Seit einigen Jahren ist Data Literacy ein Trend. Den Unternehmen wird zunehmend bewusst, dass es sich dabei um eine wichtige Kompetenz auf dem Weg zu einer datengesteuerten Organisation handelt.
Technologie kann sich bei falscher Steuerung als Fehlschlag erweisen, doch ist sie meistens nicht die wichtigste Hürde, die zu nehmen ist. Denn laut der jährlichen Umfrage „Chief Data Officer“ von Gartner gelten kulturelle Faktoren als die größten Hindernisse – der Mensch, die Data Literacy und die notwendigen Kompetenzen.
Allerdings wissen viele Unternehmen immer noch nicht, was Data Literacy wirklich ist, bzw. wie sie ein Umdenken in ihrer Organisation bewirken können, um eine auf Daten ausgerichtete Kultur zu schaffen.
Aus ihrer Umfrage aus dem Jahr 2020 zog New Vantage Partners folgenden Schluss:
„Unternehmen konzentrieren sich weiterhin auf das Angebot von Daten und Technologien, statt die Nachfrage nach letzteren durch Führungskräfte und Mitarbeiter anzukurbeln. Es geht mehr um einen technologischen Druck als um ein Verlangen seitens der Menschen, mehr datenbasierte Entscheidungen zu nutzen, intelligentere Geschäftsprozesse zu entwickeln bzw. Daten und Analysen stärker in Produkte und Dienstleistungen zu integrieren.
In diesem Artikel möchten wir Ihnen erläutern, was Data Literacy bedeutet, warum sie für Ihr Unternehmen wichtig ist, und Ihnen Tipps für Ihren Weg zu mehr Data Literacy in Ihrer Organisation geben.
Definition von Data Literacy
Wie der eigentliche Begriff „Literacy“ (auf Deutsch Alphabetisierung), steht der Begriff für „die Kompetenz lesen zu können, um Wissen zu erwerben, auf zusammenhängende Weise zu schreiben und auf kritische Weise über gedruckte Dokumente nachzudenken“. Data Literacy ist die Fähigkeit, Daten zu konsumieren, um Kenntnisse zu erlangen, sie auf einheitliche Weise zu erzeugen und kritisch über sie nachzudenken.
2019 hat Gartner die Data Literacy definiert als „die Kompetenz zum Lesen und Schreiben von sowie zur Kommunikation über Daten in ihrem Kontext, einschließlich des Verständnisses der Quellen und des Aufbaus von Daten, der angewendeten analytischen Methoden und Techniken, wie auch die Fähigkeit, die Nutzung, die Anwendung und der Wert, der sich aus den Daten ergibt, zu beschreiben“.
Auf Grundlage dieser Definitionen können wir also folgern, dass Personen, die über eine gute Data Literacy verfügen, unter anderem folgende Fähigkeiten besitzen:
- Durchführen von Analysen anhand von Daten,
- Heranziehen der Daten zur Kommunikation von Ideen über neue Dienstleistungen, Produkte, Abläufe oder auch Strategien,
- Verständnis von Dashboards (z. B. Visualisierungen),
- Treffen von Entscheidungen auf Grundlage von Daten und nicht auf Basis von Intuition.
Zusammengefasst bedeutet Data Literacy, die notwendigen Kompetenzen zu besitzen, um Daten auf individueller oder gemeinsamer Basis effizient zu nutzen.
Warum ist Data Literacy wichtig?
Gartner erwartet, dass bis 2020 80 % der Organisationen eine bewusste Entwicklung der Kompetenzen im Bereich der Data Literacy vornehmen werden, um extreme Mängel überwinden zu können. Bis 2020 werden 50 % der Organisationen nicht genug Kompetenzen hinsichtlich KI und Data Literacy besitzen, um ihre Geschäftsziele zu erreichen.
Die Zunahme im Volumen und in der Vielfalt der Daten (mit denen Unternehmen täglich überflutet werden) macht es notwendig, dass Mitarbeiter sich übergeordnete Kompetenzen mithilfe von Daten aneignen, wie kritisches Denken, Problemlösung und analytisches Denken. Da viele Organisationen immer mehr von Daten gesteuert werden, würde sich eine schlechte Data Literacy nachteilig auf ihr Wachstum auswirken. So hat Accenture in seiner Untersuchung „The Human Impact of Data Literacy“ (Die menschliche Auswirkung von Data Literacy) festgestellt, dass:
- 75 % der Mitarbeiter sich bei der Arbeit mit Daten unwohl fühlen,
- 1/3 der Mitarbeiter einen Krankheitstag aufgrund von Kopfschmerzen infolge der Arbeit mit Daten genommen haben.
- Mangelnde Data Literacy Arbeitgebern fünf Tage Produktivität kostet, was einem jährlichen Produktionsverlust von mehreren Milliarden US-Dollar pro Mitarbeiter entspricht.
Darüber hinaus deckte eine von Deloitte im Jahr 2019 durchgeführte Untersuchung auf, dass 67 % der Führungskräfte nicht mit dem Zugriff auf Datenressourcen oder ihrer Nutzung vertraut sind.
Daten stärken die Fähigkeit von Organisationen, geschäftliche Chancen physischer und digitaler Natur zu schaffen, indem sie die Genauigkeit verbessern, die Effizienz steigern und die Fähigkeit der Mitarbeiter stärken, einen größeren Mehrwert zu schaffen.
Daher ist es sowohl wichtig als auch unumgänglich, Ergebnisse aus Daten interpretieren, analysieren und kommunizieren zu können. Damit können verborgene Geheimnisse über Daten offengelegt werden, sodass ein Unternehmen gedeihen und sich einen Wettbewerbsvorteil verschaffen kann.
Tipps für eine Verbesserung der Data Literacy
Im Folgenden finden Sie einige Tipps zur Realisierung eines effektiven Data-Literacy-Programms, das Ihr Unternehmen bei der Kontrolle seiner Daten unterstützt:
Tipp 1: Ausarbeitung einer Vision hinsichtlich der Data Literacy und der entsprechenden Ziele
Jede Organisation, die in Daten- und KI-Kompetenzen investiert, sollte eigentlich bereits eine Vision und einen Datenfahrplan erstellt haben. Datenverantwortliche und IT-Abteilungsleiter sollten die Tätigkeitsbereiche, in denen Daten einen Mehrwert schaffen können, identifiziert und hierarchisiert haben.
Diese Schritte sind wesentlich für den Aufbau einer Organisation, die ihre Daten im Griff hat. Ebenso sind sie wichtig, um Probleme hinsichtlich des Verständnisses und der Nutzung der Daten zu verringern.
Geschäftsführung und HR müssen dem gesamten Unternehmen zu verstehen geben, dass es sich bei den Daten um ein strategisches Asset handelt, das einen Mehrwert schafft. Indem die Datenvision und der Fahrplan als Kontext herangezogen werden, können sie allen Mitarbeitern verständlich machen, warum Daten wichtig sind, wie sie einen Mehrwert schaffen und wie sie sich auf das Unternehmen auswirken.
Fehlen eine klare Datenvision und ein Plan für die Wertschöpfung mithilfe der Daten, kann das die Mitarbeiter frustrieren und sie werden nicht verstehen, warum sie sich engagieren sollen, und es wird ihnen an Motivation mangeln.
Darüber hinaus sollte eine Vision zur Data Literacy die gewünschten Kompetenzen und Fähigkeiten wie auch das Verständnisniveau beschreiben, das für die verschiedenen Einheiten und Rollen erforderlich ist.
Führungskräfte, IT- und HR-Abteilung müssen ein Rahmenwerk erstellen, um die Kontrollziele zu erreichen, die Fortschritte zu messen und ein Instrument zum Erhalt der Data Literacy zu schaffen. Insbesondere geht es um die Entscheidung, wie die Entwicklung der Kompetenzen gemessen und überwacht wird, und in welchem Ausmaß verschiedene Parteien in der Organisation Daten nutzen müssen, um ihre strategische Zielvorgaben zu erfüllen.
Tipp 2: Bewertung der Kompetenzen ihrer Mitarbeiter
Idealerweise sollten die auf Data Literacy bezogenen Kompetenzen bereits im Einstellungsverfahren neuer Mitarbeiter beurteilt werden. Auf diese Weise könnte die HR bereits feststellen, welche Weiterbildung zur Data Literacy dem neuen Mitarbeiter im Laufe der Zeit angeboten werden kann.
In jedem Fall kann die HR für die derzeitigen Mitarbeiter ihre auf Data Literacy bezogenen Kompetenzen je nach Rolle und Verantwortlichkeiten mithilfe der zuvor beschriebenen Schritte ermitteln und kartieren.
Tipp 3: Erstellung von Data-Literacy-Modulen
Laut Qlik bieten lediglich 34 % der Unternehmen Schulungen zum Thema Data Literacy an.
In den meisten Fällen ist es die HR-Abteilung, die die Unternehmensleitung bei der Identifizierung und Überwachung von Verbesserungsbereichen und Entwicklungschancen für Mitarbeiter unterstützt. Ebenso ist sie für die Organisation der Schulungen zu spezifischen organisatorischen Kompetenzen wie auch der notwendigen Zeit zuständig. Das gilt auch für die Data Literacy.
Sobald HR und Vorgesetzte sich ein allgemeines Bild über Stärken und Schwächen eines Mitarbeiters oder einer Geschäftseinheit in Bezug auf die Data Literacy verschafft haben, kann die HR ein personalisiertes effizientes Schulungsprogramm ausarbeiten, mit dessen Hilfe der Mitarbeiter seine Data Literacy und seine analytischen Verantwortlichkeiten verbessern kann.
Tipp 4: Überwachen, messen und wiederholen
Die Umsetzung eines wirkungsvollen Data-Literacy-Programms braucht Zeit. Firmenchefs müssen daher ihren Mitarbeitern die entsprechende Zeit geben, sich mit der Data Literacy vertraut zu machen und ihre Kompetenzen zu verbessern. Im Laufe der Zeit wird der Blick auf Daten zu einem Bestandteil der Unternehmenskultur.
Schließlich ist es auch wichtig, Fortschritte bei der Data Literacy auf Unternehmensebene und individueller Ebene zu kommunizieren. Die Überwachung und Kommunikation der Fortschritte ist für eine weitere Bewertung des Fahrplans, der Vision und der Data Literacy Ihres Unternehmens entscheidend.
Eine solche langfristige Planung und Investition in die Schulung der gesamten Organisation, wie auf Daten zugegriffen wird, wie sie vor Ort verstanden und analysiert werden, intensiviert das Engagement und die Investitionen seitens der Teams für Data Science, maschinelles Lernen und KI.
Sobald Unternehmen Erfolge aus ihren Data-Literacy-Bemühungen sehen, werden sie in der Lage sein, Daten im ganzen Unternehmen einzusetzen, zu nutzen und maximalen Mehrwert daraus zu generieren!
