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Daten sind nicht nur 蹿眉谤 Datenwissenschaftler wichtig. Angesichts der riesigen Datenmengen, die jede Sekunde erzeugt werden, m眉ssen Unternehmen und ihre Mitarbeiter in verschiedenen Branchen wissen, wie sie mit Daten umgehen m眉ssen, um intelligente Entscheidungen zu treffen. Um fundierte Entscheidungen zu treffen, ist es entscheidend, eine umfassende Datenkompetenz innerhalb des Unternehmens zu f枚rdern, die pr盲zisere Gesch盲ftsanalysen erm枚glicht. Dieser Artikel beleuchtet, was unter Datenkompetenz zu verstehen ist, welche Bedeutung sie 蹿眉谤 Ihr Unternehmen hat, welche grundlegenden Prinzipien dabei relevant sind und wie Unternehmen gezielt Ma脽nahmen zur Steigerung der Datenkompetenz implementieren k枚nnen.聽

Was ist Datenkompetenz?

Professor Catherine D'Ignazio und Rahul Bhargava unterteilen Datenkompetenz in vier Teile. Nach dieser vierteiligen Definition verf眉gt ein datenkompetentes Unternehmen oder eine datenkompetente Person 眉ber die F盲higkeit, Daten zu lesen, mit ihnen zu arbeiten, sie zu analysieren und mit ihnen zu argumentieren []. Schauen wir uns diese vier Komponenten einmal genauer an:

• Daten lesen bedeutet zu verstehen, woher sie kommen und was sie darstellen.

• Mit Daten zu arbeiten bedeutet, sie zu erstellen, zu bereinigen und zu verwalten.聽

• Analysieren von Daten bedeutet, analytische Tests wie Sortieren, Aggregieren und Vergleichen durchzuf眉hren.

• Mit Daten zu argumentieren bedeutet, seine Erkenntnisse mit Daten zu untermauern.聽

Datenkompetenz in der Wirtschaft geht 眉ber die blo脽e Kenntnis der vier Teile der Praxis hinaus. Wahre Datenkompetenz bef盲higt Sie dazu, Informationen effektiv an alle Mitarbeitenden Ihres Unternehmens zu vermitteln. Es ist nicht erforderlich, dass alle Datenexperten sind, doch durch Datenkompetenz k枚nnen F眉hrungskr盲fte, Manager und Angestellte fundierte Entscheidungen basierend auf Daten treffen.

Warum ist Datenkompetenz 蹿眉谤 Unternehmen so wichtig?

Big Data, die sich durch ihre Gr枚脽e, Geschwindigkeit und ihren gro脽en Umfang auszeichnen, sind heute in der Gesch盲ftswelt allgegenw盲rtig, was dazu f眉hrt, dass die Mitarbeiter eines Unternehmens zunehmend 眉ber Datenkompetenz verf眉gen m眉ssen. Dadurch werden sie in die Lage versetzt, diese riesigen Datenmengen zu nutzen, um intelligente Gesch盲ftsentscheidungen zu treffen. Unternehmen und Einzelpersonen m眉ssen wissen, wie sie diese Daten interpretieren und sch眉tzen k枚nnen. Da diese Entscheidungen nun jeden Aspekt eines Unternehmens betreffen, muss jeder verstehen, wie Daten in Bezug auf seine Rolle im Unternehmen funktionieren.聽

Die Bedeutung von Big-Data-Kenntnissen聽

Die Verf眉gbarkeit von Big Data verlangt ein tieferes Verst盲ndnis, damit Unternehmen bei datenbasierten Entscheidungen die ethischen Konsequenzen der unbewussten Datenerfassung 蹿眉谤 ihr eigenes Handeln und das ihrer Nutzer ber眉cksichtigen k枚nnen. Die Datenwissenschaft entwickelt Algorithmen aus diesen umfangreichen Datensammlungen, und Unternehmen stehen vor der Herausforderung, verantwortungsvoll 眉ber den Einsatz dieser Daten zu entscheiden. Daher ist es wichtig, dass alle Mitarbeiter eines Unternehmens 眉ber Big-Data-Kenntnisse verf眉gen, um die ethischen Auswirkungen zu verstehen.

Konzepte der Datenkompetenz

Nachfolgend finden Sie einige wichtige Konzepte zur Datenkompetenz, die Ihr Unternehmen auf dem Weg zur Datenkompetenz verstehen sollte:

• Datenanalyse

• Datenbereinigung

• Datenvisualisierung

• 顿补迟别苍-脰办辞蝉测蝉迟别尘别

• Daten-Governance

• Daten-Teams

Schauen wir uns die einzelnen Konzepte der Datenkompetenz und ihre Bedeutung genauer an.聽

Datenanalyse

Bei der Datenanalyse werden statistische Methoden und Algorithmen eingesetzt, um Daten zu modellieren und Muster zu finden. Unternehmen k枚nnen durch Analysen Prognosen erstellen, etwa zu Verfahrensrisiken oder den Auswirkungen der Produktnachfrage auf die Lieferkette. Dadurch k枚nnen sie fr眉hzeitig reagieren und pr盲ventive Ma脽nahmen ergreifen. Bei der Datenanalyse kommen vier verschiedene Arten zum Einsatz:

• Deskriptive Analyse: Hier werden Daten verwendet, um Berichte 眉ber Dinge wie Mengen, Standorte und Zeitpunkte zu erstellen.聽

• Diagnostische Analyse: Diese Analyseform nutzt historische Daten, um zu verstehen, warum und wie bestimmte Ereignisse stattgefunden haben. Anstatt zuk眉nftige Entwicklungen vorherzusagen, werden dabei Muster und Trends aus der Vergangenheit identifiziert.聽

• Pr盲diktive Analyse: Hier werden Trends und Korrelationen verwendet, um die Ursache von Trends zu ermitteln.聽

• Pr盲diktive Analyse: Diese Form der Datenanalyse nutzt Big Data und maschinelles Lernen, um Antworten auf Fragen zu finden und Vorhersagen anhand mehrerer Variablen zu treffen.聽

Die Datenanalyse gibt Einblicke in die Gesch盲ftswelt und erm枚glicht fundierte Gesch盲ftsentscheidungen.聽

Datenbereinigung

Dieser Prozess, oft als 鈥濪ata Wrangling" bezeichnet, ist entscheidend, um Daten 蹿眉谤 die Analyse vorzubereiten. Er strukturiert, standardisiert und optimiert die Daten, sodass sie effektiv genutzt werden k枚nnen. Es ist wichtig, dass alle Mitarbeiter eines Unternehmens verstehen, wie die Datenaufbereitung funktioniert, um sie gem盲脽 bew盲hrten Methoden 蹿眉谤 Analysen einsatzbereit zu machen.聽

Datenvisualisierung

Eine der Hauptfunktionen der Datenvisualisierung ist die Verwendung grafischer Darstellungen zur Erforschung von Datentrends und -mustern. Sie hilft Nicht-Datenwissenschaftlern innerhalb eines Unternehmens, die Bedeutung von Daten und deren Anwendungen besser zu verstehen. Datenvisualisierungen stellen Informationen mithilfe von Diagrammen, Karten und Grafiken dar. Dieser Schritt ist entscheidend, um Mitarbeitenden mit erweiterten Datenkenntnissen die Informationen verst盲ndlich zu pr盲sentieren.聽

顿补迟别苍-脰办辞蝉测蝉迟别尘别

Daten枚kosysteme umfassen s盲mtliche Infrastrukturen, die ein Unternehmen zur Erfassung, Verarbeitung, Algorithmenerstellung, Speicherung, Analyse und Nutzung von Daten ben枚tigt. Dazu geh枚ren unter anderem Datenbanken, Tabellenkalkulationen, Analyse-Tools, Programmiersprachen, Server und Cloud-Dienste. Jedes Unternehmen hat andere Datenbed眉rfnisse und -prozesse. Ein Teil der Datenkompetenz besteht darin zu verstehen, wie die Dateninfrastruktur Ihres Unternehmens funktioniert, um Daten effizient zu nutzen.聽

Datenverwaltung

Data Governance ist eine Reihe von institutionellen Richtlinien, die die Sicherheit und Verf眉gbarkeit von Daten 蹿眉谤 die Verwendung innerhalb einer Organisation vorschreiben. W盲hrend sich das Datenmanagement auf die Makroverwaltung und Organisation von Daten bezieht, konzentriert sich die Data Governance auf die Sicherheit und Verteilung potenziell sensibler Daten innerhalb eines Unternehmens. Effektive Data Governance st盲rkt die Datenkompetenz, optimiert die Analysen, erh枚ht die Datensicherheit und verbessert die Qualit盲t der Datennutzung.聽

Daten-Teams

W盲hrend Datenkompetenz 蹿眉谤 jeden in einem Unternehmen wichtig ist, bilden einige spezifische Rollen innerhalb der Datenanalyse ein funktionales Datenteam 蹿眉谤 Unternehmen in verschiedenen Gr枚脽enordnungen. Diese Rollen reichen von Datenwissenschaftlern bis hin zu Managementpositionen. Die folgenden Positionen geh枚ren in der Regel zum Datenteam eines Unternehmens:

• Datenwissenschaftler

• Dateningenieure

• Datenanalysten

• Datenmanager

• Daten-Direktor

• Verantwortlicher 蹿眉谤 Daten (CDO)

Wer nutzt Datenkompetenz?

Mitarbeiter, die bereits im Daten-Team arbeiten, haben ein Verst盲ndnis 蹿眉谤 Daten. Daher ist es 蹿眉谤 diejenigen, die nicht im traditionellen Daten-Team arbeiten, wichtig, Datenkompetenz zu entwickeln. Diese Mitarbeiter k枚nnen effektiver mit den Datenanalyseteams zusammenarbeiten, indem sie gezielte Fragen stellen, die relevante Gesch盲ftsentscheidungen in ihrem Bereich beeinflussen. Sie m眉ssen die Wichtigkeit von Sicherheit, Governance und Vertrauen in die Daten, die sie 蹿眉谤 ihre Entscheidungen nutzen, verstehen. Durch die gezielte F枚rderung der Datenkompetenz entsprechend der spezifischen Rolle eines Mitarbeiters innerhalb des Unternehmens k枚nnen Sie die Effizienz und Wirksamkeit von datengetriebenen Initiativen maximieren.聽

Wie Sie Datenkompetenz in Ihrem Unternehmen etablieren

Um Datenkompetenz in Ihrem Unternehmen zu etablieren, ben枚tigen Sie einen Plan zur Datenkompetenz. Bevor Sie diesen Plan in Kraft setzen, m眉ssen Sie das derzeitige Datenverst盲ndnis Ihrer Mitarbeiter bewerten und ihnen Ihre Erwartungen und die Gr眉nde 蹿眉谤 die Bedeutung von Datenkompetenz vermitteln. Nachdem Sie sich auf ein bestimmtes Niveau der Datenkompetenz in Ihrem Unternehmen geeinigt haben, k枚nnen Sie den Plan in Kraft setzen. Im Folgenden finden Sie einen kurzen 脺berblick 眉ber die Ma脽nahmen, die Sie durchf眉hren k枚nnen:

1. Ermitteln Sie das aktuelle Datenverst盲ndnis in Ihrem Unternehmen.

2. Konzentrieren Sie sich auf kontinuierliches Lernen.

3. Schaffen Sie eine Vielzahl von Lernressourcen.

4. Definieren Sie den Erfolg und kennen Sie die Grenzen der Datenkompetenz.

Schauen wir uns jeden Schritt genauer an.聽

1. Ermitteln Sie das derzeitige Verst盲ndnis von Daten in Ihrem Unternehmen.

Nicht alle Positionen erfordern umfassende Datenkenntnisse, aber es ist entscheidend, den aktuellen Wissensstand innerhalb Ihres Unternehmens zu bewerten. Nachdem Sie eventuelle Wissensl眉cken identifiziert haben, sollten Sie gezielte Schulungsma脽nahmen ergreifen, um Ihre Mitarbeiter auf das erforderliche Niveau 蹿眉谤 ihre jeweiligen Aufgaben zu bringen.聽

2. Konzentrieren Sie sich auf kontinuierliches Lernen.

Mit dem Aufkommen von Big Data ver盲ndert sich die Welt der Daten st盲ndig. Entwickeln Sie Strategien, die eine kontinuierliche Weiterbildung und -entwicklung 蹿眉谤 Ihre Mitarbeiter im Unternehmen f枚rdern. Konzentrieren Sie sich auf die Vorteile, die der Erwerb von Datenkenntnissen mit sich bringt, damit jeder im Unternehmen die Daten versteht.聽

3. Schaffen Sie eine Vielzahl von Lernressourcen.

Wenn Sie ein unternehmensweites Programm erstellen, ist es wichtig, eine Vielzahl von Lernressourcen zu entwickeln. Lange Schulungsabschnitte f眉hren dazu, dass man sich nur wenig merken kann. Deshalb sollten Sie Taktiken wie das Microlearning nutzen, um kontinuierliches Lernen im Unternehmen zu f枚rdern.聽

4. Definieren Sie den Erfolg und kennen Sie die Grenzen der Datenkenntnis.

Anhand einer Erfolgsdefinition oder von Metriken kann festgestellt werden, ob Ihr Unternehmen seine Datenkompetenz verbessert hat. Ein Ort oder ein Projekt als Grundlage 蹿眉谤 eine Datenkompetenz-Initiative hilft, messbare Ziele zu setzen. Die Erkenntnis, dass Datenkompetenz zu Beginn eines Unternehmens Grenzen hat, setzt Erwartungen an die Auswirkungen von Datenkompetenz auf eine Organisation.聽

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