Wer wettbewerbsfähig bleiben will, muss in eine klare Datenstrategie investieren, Tools implementieren und Analysten (oder neudeutsch: Data Scientists) einstellen. Warum? Das verraten wir jetzt.
Data Literacy – was ist das? Eine kurze Definition
Die Definition von Data Literacy ist einfach. Der Begriff bedeutet übersetzt nichts anderes als Datenkompetenz. Gemeint ist damit die Fähigkeit, Daten zu erfassen, zu untersuchen, zu managen, zu beurteilen, zu visualisieren, zu kontextualisieren, zu interpretieren und anzuwenden. Und das alles nach einem festen Plan bzw. einer Strategie. Klingt speziell? Ist auch so. Die Notwendigkeit der Data Literacy hebt gerade eine ganze Menge neuer Stellenprofile aus der Taufe. Die nennen sich dann Data Specialist, Data Analyst oder Data Scientiest (der kann quasi all das genannte). Ausbildungs- oder Studiengänge dazu gibt es noch nicht. Die Jobs sind im Prinzip eine direkte Folge der Digitalisierung und gleichzeitig das Mittel, um selbige überhaupt weiter gestalten zu können. Im Endeffekt hängt die gesamte, globale Wissenschaft mit all ihren Facetten und Sektoren daran.
Herunter gebrochen aus Unternehmen bedeutet das: wer (national oder international) mithalten will, kommt um eine eigene Datenstrategie und Data Literacy nicht herum. Bisher ist das allerdings scheinbar noch nicht überall angekommen. Einer aktuellen Studie mit 5.000 Befragten zufolge, verfügen bislang gerade einmal 17 Prozent über entsprechende Tools und Mitarbeiter. Und das, obwohl satte 90 Prozent angeben, über die Bedeutung und Relevanz erhobener Daten Bescheid zu wissen.
Nur durch eine Datenkompetenz können erhobene Daten auch nutzen
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Datenkompetenz – das Öl des 21. Jahrhunderts
Daten sind das neue Öl. Oder Gold. Oder wie immer man es nennen will. Allein durch den Diebstahl von Daten, entsteht jährlich ein Schaden von 55 Millionen Euro. Schaut man sich allein zwei der erfolgreichsten Unternehmen der Welt an, winkt schon eine ganze Zaunpfahlfabrik. Google und Amazon leben von Daten. Sie leben davon, vorhandene Daten zu nutzen und darauf basierend Gegenwart und Zukunft zu gestalten.
Würden die Digital-Riesen ihre Daten nur sammeln und ablegen, wären sie schnell ihrer Macht beraubt. Die geplante Nutzung gewonnener Daten ist also das, was mit Datenkompetenz oder Data Literacy eigentlich gemeint ist. Was Unternehmen dazu brauchen: die richtigen Leute und die richtigen Tools. Und das gilt nicht nur für Online-Shops oder Betriebe, die ihren Umsatz nicht stationär erwirtschaften. Auch das hauseigene Lager, die Logistik oder die Verwaltung kann durch die richtige Interpretation von Daten verbessert werden.
Gesucht: Datenspezialisten und -analysten
Beispiel Google Analytics: Jeder Website-Betreiber kann nach Einbindung des Codes durch einen Programmierer die erhobenen Daten einsehen. Sie sehen, wie viele Besucher sich gestern, vorgestern, letzten Monat oder gerade eben in diesem Moment auf ihrer Seite tummeln. Und dann können sie sich entweder freuen oder auch nicht. Ohne einen benutzerdefinierten Bericht, der Ihnen genau das verrät, was für Ihr Unternehmen interessant ist, können Sie keine Maßnahmen ableiten und haben so auch keine Chance auf eine Verbesserung der Reichweite und Klicks. „Customer Journey“ heißt das Zauberwort. Woher kommen die User, wohin gehen sie und – ebenso wichtig – wohin gehen oder finden sie nicht? Aber: solch einen Bericht erstellt man nicht einmal eben so. Google selbst bietet für die individuelle und intelligente Nutzung von Analytics eine umfangreiche Schulung mit anschließender Abschlussprüfung – und die hat es in sich.
Nein, Tools wie Analytics und Co. sind keine „Learning by Doing“-Programme, die sich die klassische Bürokraft mal eben selbst erschließt. Es erfordert speziell ausgebildete Mitarbeiter oder solche, die die Bereitschaft zu einer Zusatzausbildung mitbringen, um von den Daten wirklich zu profitieren.
Ein anderes Beispiel: Der Angestellte im Außendienst war schon immer ein guter Verkäufer mit entsprechender Abschlussquote. Er kann aber noch besser werden, wenn er beispielsweise relevante Kundendaten in Echtzeit zur Verfügung stehen hat. Oder er kann seine Aufwände und damit auch Kosten reduzieren, in dem er mittels einer Analyse-App seine Fahrtstrecken optimal organisiert und sogar Wartungsintervalle mit einbezieht.
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Datenstrategie – kein Bonus, sondern Notwendigkeit
Data Literacy – so baut man Datenkompetenz Schritt für Schritt auf
Fakt ist: Unternehmen, die nicht überholt werden wollen, sollten ihre Organisation datengetrieben aufstellen. Was im ersten Moment für einige Branchen abstrakt klingen mag, ist aber generell ganz einfach. Denn Daten fallen überall an. Aufgrund der fortschreitenden Digitalisierung und/oder Automatisierung nahezu aller Geschäftsprozesse, verfügt quasi jeder Betrieb über seine ganz eigene Ölquelle. Und die gilt es, sprudeln zu lassen. Das gute alte Bauchgefühl hat ausgedient, tradierte Prozesse und „Ausschnitt-Betrachtungen“ ebenso. Weder an der wirtschaftlichen Realität, noch am Kunden darf vorbeigesteuert werden.
Die wichtigsten Meilensteine beim Aufbau einer eigenen Datenkompetenz lauten:
- Data Literacy in der Unternehmenskultur etablieren
- Eruieren, an welchen Stellen überall Daten anfallen und (noch) ungenutzt „herumliegen“
- Auflisten, in welchen Abteilungen Prozesse aktuell (zu) viel Zeit und Geld kosten
- Einen externen Unternehmensberater mit hoher Datenkompetenz zu Rate ziehen, um herauszufinden, an welchen Stellen Daten unbedingt genutzt werden sollten
- Eigene Datenspezialisten und Datenanalysten einstellen (oder Bestandsmitarbeiter mittels entsprechender Weiterbildungen zu welchen machen)
- Entsprechende Tools und Software-Programme implementieren – und vor allem nutzen
Geschrieben von
Lena Klaus arbeitet seit 2018 als freie Autorin und SEO-Expertin für das IT-SERVICE.NETWORK. Besonders die Themen rund um den digitalen Wandel und New Work haben es ihr angetan. Darüber hinaus ist die erfahrene Texterin immer wieder fasziniert davon, welche neue Methoden und Tricks Hackern und Cyberkriminellen einfallen. Seit 2013 kennt Lena Klaus die IT-Branche und… Weiterlesen
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