Definition Was ist Data Literacy?

Data Literacy oder Datenkompetenz beschreibt die Fähigkeit, mit Daten kompetent umzugehen. Sie umfasst verschiedene Einzelkompetenzen, um Daten zu erfassen, anzupassen, zu verändern, zu interpretieren und zu präsentieren. Die Datenkompetenz ist Grundlage und wichtiger Skill der Digitalisierung.

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Data Literacy lässt sich mit dem Begriff Datenkompetenz ins Deutsche übersetzen. Die Datenkompetenz beschreibt die Fähigkeiten, mit Daten sachgerecht umzugehen, sie zu interpretieren und die Ergebnisse zu präsentieren. Zahlreiche einzelne Kompetenzen sind dafür notwendig. Diese stammen aus unterschiedlichen Disziplinen wie aus der Mathematik, Statistik oder Programmierung und sorgen in ihrer Gesamtheit für die notwendige Kompetenz im Umgang mit den Daten.

Abhängig vom jeweiligen Anwendungsbereich können einzelnen Fähigkeiten unterschiedliche Bedeutung und Wichtigkeit zukommen. Typische Einzelkompetenzen sind beispielsweise das Erfassen, Analysieren, Verwalten, Interpretieren, Darstellen und Anwenden von Daten. Die großen Datenmengen im Umfeld von Big-Data-Anwendungen erfordern ein besonderes Maß an Datenkompetenz. Data Literacy ist Grundlage und wichtiger Skill der digitalen Transformation. Datenanalysten, Datenwissenschaftler oder Datenspezialisten verfügen für gewöhnlich über die benötigte Datenkompetenz zur Ausführung ihrer Tätigkeiten.

Die einzelnen Kompetenzen der Data Literacy

Die Kompetenzen der Data Literacy setzen sich aus vielen einzelnen Fähigkeiten zusammen, die sich in verschiedene Kategorien einteilen lassen. Je nach Konzept können sich die Anzahl und Benennung dieser Kategorien unterscheiden. Typische Kategorien sind beispielsweise:

• Fähigkeiten zur Erfassung und Sammlung von Daten

• Fähigkeiten zur Verwaltung und Anpassung von Daten

• Fähigkeiten zur Analyse von Daten

• Fähigkeiten zur fachgerechten Bewertung von Daten

• Fähigkeiten zur Präsentation und Visualisierung von Daten

• Fähigkeiten zur Anwendung von Daten

Jede Kategorie beinhaltet mehrere Einzelfähigkeiten. Nicht jede Einzelfähigkeit ist in den verschiedenen Anwendungsbereichen der Datenkompetenz in gleichem Maße notwendig. Die Einzelfähigkeiten lassen sich abhängig vom Anwendungsbereich in grundlegend konzeptionelle Kompetenzen, elementare Kompetenzen und fortgeschrittene Kompetenzen unterteilen. So gehören beispielsweise zu den Fähigkeiten zur Anwendung der Daten die grundlegend konzeptionellen Fähigkeiten des kritischen Denkens oder des ethischen Umgangs mit Daten. Die elementaren Kompetenzen sind Daten zu teilen und zu zitieren sowie die fortgeschrittene Kompetenz ist die Bewertung der auf Basis der Daten getroffenen Entscheidungen.

Aufbau von Datenkompetenz in einem Unternehmen

Für den Erfolg digital arbeitender Unternehmen ist der Aufbau von Datenkompetenz ein entscheidendes Kriterium. Data Literacy ist daher in der Unternehmenskultur fest zu verankern. Maßnahmen hierfür sind beispielsweise die Beschäftigung von Datenspezialisten und Datenanalysten sowie die Implementierung von Software und Tools zur Erfassung, Analyse und Präsentation von Daten. Den Mitarbeitern sind über interne oder externe Schulungsmaßnahmen die wichtigsten Kompetenzen im Umgang und in der Interpretation von Daten zu vermitteln. Sind im Unternehmen keine eigenen Ressourcen vorhanden, kann die Datenkompetenz externer Dienstleister hinzugezogen werden.

Data Literacy als Grundlage und elementarer Skill der Digitalisierung

Data Literacy ist Grundlage und elementarer Skill der digitalen Transformation. Der Aufbau von Datenkompetenz ist für eine erfolgreiche Digitalisierung unabdingbar. Die Datenkompetenz unterstützt die Digitalisierung der vorhandenen Prozesse sowie die Gestaltung neuer Geschäftsmodelle. Es werden technische Plattformen und Werkzeuge benötigt, mit denen sich Daten aus verschiedenen Quellen sammeln, verknüpfen, aufbereiten und analysieren lassen. Data Literacy darf nicht nur bei den Datenspezialisten vorhanden sein, sondern ist auch als wichtige Fähigkeit der Mitarbeiter in den verschiedenen Abteilungen zu betrachten. Die Tools ermöglichen ihnen die Erfassung, Analyse und Nutzung von Daten, ohne dass sie selbst ausgewiesene Datenexperten sein müssen. Seitens des Managements ist Data Literacy als eine Kernkompetenz des Unternehmens anzuerkennen und dementsprechend zu fördern.

Beispiel für die Anwendung von Data Literacy

Datenkompetenz findet in allen Bereichen, in denen Daten erhoben und analysiert werden, Anwendung. Um den Unterschied zwischen reiner Datenerhebung und erfolgreicher Anwendung von Data Literacy zu verdeutlichen, hier ein Beispiel:

Es existieren zahlreiche Tools, die wichtige Kennzahlen wie Zugriffszahlen oder die Verweildauer von Besuchern auf Internetseiten erfassen und darstellen. Erst mit Datenkompetenz ist die Auswertung dieser Daten, das Ableiten von Maßnahmen und die Anwendung der Ergebnisse zur Verbesserung der Reichweite oder der Customer Experience möglich. Der Datenanalyst muss die Kennzahlen verstehen und passend interpretieren. Nur so lassen sich Fragen beantworten wie: Wonach suchen die User? Wie gelangen sie auf die Seiten? Oder auch: Warum und wo verlassen sie den Internetauftritt wieder?

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