{"id":4626,"date":"2018-12-08T12:13:40","date_gmt":"2018-12-08T11:13:40","guid":{"rendered":"https:\/\/it-service.network\/blog\/?p=4626"},"modified":"2022-07-21T12:02:30","modified_gmt":"2022-07-21T10:02:30","slug":"data-literacy-definition-datenkompetenz","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/it-service.network\/blog\/2018\/12\/08\/data-literacy-definition-datenkompetenz\/","title":{"rendered":"Data Literacy \u2013 Definition & Bedeutung ## Warum Unternehmen ohne Datenkompetenz ihr eigenes Todesurteil unterschreiben"},"content":{"rendered":"
\u201eData Literacy\u201c lautet das Zauberwort. F\u00fcr wen? Ganz einfach: f\u00fcr alle Unternehmer, die sich dem digitalen Wandel nicht nur stellen, sondern von ihm profitieren m\u00f6chten.<\/strong>
\nWer wettbewerbsf\u00e4hig bleiben will, muss in eine klare Datenstrategie investieren, Tools implementieren und Analysten (oder neudeutsch: Data Scientists) einstellen. Warum? Das verraten wir jetzt.
\n<\/p>\n

Data Literacy \u2013 was ist das? Eine kurze Definition<\/h2>\n

Die Definition von Data Literacy<\/strong> ist einfach. Der Begriff bedeutet \u00fcbersetzt nichts anderes als Datenkompetenz<\/strong>. Gemeint ist damit die F\u00e4higkeit, Daten zu erfassen, zu untersuchen, zu managen, zu beurteilen, zu visualisieren, zu\u00a0kontextualisieren, 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 Studieng\u00e4nge dazu gibt es noch nicht. Die Jobs sind im Prinzip eine direkte Folge der Digitalisierung und gleichzeitig das Mittel, um selbige \u00fcberhaupt weiter gestalten zu k\u00f6nnen. Im Endeffekt h\u00e4ngt die gesamte, globale Wissenschaft mit all ihren Facetten und Sektoren daran.<\/p>\n

Herunter gebrochen aus Unternehmen bedeutet das: wer (national oder international) mithalten will, kommt um eine eigene Datenstrategie und Data Literacy<\/strong> nicht herum. Bisher ist das allerdings scheinbar noch nicht \u00fcberall angekommen. Einer aktuellen Studie<\/a>\u00a0mit 5.000 Befragten\u00a0zufolge, verf\u00fcgen bislang gerade einmal 17 Prozent \u00fcber entsprechende Tools und Mitarbeiter. Und das, obwohl satte 90 Prozent angeben, \u00fcber die Bedeutung und Relevanz erhobener Daten Bescheid zu wissen.<\/p>\n<\/div>\n

\n
\"data

Nur durch eine Datenkompetenz k\u00f6nnen erhobene Daten auch nutzen
\u00a9 Pixabay<\/p><\/div>\n

Datenkompetenz \u2013 das \u00d6l des 21. Jahrhunderts<\/h2>\n<\/div>\n

Daten sind das neue \u00d6l. Oder Gold. Oder wie immer man es nennen will. Allein durch den Diebstahl von Daten, entsteht j\u00e4hrlich ein Schaden von 55 Millionen Euro<\/a>. 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.<\/p>\n

W\u00fcrden die Digital-Riesen ihre Daten nur sammeln und ablegen, w\u00e4ren sie schnell ihrer Macht beraubt. Die geplante Nutzung gewonnener Daten ist also das, was mit Datenkompetenz oder Data Literacy e<\/strong>igentlich gemeint ist. Was Unternehmen dazu brauchen: die richtigen Leute und die richtigen Tools. Und das gilt nicht nur f\u00fcr Online-Shops oder Betriebe, die ihren Umsatz nicht station\u00e4r erwirtschaften. Auch das hauseigene Lager, die Logistik oder die Verwaltung kann durch die richtige Interpretation von Daten<\/strong> verbessert werden.<\/p>\n

Gesucht: Datenspezialisten und -analysten<\/h2>\n

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 k\u00f6nnen sie sich entweder freuen oder auch nicht. Ohne einen benutzerdefinierten Bericht, der Ihnen genau das verr\u00e4t, was f\u00fcr Ihr Unternehmen interessant ist, k\u00f6nnen Sie keine Ma\u00dfnahmen ableiten und haben so auch keine Chance auf eine Verbesserung der Reichweite und Klicks. \u201eCustomer Journey\u201c<\/strong> hei\u00dft das Zauberwort. Woher kommen die User, wohin gehen sie und \u2013 ebenso wichtig \u2013 wohin gehen oder finden sie nicht? Aber: solch einen Bericht erstellt man nicht einmal eben so. Google selbst bietet f\u00fcr die individuelle und intelligente Nutzung von Analytics eine umfangreiche Schulung mit anschlie\u00dfender Abschlusspr\u00fcfung \u2013 und die hat es in sich.<\/p>\n

Nein, Tools wie Analytics und Co. sind keine \u201eLearning by Doing\u201c-Programme, die sich die klassische B\u00fcrokraft mal eben selbst erschlie\u00dft. Es erfordert speziell ausgebildete Mitarbeiter oder solche, die die Bereitschaft zu einer Zusatzausbildung mitbringen, um von den Daten wirklich zu profitieren.<\/p>\n

Ein anderes Beispiel: Der Angestellte im Au\u00dfendienst war schon immer ein guter Verk\u00e4ufer mit entsprechender Abschlussquote. Er kann aber noch besser werden, wenn er beispielsweise relevante Kundendaten in Echtzeit zur Verf\u00fcgung stehen hat. Oder er kann seine Aufw\u00e4nde und damit auch Kosten reduzieren, in dem er mittels einer Analyse-App seine Fahrtstrecken optimal organisiert und sogar Wartungsintervalle mit einbezieht.<\/p>\n

\"data

\u00a9 Pixabay<\/p><\/div>\n

Datenstrategie \u2013 kein Bonus, sondern Notwendigkeit<\/h2>\n
F\u00fcr Unternehmen, die bislang weder eine Datenstrategie<\/strong> noch -kompetenz haben, ist es jetzt zehn vor zw\u00f6lf. Vor allem, weil die Konkurrenz bestimmt nicht schl\u00e4ft. Sind Wettbewerber schon so weit, ihre Daten strategisch zu nutzen und korrekt zu analysieren, k\u00f6nnen sie sich ganz schnell den gro\u00dfen Kuchen einverleiben und nur noch Kr\u00fcmel \u00fcbrig lassen.<\/div>\n
<\/div>\n
Noch gef\u00e4hrlicher wird es dann, wenn die Konkurrenz nicht nur die eigenen Daten richtig nutzt, sondern auch noch die anderer mit einbezieht, um daraus g\u00e4nzlich neue Einsichten zu gewinnen. Zum Schluss l\u00e4uft der als Erstes \u00fcber die Zielgerade, der den Nerv der Kunden am besten trifft und seine Ressourcen sowie Daten effizient managet.<\/div>\n

Data Literacy \u2013 so baut man Datenkompetenz Schritt f\u00fcr Schritt auf<\/h2>\n

Fakt ist: Unternehmen, die nicht \u00fcberholt werden wollen, sollten ihre Organisation datengetrieben aufstellen. Was im ersten Moment f\u00fcr einige Branchen abstrakt klingen mag, ist aber generell ganz einfach. Denn Daten fallen \u00fcberall an. Aufgrund der fortschreitenden Digitalisierung und\/oder Automatisierung nahezu aller Gesch\u00e4ftsprozesse, verf\u00fcgt quasi jeder Betrieb \u00fcber seine ganz eigene \u00d6lquelle. Und die gilt es, sprudeln zu lassen. Das gute alte Bauchgef\u00fchl hat ausgedient, tradierte Prozesse und \u201eAusschnitt-Betrachtungen\u201c ebenso. Weder an der wirtschaftlichen Realit\u00e4t, noch am Kunden darf vorbeigesteuert werden.
\nDie wichtigsten Meilensteine beim Aufbau einer eigenen Datenkompetenz lauten:<\/p>\n

    \n
  • Data Literacy<\/strong> in der Unternehmenskultur etablieren<\/li>\n
  • Eruieren, an welchen Stellen \u00fcberall Daten anfallen und (noch) ungenutzt \u201eherumliegen\u201c<\/li>\n
  • Auflisten, in welchen Abteilungen Prozesse aktuell (zu) viel Zeit und Geld kosten<\/li>\n
  • Einen externen Unternehmensberater mit hoher Datenkompetenz zu Rate ziehen, um herauszufinden, an welchen Stellen Daten unbedingt genutzt werden sollten<\/li>\n
  • Eigene Datenspezialisten<\/strong> und Datenanalysten einstellen (oder Bestandsmitarbeiter mittels entsprechender Weiterbildungen zu welchen machen)<\/li>\n
  • Entsprechende Tools und Software-Programme implementieren \u2013 und vor allem nutzen<\/li>\n<\/ul>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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