigkeiten zu entwickeln und einen kulturellen Wandel hin zu einer datengestützten Denkweise zu schaffen. Dieser Prozess braucht ständige Kommunikation und Engagement.

Halte dein Team auf dem Laufenden, warum Datenkompetenz wichtig ist, wie sie ihnen bei ihrer Arbeit hilft und wie das Programm vorankommt.

Außerdem solltest du das Engagement durch interaktive Lernerfahrungen, Foren zum Wissensaustausch und Anerkennung oder Belohnungen für Fortschritte fördern.

Mach es persönlich

Jeder in deiner Organisation hat je nach seiner Rolle und seinem aktuellen Kenntnisstand unterschiedliche Datenbedürfnisse. Ein einheitlicher Ansatz für Datenkompetenz bringt vielleicht nicht die gewünschten Ergebnisse.

Stattdessen solltest du das Lernen auf die Bedürfnisse der einzelnen Person zuschneiden. Das könnte bedeuten, dass man verschiedene Schulungsmodule für unterschiedliche Abteilungen oder Rollen anbietet oder verschiedene Schulungsstufen von Anfänger bis Fortgeschrittene bereitstellt.

Warum Personas für den Erfolg von Datenkompetenzprogrammen wichtig sind

Eine einfache Möglichkeit, all diese Prinzipien erfolgreich umzusetzen, ist die Entwicklung von Daten-Personas für dein Weiterbildungsprogramm. Datenprofile helfen nicht nur dabei, maßgeschneiderte Lernpfade zu erstellen und Lernziele an den Geschäftsergebnissen auszurichten, sondern auch dabei, erfolgreiche Kommunikationsprogramme aufzubauen.

Emily Hayward, Managerin für Daten und digitalen Wandel bei CBRE, erklärt das im DataFrame-Podcast echt gut. Sie meint, dass die Arbeit mit Datenprofilen jedem, der ein Weiterbildungsprogramm leitet, dabei hilft, sein Lernprogramm besser zu verbreiten:

Beispiele und Fallstudien zur Datenkompetenz

Die Allianz hat 6.000 Leuten bessere Datenkenntnisse beigebracht.

Die Allianz wurde 1890 gegründet und nutzt schon lange Daten für ihre weltweiten Versicherungs- und Vermögensverwaltungsdienste. Das Team für Gruppendatenanalyse bei Allianz SE hat die Initiative ergriffen, um allen Mitarbeitern Datenkompetenz zu vermitteln, und das Programm über die typischen Versicherungsfunktionen hinaus auf die Bereiche Personalwesen und Kommunikation ausgeweitet.

Die Allianz hat sich mit DataCamp zusammengetan, um personalisierte Lernlösungen zu entwickeln, mit 22 maßgeschneiderten Lernpfaden und drei Abschlussprojekten mit echten Anwendungsfällen aus der Allianz.

Sie haben das Programm mit einem Testlauf mit 100 Leuten gestartet und es schnell auf über 6.000 Lernende ausgeweitet.

Das Feedback war echt super, mit einer Durchschnittsbewertung von 4,2/5 von den Lernenden und Mitarbeitern der Allianz, die dank ihrer neuen Fähigkeiten durchschnittlich 1,9 Stunden pro Woche sparen konnten.

Insgesamt bot das Programm 19.000 Stunden praktisches Lernen zu verschiedenen Themen und unterstreicht damit das Engagement der Allianz für Datenkompetenz.

CBRE hat über 2.000 Leute in Sachen Datenkompetenz weitergebildet.

CBRE, ein weltweit führendes Unternehmen im Bereich Gewerbeimmobilien, hat erkannt, dass Datenkompetenz wichtig ist, um die Effizienz zu steigern, die Ergebnisse für Kunden zu verbessern und sich auf die schnell verändernde Landschaft der Branche vorzubereiten. Um diese Ziele zu erreichen, suchten sie nach einer umfassenden und skalierbaren Lösung zur Verbesserung der Datenkompetenz für ihre über 2.000 Mitarbeiter in Großbritannien und Irland.

CBRE hat sich mit DataCamp for Business zusammengetan, um ein maßgeschneidertes, ganzheitliches Programm zur Datenkompetenz zu entwickeln, das sich auf Engagement, Personalisierung und Inklusion konzentriert und die spezifischen Bedürfnisse verschiedener Mitarbeiterprofile im gesamten Unternehmen erfüllt.

Durch die Zusammenarbeit mit DataCamp for Business haben die Mitarbeiter von CBRE pro Lernendem jede Woche 1–2 Stunden Zeit gespart. 81 % der Belegschaft haben gesagt, dass sie sich jetzt sicherer im Umgang mit Daten fühlen, und das Programm hat eine positive Teilnahmequote von 88 % erreicht.

Wichtige Ressourcen zum Thema Datenkompetenz

Wir haben ein paar Ressourcen zusammengestellt, die dir und deiner Organisation helfen können, mit der Datenkompetenz loszulegen.

Die besten Kurse zum Thema Datenkompetenz

• Einführung in die Datenkompetenz
• Datenkompetenz – Lernpfad
• Verstehen von Datenthemen – Lernpfad

Die besten Bücher zum Thema Datenkompetenz

• Datenanalyse für absolute Anfänger: Ein dekonstruierter Leitfaden zur Datenkompetenz „ ” von Oliver Theobald
• Sei datenkundig: Die Datenkompetenz, die jeder braucht, um erfolgreich zu sein „ ” von Jordan Morrow
• Data Smart: Mit Data Science Infos in Erkenntnisse verwandeln von John W. Foreman

Die besten Podcasts und Webinare zum Thema Datenkompetenz

• Argumente für Datenkompetenz sammeln
• Die Datenkultur bei Salesforce ausbauen
• Wie Unternehmen die Datenkompetenzlücke schließen können
• Webinar zum Thema „Der Stand der Datenkompetenz im Jahr 2024”
• Webinar zum Thema „Aufbau nachhaltiger Lernkulturen“
• Webinar zu Daten- und KI-Kompetenz
• Das Geheimnis erfolgreicher Programme zur Datenkompetenz – Webinar
• Datenkulturen erschließen: Webinar: Menschen durch Datenkompetenzprogramme stärken

Die besten Spickzettel für Datenkompetenz

• Die Pyramide von Daten, Informationen, Wissen und Weisheit
• Spickzettel zu den Grundlagen der Datenverwaltung
• Spickzettel zum Thema Datenwissenschaft für Führungskräfte
• Spickzettel für Daten-Storytelling und Kommunikation
• Spickzettel zur Datenvisualisierung
• Spickzettel für deskriptive Statistik

Eine Sammlung von Spickzetteln zur Datenkompetenz

Fazit

In einer datengesteuerten Welt ist Datenkompetenz nicht mehr nur eine nette Fähigkeit, sondern echt wichtig. Wie wir in diesem Artikel schon gesagt haben, ist Datenkompetenz sowohl für uns als auch für Unternehmen echt wichtig. Es hilft Leuten, sich in der digitalen Welt von heute zurechtzufinden, macht sie attraktiver für Jobs und hilft Unternehmen, kluge Entscheidungen zu treffen, Innovationen voranzutreiben und sich einen Wettbewerbsvorteil zu verschaffen. Aber, eine datenkompetente Organisation zu werden, ist kein einfacher Weg.

Dazu musst du die besonderen Bedürfnisse deiner Organisation verstehen, die Lernziele mit den Geschäftszielen abstimmen und eine Kultur des kontinuierlichen Lernens fördern. Der Schlüssel zum Erfolg liegt darin, mit einem kleinen Pilotprojekt zu beginnen, dessen Auswirkungen zu messen und es dann entsprechend den Anforderungen deiner Organisation zu skalieren. DataCamp for Business kann dir auf diesem Weg helfen. Wir haben schon mit über 3.500 Organisationen zusammengearbeitet, um ihre Ziele in Sachen Datenkompetenz zu erreichen. Wenn du mehr darüber erfahren möchtest, wie wir dir helfen können, die Datenkompetenz in deinem Unternehmen zu verbessern, sprich einfach mit einem unserer Lernexperten.