Datenkompetenz im Unternehmen kann über Erfolg und Misserfolg entscheiden

Wer die Sprache der Daten versteht, trägt zum Unternehmenserfolg bei, so eine neue Studie. Analyse, Nutzung und das Erkennen von Datenmanipulation zählen in vielen Firmen allerdings nicht zu den Kernkompetenzen der Mitarbeiter.

Der Begriff Datenkompetenz umschreibt die Fähigkeit, Daten zu analysieren und daraus Entscheidungen abzuleiten. Zwei Drittel aller in einer neuen Studie befragten Führungskräfte und Datenverantwortliche weltweit wissen jedoch nicht, wie sie Daten und Maschineninformationen in Handlungsempfehlungen umwandeln können.

Etwa die Hälfte aller Befragten hat zudem Probleme, relevante von manipulierten Daten zu unterscheiden. Die Folge: Überall auf der Welt zögern Verantwortliche, Daten „in die Hand zu nehmen“, zu analysieren, mit Informationen zu arbeiten – oder die gelieferten Daten auch zu hinterfragen.

Vor allem in Europa ist die Angst vor Fehlern groß. Über 80 Prozent der europäischen Führungs- und Fachkräfte wagen sich an die Datenanalyse nicht heran. Nur rund 20 Prozent der Führungs- und Fachkräfte in Deutschland sind dafür selbstbewusst genug. In den USA sind es immerhin ein Drittel. In Indien ist das Selbstvertrauen in die eigenen Fähigkeiten mit 46 Prozent am größten.

In Deutschland haben zudem nur knapp ein Viertel aller Angestellten die Möglichkeit oder die Berechtigung, überhaupt mit Daten zu arbeiten, so das Ergebnis der weltweiten Untersuchung „Data Literacy Report“ des Data Analytics Spezialisten Qlik.

„Der Erfolg von Unternehmen ist extrem abhängig von der Fähigkeit der Mitarbeiter, die Sprache der Daten zu lernen“, kommentiert Robert Schmitz, Area Vice President Südosteuropa bei Qlik. „Dass die Unternehmensführung damit zu kämpfen hat, die Daten zu verstehen, bremst nicht nur ihren eigenen Erfolg, es hindert sie auch daran, den notwendigen Kulturwechsel im Unternehmen voranzutreiben.“

Data Champions gesucht

Die Fähigkeit, mit Daten umzugehen, bringt laut der Studie nicht nur das Unternehmen voran. Auch für die Karriere der Mitarbeiter kann sie von Vorteil sein. So geben 85 Prozent der laut eigenen Angaben datenkompetenten Führungskräfte an, dass Daten nicht nur helfen, einen besseren Job zu machen, sondern diese würden auch die eigene Glaubwürdigkeit im Unternehmen untermauern.

Rund die Hälfte aller Befragten tue sich laut eigenen Angaben schwer, valide von manipulierten Daten zu unterscheiden; ein bewusstes Hinterfragen der Informationen ist also nicht sonderlich verbreitet. Die Studienautoren machen hier einen deutlichen Nachholbedarf aus. Gleichzeitig geben 78 Prozent der Führungskräfte an, mehr Zeit und Energie in die Entwicklung der eigenen Datenkompetenz investieren zu wollen. Die Bereitschaft sich hier weiterzubilden scheint also schon vorhanden zu sein.

Unternehmen brauchen Data Champions, die Datenkompetenz-Programme vorantreiben

Unternehmen bräuchten dringen Data Champions, die auf unterschiedlichen Unternehmensebenen die Datenkompetenz-Programme vorantreiben können. „Starkes Mentoring und klare Verantwortlichkeiten schaffen die richtige Unternehmenskultur für alle Mitarbeiter, unabhängig von Rolle und Hierarchie“, so Schmitz weiter.

Qlik schlägt dafür ein Vier-Phasen-Modell vor: Kommunikation der Vorteile – Feststellen des Bildungsstands – passende Trainingsprogramme – Wiederholung und Vertiefung.

1. Kommunikation: Die Mitglieder einer Organisation müssen zunächst die Bedeutung der Daten-Analyse begreifen. Dabei helfen Beispiele von erfolgreichen Projekten, die mit Hilfe einer umfassenden Datenanalyse zustande gekommen sind.
2. Kompetenzstatus: Um die richtigen Trainingsprogramme auf den Weg bringen zu können, muss  erfasst werden, wie der aktuelle „Bildungsstand“ im Unternehmen ist.
3. Training: Beim Training kann es keine Maßnahme geben, die für alle passt. Unterschiedliche Rollen im Unternehmen haben verschiedene Bedürfnisse und Möglichkeiten. Diese sollen erfasst und an die einzelnen Rollen angepasst werden.
4. Wiederholung: Von Zeit zu Zeit muss diese Maßnahme wiederholt werden, denn Art und Menge der Daten, die heute durch ein Unternehmen strömen, ändern sich ständig. Ein Projekt, das die Verbesserung der Datenfertigkeiten der Mitarbeiter zum Ziel hat, sollte langfristig angelegt sein.