Die Zeiten, in denen Entscheidungen auf Intuition und Erfahrung beruhten, sind vorbei. Daten weisen heute den Weg und machen den Unterschied zwischen Erfolg und Stillstand aus. Und was brauchen alle Mitarbeitenden deshalb? Genau, Datenkompetenz. Wir zeigen dir, was hinter dem Begriff Data Literacy steckt, warum wirklich alle sie brauchen und wie du diesen Skill (im Unternehmen) verbessern kannst!
Kompakter Überblick: Was ist Data Literacy?
Data Literacy (oder Datenkompetenz) ist die Fähigkeit, Daten in notwendiger Qualität zu sammeln, sie zu verarbeiten und kritisch zu analysieren sowie die enthaltenen Informationen im richtigen Kontext zu präsentieren.
Allgemein formuliert geht es bei Data Literacy also um den sicheren Umgang mit und ein richtiges Verständnis von Datensätzen.
Die Herausforderung liegt dabei nicht nur darin, Zahlen zu sammeln und darstellen zu können, sondern diese auch richtig zu verstehen und daraus sinnvolle Informationen zu gewinnen, aus denen sich hilfreiche Maßnahmen ableiten lassen.
Data Literacy umfasst deshalb verschiedene Kompetenzfelder, unter anderem:
- Erhebung oder Sammlung zuverlässiger (Roh-)Daten
- Kritische Bewertung von Datenqualität und -quellen
- Aufbereitung von Rohdaten zu validen Datensätzen
- Korrektes Interpretieren, Lesen und Verstehen von Daten
- Einsatz von Tools zur Analyse und Visualisierung
- Bewusstsein für ethischen Umgang mit Daten
- Berücksichtigung von Datenschutzaspekten
- Aufbereitung und Präsentation von Ergebnissen
- Ableiten und Umsetzen von sinnvollen Maßnahmen
- Erkennen von Trends auf Basis von Entwicklung
Data Literacy im Unternehmen: Wer muss mit Daten umgehen können?
Kundenentwicklungen im Sales, Website- und Nutzungszahlen im Marketing, Unternehmens-KPIs auf C-Level – die Arbeit mit Daten ist schon längst kein reines IT-Thema mehr. Jede Abteilung arbeitet heute damit.
Auch wenn es innerhalb von Unternehmen unterschiedliche Kompetenzbereiche, Fachgebiete, Rollen und Positionen gibt, haben schließlich alle Jobs eins gemeinsam: Zahlengesteuerte Prozesse werden immer wichtiger.
Um also kurz die Frage zu beantworten, wer – in Zukunft und schon heute – dazu in der Lage sein sollte, Daten zu be- und verarbeiten:
Alle Mitarbeitenden eines Unternehmens sollten über ausgeprägte Datenkompetenz verfügen.
Möchte man eine Gruppe hervorheben, ist Data Literacy besonders auf Leadership Level wichtig. Denn als eine von mehreren Führungskompetenzen unterstützt sie beim ergebnisorientierten Handeln und unternehmerischen Denken.
Je nach Abteilung variiert die datenbasierte Arbeit in den meisten Unternehmen aktuell noch mehr oder weniger stark. Doch aller Voraussicht nach wird sich das innerhalb der nächsten Jahre ändern: Eher früher als später werden die meisten Jobprofile einen kompetenten Umgang mit Daten benötigen und voraussetzen.
Heute und in Zukunft: Warum Datenkompetenz so wichtig ist
In einer Welt, die zunehmend von Daten angetrieben wird, ist Data Literacy ausschlaggebend, um gesicherte Entscheidungen treffen zu können und aktiv an der Gestaltung unserer digitalen Zukunft teilzunehmen.
Datenkompetenz ermöglicht es unter anderem:
- Geschäftsprozesse effizienter zu optimieren,
- Kundenbedürfnisse besser zu verstehen und
- strategische Entscheidungen fundiert zu treffen.
Laut der Masterplan Studie 2024 „Upskilling für die Zukunft“ erachten fast zwei Drittel (62,1 %) der befragten HR- und L&D-Expert:innen digitale Kompetenzen heute als notwendige Kompetenz der Zukunft. Essenzieller Teil davon: Data Literacy.
Die zunehmende Relevanz von Datenkompetenz über alle Unternehmensebenen hinweg zeigt sich auch in den Ergebnissen weiterer Umfragen:
- 85 % der Führungskräfte glauben, dass Datenkompetenz in Zukunft genauso wichtig sein wird wie heute die Fähigkeiten, einen Computer zu bedienen.
- 70% der Führungskräfte erwarten von ihren Mitarbeitenden, dass sie über grundlegende Data Literacy verfügen.
- 94 % der Personen, die in ihrer Position bereits Daten nutzen, glauben, dass Daten helfen, ihre Arbeit zu verbessern – 82 % haben sogar das Gefühl, dass ihre Datenkompetenz ihnen mehr Glaubwürdigkeit am Arbeitsplatz verschafft.
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6 Data Literacy Basics: Was alle wissen sollten
Datenkompetenz ist wichtig und betrifft uns alle. Aber wie sieht das im Detail aus? Welche Fähigkeiten sind notwendig und was muss dabei beachtet werden?
Hier ein Überblick über sechs grundsätzliche Aspekte, die Data Literacy auszeichnen:
1. Methoden der Datenerhebung: Präzision und Sorgfalt
Die Art und Weise, wie Daten gesammelt werden, hat einen erheblichen Einfluss auf ihre Qualität und Aussagekraft. Eine methodische und sorgfältige Datenerhebung ist daher von großer Bedeutung.
Dies beinhaltet die Auswahl der richtigen Erhebungsmethode (z. B. Umfrage oder Beobachtung), die Bewertung der Datenqualität, die Formulierung klarer und unvoreingenommener Fragen sowie die Berücksichtigung ethischer Aspekte bei der Datensammlung.
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2. Analyse: Zwischen Genauigkeit und Fehlinterpretation
Ein objektiver und kritischer Ansatz bei der Datenanalyse hilft, die Fallen der Datenerhebung zu vermeiden und zu fundierten Schlussfolgerungen zu kommen.
Es gilt, aus der Masse an Informationen die relevanten Daten herauszufiltern, sie richtig zu interpretieren und in nutzbare Erkenntnisse umzusetzen.
Dabei spielen nicht nur analytische Werkzeuge eine Rolle, sondern auch die Fähigkeit, Kontexte zu verstehen und Hypothesen zu testen.
3. Die Feinheiten der Dateninterpretation: Korrelation vs. Kausalität
Ein zentrales Konzept der Datenkompetenz ist die Unterscheidung zwischen Korrelation und Kausalität.
Eine Korrelation bedeutet, dass zwei Variablen in Beziehung stehen, was allerdings nicht bedeutet, dass die eine zwangsläufig die andere verursacht. Eine Kausalität sagt aus, dass eine Variable die Entwicklung einer anderen Variable bedingt.
Immer wieder tappen Menschen bei der Dateninterpretation in diese Falle. Dabei ist das Verständnis dieses Unterschieds entscheidend, um Fehlschlüsse zu vermeiden und Daten korrekt zu interpretieren.
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4. Datenethik: Verantwortung und Transparenz
In einer Zeit, in der Daten allgegenwärtig sind, ist die ethische Betrachtung im Umgang mit Daten unerlässlich.
Datenschutz, Datensicherheit und die Verantwortung im Umgang mit sensiblen Informationen sind Themen, die im Kontext der Datenkompetenz nicht ignoriert werden dürfen.
5. Visualisierung: Die Kunst, Daten sprechen zu lassen
Gut gestaltete Visualisierungen transformieren komplexe Datensätze in verständliche und ansprechende Grafiken. Sie sind ein entscheidendes Instrument, um Erkenntnisse zugänglich zu machen und die Kommunikation zu erleichtern.
Doch nicht jede Visualisierung ist hilfreich. Irreführende Achsenskalierungen, unpassende Diagrammtypen oder die Überfrachtung mit Informationen können die Interpretation erschweren. Beispielsweise sind 3D-Darstellungen von Kreisdiagrammen zwar optisch ansprechend, verzerren jedoch die eigentliche Verteilung der einzelnen Anteile.
6. Technologie: Werkzeuge und Trends
Die rasante Entwicklung von Technologien hat die Art und Weise, wie wir mit Daten umgehen, revolutioniert.
Von fortgeschrittenen Analyse-Tools bis hin zu künstlicher Intelligenz und maschinellem Lernen – die Technologie bietet uns mächtige Instrumente, um Daten zu erfassen, zu analysieren und zu visualisieren. Die Kenntnis und Nutzung dieser Werkzeuge sind wichtige Aspekte von Data Literacy. Hinsichtlich der Bewertung KI-generierter (Daten-)Analysen, ist sie sogar so relevant, dass sie eine wichtige Fähigkeit im Umgang mit Künstlicher Intelligenz darstellt.
3 Tipps: So trainierst du Data Literacy (im Unternehmen)
Die Welt der Daten ist dynamisch und verändert sich ständig. Die Entwicklung von Datenkompetenz ist daher ein kontinuierlicher Prozess, der Neugier, kritisches Denken und die Bereitschaft zum lebenslangen Lernen erfordert.
Drei grundsätzliche Tipps zur Weiterentwicklung der eigenen Data Literacy im Alltag sind:
- Erst einmal skeptisch bleiben:
Wenn du denkst, dass du eine kausale Beziehung siehst, überlege, warum das so sein könnte. Wenn du keine gute Theorie hinter der kausalen Beziehung erkennen kannst, sei skeptisch gegenüber deiner Schlussfolgerung! - Kritisch (Nach-)Fragen stellen:
Die Gewohnheit, Daten kritisch zu hinterfragen, kann dabei helfen, eine fundierte Sichtweise zu entwickeln und bessere Schlussfolgerungen zu ziehen. Immer daran denken: Eine sichtbare Korrelation ist nicht gleich eine direkte Kausalität! - Auch offensichtliche Fragen stellen:
Neugierde mit einer gesunden Portion gesunden Menschenverstand kann dich ziemlich weit bringen. Statt Behauptungen blindlings zu akzeptieren, frag lieber einmal nach: Woher weißt du das? Wen hast du gefragt? Wie hast du gefragt?
Mit diesen drei Maßnahmen allein wird jedoch noch niemand zum Data Literacy Profi. Lebenslanges Lernen ist unerlässlich und Datenkompetenz ist vielschichtig.
Besonders im Arbeitsumfeld sind und werden Skills im Umgang mit Daten immer gefragter. Um mit den neuesten Entwicklungen und dem Wettbewerb mithalten zu können, sollten daher vor allem Unternehmen die Datenkompetenz ihrer Mitarbeitenden kontinuierlich erweitern und in ihr Corporate Learning Programm aufnehmen.
Data Literacy Training im Unternehmen: Am besten mit Masterplan
Als essenzielle digitale Kompetenz ist Data Literacy ein Bestandteil der Fähigkeiten, die alle Mitarbeitenden in Zukunft brauchen – und die Unternehmen proaktiv bei ihren Angestellten weiterentwickeln sollten: Power Skills.
Dazu zählen unter anderem auch Fähigkeiten in den Bereichen Führung und Zusammenarbeit, emotionaler Intelligenz oder wirkungsvoller Kommunikation.
Welche Power Skills außerdem für die Zukunft wichtig sind und wie Unternehmen diese effizient weiterentwickeln können, erfährst du in diesem Blogartikel oder in unserem kostenlosen Guide „7 Power Skills für erfolgreichen Wandel“!
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Stefan Schulze
