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Data Literacy als Erfolgsfaktor
Digitale Transformation braucht Datenkompetenz
„Daten sind das neue Öl“ – diese Erkenntnis ist inzwischen in nahezu jedem Unternehmen angekommen.
Das Angebot an ausgereiften, leistungsstarken Analyse- und Reportinglösungen, um dieses „neue Öl“ zu fördern, ist vielfältig. Immer klarer wird aber auch, dass keine Technologie alleine in der Lage ist, eine datengetriebene Unternehmenskultur zu etablieren. Business Intelligence Software wird – egal wie hoch der Automatisierungsgrad ist – immer eine unterstützende Rolle beibehalten, die ihre volle Wirkung nicht ohne menschliche Intelligenz entfalten kann.
Kernkompetenz Data Literacy
Gebraucht werden Mitarbeiter, die in der Lage sind, Daten zielgerichtet zu sammeln, zu managen, zu bewerten und anzuwenden. Dabei geht es im Wesentlichen nicht um spezialisierte Fachkräfte – Data Scientists – sondern vor Allem um Mitarbeitende der Fachabteilungen. Sie müssen in der Lage sein, datengestützt zu arbeiten und zu entscheiden.
Dazu gehört, in ihren jeweiligen Arbeitsbereichen datenbezogene Fragen zu formulieren, die Daten kritisch zu hinterfragen und Datenanalysen fachlich zu interpretieren. Die dafür erforderlichen als „Data Literacy“ bezeichneten Fähigkeiten sind Kernkompetenzen, über die Mitarbeiter heute verfügen müssen, damit die digitale Transformation gelingt.
Zu Data Literacy gehören eine ganze Reihe von Einzelkompetenzen – vom Schaffen eines grundlegenden Bewusstseins bis hin zu ethischen und rechtlichen Fragestellungen.
Kanadische Forscher der Dalhousie University in Kanada haben insgesamt 22 Kompetenzen mit zugehörigen Fähigkeiten, Wissen und Aufgaben identifiziert und in 5 Kompetenzfelder gruppiert.
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Conceptual Framework
- Introduction to Data
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Data Collection
- Data Discovery & Collection
- Evaluating and Ensuring Quality of Data and Sources
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Data Management
- Data Organization
- Data Manipulation
- Data Conversion
- Metadata Creation and Use
- Data Curation, Security & Re-Use
- Data Preservation
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Data Evaluation
- Data Tools
- Basic Data Analytics
- Data Interpretation (Understanding Data)
- Identifying Problem Using
- Data Visualization
- Presenting Data (Verbally)
- Data Driven Decision Making (DDDM)
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Data Application
- Critical Thinking
- Data Culture
- Data Ethics
- Data Citation
- Data Sharing
- Evaluating Decisions based on Data
Data Literacy Kompetenzmodell
Daraus lässt sich ein Kompetenzmodell aus miteinander verzahnten Inhalts- und Prozessbereichen ableiten, zu denen Know-how im Unternehmen erforderlich ist.
Im Kern benötigen Mitarbeiter Fähigkeiten zur
- Erfassung und Sammlung von Daten
- Verwaltung und Anpassung von Daten
- Analyse von Daten
- fachgerechten Bewertung von Daten
- Präsentation und Visualisierung von Daten
- Ableitung von Massnahmen
Strategieziel Datenkompetenzaufbau
Bislang sind diese Datenkompetenzen in Unternehmen allerdings noch nicht ausreichend vorhanden.
Laut einer Studie der Wharton School und des Instituts IHS Markit erkennen zwar 92 Prozent der Entscheidungsträger im Unternehmen die Bedeutung einer datenkompetenten Belegschaft – allerdings unterstützen weniger als 20 Prozent davon ihre Mitarbeiter dabei, ihre Datenkompetenzen zu stärken.
The Data Literacy Project
Automatisierung, Robotik und künstliche Intelligenz erzeugen grundlegende Veränderungen in unserer Lebens- und Arbeitsweise. Und Daten sind die universelle Sprache dieser vierten industriellen Revolution.
Unternehmen sind gefordert, stärker in humane Ressourcen zu investieren, statt wie bisher in Technologien und Lösungen. Sie müssen Mitarbeiter einstellen, die über diese Fähigkeiten verfügen. Oder die deutlich realistischere und sinnvollere Vorgehensweise angesichts des vorherrschenden Fachkräftemangels in diesem Bereich wählen, und mit geeigneten Trainings und Schulungen dafür sorgen, dass die existierende Belegschaft datenkompetent wird.
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