Folgende Sätze sind Ihnen wahrscheinlich schon öfter begegnet: „Daten sind Kapital“, „Wir müssen faktenbasierte Entscheidungen treffen“ oder „Analytics als Kernkompetenz“.
Keine Frage, das alles ist jedem von uns zu einem gewissen Grad bewusst. Nur der Weg dorthin scheint oft chaotisch und unstrukturiert. Manchmal wird sogar davon ausgegangen, dass die Beschäftigten Datenkompetenz von ganz allein erwerben, indem sie einfach ihren Job nachgehen. Das wird nicht in jedem Fall gelingen. Wir haben Wissen und Erfahrung aus vielen Projekten bei CAMELOT gebündelt und einen Ansatz entwickelt, der Ihnen und allen anderen hilft, Datenkompetenz aufzubauen.
Was ist Datenkompetenz?
Klären wir zunächst einmal, was Datenkompetenz eigentlich bedeutet. In unserem früheren Blogbeitrag „Datenkompetenz: Dazu wird sie benötigt“ beschreiben Henrik und Geron Datenkompetenz als „die Fähigkeit, Daten zu lesen, mit Daten zu arbeiten und über Daten zu kommunizieren, indem man sie in den richtigen Kontext setzt“. Datenkompetenz zu erlangen, bedeutet, zu verstehen, dass verschiedene Datenquellen unterschiedliche Anwendungszwecke haben können und entsprechende Auswertungs- und Analysemethoden erfordern. Es heißt, sich der Bedeutung bewusst zu werden, die die Arbeit mit Daten bekommt.
Als Nächstes wollen wir uns anschauen, wie sich dies auf die verschiedenen Rollen innerhalb eines Unternehmens auswirkt. Stellen Sie sich vor, Sie sind ein Business Controller. Aus dieser Perspektive werden wir die Dinge in den nachfolgenden Abschnitten betrachten.
Die Stufen der Datenkompetenz
Datenkompetenz ist wichtig, wobei die erforderlichen Kompetenzen von der Rolle des jeweiligen Datennutzers abhängen. Nach Gartner1 gibt es fünf Kompetenzniveaus: Conversational (Konversationskompetenz), Literacy (Lesekompetenz), Competency (Analysekompetenz), Fluency (Argumentationskompetenz) und Multilingual (Übersetzungskompetenz).
Natürlich wäre es großartig, wenn das ganze Unternehmen das Niveau „Multilingual“ erreichte – notwendig ist es aber nicht. Sie als Controller müssen schließlich kein Daten- und Analyseprogramm von Grund auf entwickeln. Sie brauchen auch ganz andere Datenkompetenzen als beispielsweise Ihr Geschäftsbereichsleiter. Sie sollten in der Lage sein, die angewandten Analysemethoden zu erklären, die Ergebnisse in den Kontext der jeweiligen Geschäftssituation zu setzen und mit dem Daten eine Geschichte zu erzählen, die jeder versteht.
Sie sehen also: Die verschiedenen Kompetenzniveaus stehen in engem Zusammenhang mit den drei Bereichen der Datenkompetenz (Daten lesen, kommunizieren und mit Daten arbeiten).
Personen auf dem Kompetenzniveau „Conversational“ können Daten lesen und verstehen. Sie haben vielleicht ein Grundverständnis für die durchgeführten Analysen, sind aber (noch) nicht in der Lage, die Ergebnisse in den richtigen Kontext zu stellen.
Personen mit einen höheren Kompetenzniveau sind meist mehr mit der Analyse von Daten und der Ableitung datenbasierter Entscheidungen und Messungen beschäftigt. Sie sind in der Lage, fortgeschrittene Analysen durchzuführen und Daten in einen Kontext zu setzen. Es fehlt ihnen möglicherweise an weiteren Fähigkeiten und Kompetenzen, um anderen die Ergebnisse verständlich und effizient zu vermitteln.
Um die Stufe „Multilingual“ zu erreichen, braucht es neben Datenkompetenzen weitere Kompetenzen „on top“, etwa solide persönliche Kompetenzen (Kommunikationsfähigkeit, glaubwürdiges Auftreten, ganzheitliches Denken usw.), kombiniert mit analytischen Kompetenzen und der Fähigkeit, Daten mühelos zu verstehen und zu interpretieren.
Datenkompetenz in verschiedenen Rollen
Aus unserer praktischen Erfahrung wissen wir von CAMELOT, dass viele Unternehmen in Sachen Data Literacy, also Datenkompetenz, ganz unterschiedliche Kompetenzniveaus haben. Jedes Unternehmen hat eine einzigartige Kultur und daher auch individuelle Mitarbeiter, die unterschiedliche Lernanforderungen im Bereich Datenkompetenz haben.
Wie heißt es doch so schön?
– Alles beginnt mit den Mitarbeitern. –
Fangen Sie mit Ihrer Betrachtung also tatsächlich bei Ihren Mitarbeitern an! Wenn Sie die verschiedenen Akteure in Ihrem Unternehmen einmal genau unter die Lupe nehmen, werden Sie Folgendes feststellen: Die meisten Kolleginnen und Kollegen wissen entweder kaum etwas über Daten, sind ausgewiesene Datenexperten oder irgendetwas dazwischen. Leider ist aber auch für diejenigen, die Sie Stand heute als Daten-Analphabeten einschätzen, eine grundlegende Datenkompetenz unerlässlich. Um Ihnen dabei zu helfen, den Bedarf in Ihrem Unternehmen zu strukturieren, haben wir vier „Datenrollen“ definiert, von denen jede bestimmte Fähigkeiten, Fertigkeiten und Lernanforderungen mitbringt.
Hier ein kurzer Einblick:
Kompetenzen für Datenrollen
Alle diese Datenrollen brauchen persönliche, soziale, Handlungs-, Sach- und methodische Kompetenzen in unterschiedlicher Kombination und Ausprägung, um die Vorteile echter Datenkompetenz erschließen zu können.
Ihr ganzheitliches Profil als Controller könnte folgendermaßen aussehen:
Die entscheidende Frage für Sie und Ihr Unternehmen ist nun, wie Sie mehr Datenkompetenz erlangen und eine datenorientierte Kultur etablieren können. Während man bei der Entwicklung von Unternehmenskulturen in der Regel eine bestimmte Mentalität und ein gutes Arbeitsklima schaffen will, erfordern die Herausforderungen im Umgang mit Daten abhängig von der jeweiligen Datenrolle auch eine Verbesserung der individuellen Fertigkeiten, mit denen das erforderliche Datenkompetenzniveau erreicht werden kann.
Durch die Festlegung von Datenrollen, die Ermittlung der vorhandenen Kompetenzniveaus und eine konkrete Planung des erforderlichen Kulturwandels versetzen Sie Ihr Unternehmen in die Lage, die Datensprache so fließend wie eine Muttersprache zu erlernen. Und falls Sie bei einer solchen Transformation Unterstützung und einen erfahrenen Partner brauchen, freuen wir uns darauf, Ihre Vision zu unterstützen. Wir stehen Ihnen mit unserem Data-Governance-Framework, unserer Projekterfahrung und unseren Kompetenzmodellen zur Verfügung, um die Datenkompetenz Ihres Unternehmens auf eine optimale Stufe zu bringen.
