Wissen Sie, wie viele Daten pro Tag weltweit generiert werden? Schon heute übersteigt das Datenaufkommen das menschliche Vorstellungsvermögen. Und es wächst stetig weiter: So werden im Jahr 2025 voraussichtlich 181 Zettabyte täglich hinzukommen. Um mit dieser enormen Datenmenge gewinnbringend umzugehen, bedarf es Datenexperten in nahezu allen Geschäftsbereichen vom Marketing über HR bis zur Produktentwicklung. In diesem Kontext fällt vermehrt das Stichwort Data Literacy. Doch was bedeutet dieses Buzzword eigentlich?
Data Literacy bedeutet in der direkten Übersetzung aus dem Englischen „Daten-Alphabetisierung“, wird hierzulande jedoch vorwiegend Datenkompetenz genannt. Der Begriff bezeichnet die Fähigkeit, Daten nicht nur nutzen zu wollen, sondern auch die Strukturen dahinter zu verstehen, auszuwerten und anzuwenden. Im goldenen Tech-Zeitalter wird sie daher auch als die neue Kernkompetenz gehandelt.
Konkret gehören neben der Datenanalyse auch die Präsentation von Analyseergebnissen und ihre Interpretation wie auch Kommunikation zur Datenkompetenz. Grundlegend hierfür sind Statistik- und/oder Mathematik- beziehungsweise Informatik-Kenntnisse, aber ein entsprechendes Studium ist nicht zwingend notwendig. Datenkompetenz lässt sich – bis zu einem gewissen Grad – auch autodidaktisch erwerben, denn die benötigten Fähigkeiten weisen hohe Überschneidungen mit anderen Kompetenzfeldern auf. Aus diesem Grund entscheiden sich viele Quereinsteiger mit Vorkenntnissen (beispielsweise aus der Soziologie) für eine Spezialisierung im Datenumfeld.
Die mit dem Begriff Datenkompetenz verbundenen Fähig- und Fertigkeiten sind vielfältig. Typischerweise gehören dazu:
Je nach konkretem Berufs- oder Tätigkeitsfeld variiert der Fokus auf einzelne dieser Fähigkeiten. Der präzise und sorgsame Umgang mit Daten ist dagegen grundlegend für alle Tätigkeiten im Datenumfeld – genau wie analytisches und logisches Denken.
Konkrete Anwendungsbeispiele und Vorteile einer effektiven Nutzung von Daten in Unternehmen gibt es viele. So lässt sich beispielsweise anhand der Zugriffsdaten auf einen Onlineshop herausfinden, wie lange Nutzer auf der Seite verweilen, wann und wo sie abspringen und welchen internen Verlinkungen sie folgen. Diese Daten auszuwerten und zu interpretieren, bietet viele Chancen, zum Beispiel in Bezug auf die Verbesserung der Customer Journey. Diese Daten liefern also viele Ansatzpunkte, um eine gezieltere Neukundenakquise zu betreiben, aber auch zu einem tieferen Verständnis der bestehenden Kundschaft zu gelangen sowie die Erfolge der Verbesserungsmaßnahmen zu messen.
Data Literacy ermöglicht zudem die Optimierung unternehmensinterner Prozesse und kann zu effizienteren Arbeitsabläufen und einem optimierten Recruiting beitragen. Hieran wird deutlich, dass Datenkompetenz nicht nur im IT-Bereich vorhanden sein sollte, da sie beispielsweise auch für HR vielversprechend ist.
Hat ein Unternehmen jedoch keine entsprechenden Ressourcen, um Datenkompetenz zu entwickeln, birgt dies einige Risiken. Missverständnisse bei der Dateninterpretation können zu Fehlentscheidungen mit teilweise gravierenden Auswirkungen führen und das Vertrauen in Daten erschüttern. Damit der Weg zum „data-driven“ Unternehmen nicht in einer Sackgasse endet, ist es notwendig, den Ausbau von Data Literacyaktiv zu unterstützen. Dies kann auf verschiedene Art und Weise geschehen.
Alle Mitarbeiter ins Boot holen
Data Literacy betrifft nicht nur diejenigen, die im Berufsalltag sowieso mit Daten arbeiten. Um den Wandel zu einer Datenkultur mitzutragen, sollten Mitarbeiter aller Hierarchie-Ebenen und Fachbereiche zunächst den Wert von Daten als neue Währung sowie den Mehrwert datenbasierter Entscheidungen für ihr Arbeitsfeld verstehen.
Silo-Strukturen aufbrechen
Damit geschäftskritische Daten gewinnbringend genutzt werden können, braucht es Möglichkeiten, fachbereichsübergreifend auf diese zuzugreifen. Oft sind Datensätze dezentral und ohne Dokumentation gespeichert, weshalb viele Unternehmen gar keinen Überblick haben, welche Daten sie eigentlich sammeln. Transparenz ist deshalb ein entscheidender Erfolgsfaktor.
Zusammenhänge verstehen
Daten aus Silo-Strukturen zu extrahieren ist nur der erste Schritt. Data Literacy fokussiert sich allerdings neben der Herkunft auch auf die Bedeutung der Daten, deren Zusammenhänge und den unternehmerischen Mehrwert, der sich daraus generieren lässt.
Die Data-Literacy-Lücke schließen
Laut einer Studie von Accenture sind aktuell nur etwa 32 Prozent der befragten Führungskräfte überzeugt, aus Daten einen messbaren Mehrwert generieren zu können. Für Unternehmen, die langfristig erfolgreich bleiben wollen, gilt also die Devise, die Fähigkeiten ihrer Mitarbeiter in Sachen Datenanalyse und -auswertung zu steigern, und zwar über alle Geschäftsbereiche hinweg.
Das zeigt auch eine aktuelle Studie des Digitalverbands Bitkom. 58 Prozent der befragten Unternehmen fällt es schwer, gute Datenexperten zu finden, 38 Prozent sogar sehr schwer. Deshalb setzen viele von ihnen auf Aus- und Weiterbildung: 28 Prozent gaben an, eigene Beschäftigte für datengetriebene Geschäftsmodelle weiterzubilden. Data Literacy lässt sich jedoch nur bedingt erlernen – und ist meist ein zeit- und kostenintensiver Prozess, der mehrere Jahre dauert. Deshalb werden Trainings alleine nicht ausreichen, um aus Mitarbeitern Datenexperten zu machen.
Wirklich effektiv werden die entsprechenden Maßnahmen nur in Kombination mit innovativen Technologien, die Datenkompetenz für alle und jeden verfügbar machen. Es gibt bereits Softwarelösungen, die das Wissen weniger für alle Mitarbeiter im Unternehmen sofort anwendbar und durchsuchbar machen. Sie sammeln alle vorhandenen Arbeitsergebnisse über Abteilungs- und Unternehmensgrenzen hinweg und extrahieren, speichern und visualisieren die enthaltenen Logiken, Beziehungen und Informationen.
Diese Tools werden in Zukunft zum entscheidenden Wettbewerbsvorteil werden. Denn ob Unternehmen langfristig erfolgreich bleiben, hängt maßgeblich von der Data Literacy ihrer Belegschaft ab. Sind nur einige wenige Experten in der Lage, Daten wirklich effektiv auswerten, verstehen und anwenden zu können, werden datenbasierte Geschäftsmodelle nur schwer skalierbar sein. Doch Datenwissen, das allen zur Verfügung steht, ist ein echter Game Changer – und der größte Erfolgsfaktor.
Andreas Kloetzel
ist Co-CEO und Co-Gründer von Lyntics. Lyntics hat es sich zur Aufgabe gemacht, Datenwissen innerhalb weniger Sekunden zu demokratisieren. Die Data Literacy Plattform von Lyntics ist eine Softwarelösung, die das Wissen einiger weniger Systemexperten für jeden im Unternehmen unmittelbar zugänglich und nutzbar macht
Lieferkettenplanung in Deutschland auf Basis von Excel bei 37 Prozent der befragten Unternehmen im Einsatz.
Bedienpersonal von Fertigungsanalagen soll mögliche Risiken auch ohne Cybersecurity-Fachwissen erkennen und minimieren können.
Schiffl IT: Anomalien im Netzwerkverkehr und in den Systemen in Echtzeit identifizieren.
Absicherung der IT-Infrastruktur erfolgt über die Zero Trust Exchange-Plattform von Zscaler.
Maschinen können mit neuen Verfahren lernen, nicht nur Vorhersagen zu treffen, sondern auch mit kausalen…
Medizingeräte Hersteller Tuttnauer schützt Gerätesoftware mit IoT-Sicherheitslösung.