E-Book von BigData-Insider Data Literacy – Datenkompetenz

Von Michael Matzer

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Das jüngste E-Book von BigData-Insider beleuchtet Data Literacy. Data Literacy, oder Datenkompetenz, ist für die heutige und jede kommende Generation so wichtig wie das Lesen für ältere oder vergangene Generationen. Sie kommt dem Erwerb eines Führerscheins gleich. Datenkompetenz beschreibt die Fähigkeit, mit Daten kompetent, effizient und produktiv umzugehen. Sie umfasst verschiedene Einzelkompetenzen, um Daten zu erfassen, anzupassen, zu verändern, zu interpretieren und zu präsentieren. Gleichzeitig ist sicherzustellen, dass die Daten sicher, stimmig, vertrauenswürdig und rechtskonform sind.

Ab sofort steht das E-Book „Data Literacy – Datenkompetenz“ von BigData-Insider kostenlos zum Download bereit.
Ab sofort steht das E-Book „Data Literacy – Datenkompetenz“ von BigData-Insider kostenlos zum Download bereit.
(Bild: Vogel IT-Medien )

Data Literacy ist Grundlage und wichtiger Skill der Digitalisierung. Denn ohne kompetenten Umgang mit den Daten, die aus einer digitalisierten IT- und Unternehmensarchitektur generiert werden, lassen sich keine Mehrwerte schöpfen und keine neuen Geschäftsmodelle schaffen.

Datenkompetente Mitarbeiter wissen, wie man die richtigen Daten erfasst und sammelt, und können beurteilen, ob diese Daten vertrauenswürdig und sicher sind. Da das der Beginn der Wertschöpfungskette ist, kommt diesem Schritt höchste Bedeutung zu. Der nächste Schritt besteht in der Auswahl, Speicherung, Verwaltung, Reinigung und Formatierung. Ineffizientes Datenmanagement kann ebenso hohe Mehrkosten verursachen wie die unzureichende Reinigung und Aufbereitung der Daten. Können die anderen Mitarbeiter, etwa in der Analyse, den Daten nicht vertrauen, muss dieser Schritt erneut ausgeführt werden. Das verursacht Mehrkosten.

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Nachdem in Kapitel 1 des E-Books „Data Literacy – Datenkompetenz“ gezeigt worden ist, worin Datenkompetenz sowohl auf individueller wie auch unternehmensweiter Ebene besteht, zeigt Kapitel 2, wie sich Datenkompetenz konkret anwenden lässt. Die Erkenntnisse in verständlicher, eindeutiger und wahrheitsgemäßer Weise zu visualisieren und zu weiterzugeben, ist ein wichtiger Schritt, bei dem viel schiefgehen kann. Die Anwendung von Analyseergebnissen dienen meist Entscheidungen, doch wenn KI-Algorithmen diese Entscheidung automatisch ausführen, sind Kenntnisse über die ethische Beurteilung des KI-Einsatzes notwendig. In diesem Miniatur-Workshop lernt der Leser ein paar Aspekte und Anforderungen kennen, die hinsichtlich Datenkompetenz gefragt sind. Auch auf Fallstricke und Täuschungsmanöver wird hingewiesen.

Anspruch vs. Realität

Data Literacy umfasst also ein weites Gebiet von einzelnen Tätigkeiten, die jede für sich Fachkenntnis erfordert. Weil sich gemäß jüngsten Umfragen (siehe Kap. 1) nur etwa ein Viertel der Mitarbeiter einen kompetenten Umgang mit Daten zutraut, herrscht eine Kluft zwischen Anspruch – Digitalisierung des Unternehmens – und der Realität. Auch Unternehmen als Ganzes müssen den Anspruch der Data Literacy einlösen und sollten alle ihre Mitarbeiter entsprechend schulen, fortbilden oder beraten lassen, bis hinauf zur Vorstandsebene. Das erfordert unter Umständen eine Änderung der Unternehmenskultur. Ohne diese Investition in die Zukunft ist jedoch die Wettbewerbsfähigkeit in Gefahr. Seit kurzem misst der „Corporate Data Literacy Index“ den direkten Zusammenhang zwischen der Datenkompetenz und dem Geschäftserfolg eines Unternehmens.

Das Data Literacy Project

Zunehmend wird in Umfragen deutlich, dass die junge Generation zwischen 16 und 24 Jahren noch viel Luft nach oben hat, was Datenkompetenz anbelangt. Nur etwa jeder Fünfte erfüllt die Ansprüche. Das Data Literacy Project hat es sich zur Aufgabe gemacht, Datenkompetenz auf verschiedenste Weise zu vermitteln, etwa durch eine Webinar-Reihe.

Im dritten Kapitel dieses E-Books wird aufgezeigt, welche Prinzipien die Datenkompetenz im Unternehmen fördern können bzw. sollten und welche Empfehlung die Landesregierung von Baden-Württemberg hinsichtlich des Data Literacy Projects gibt.

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