Heutzutage streben die Unternehmen immer häufiger eine digitale Transformation an, um mehr data-driven und wettbewerbsfähiger zu werden.
Dabei verstärken sie oft ihre Daten- und Analysefähigkeiten, um
- schneller bessere Entscheidungen zu finden
- Genauigkeit bei der Entscheidungsfindung zu verbessern
- neue Kunden zu gewinnen
- bestehende Kunden besser zu verstehen
- nachhaltiges Unternehmenswachstum zu produzieren
- Erfolg messbar zu machen
- effiziente und effektive Arbeitsabläufe zu ermöglichen
Ein wichtiger Teil dieser Bemühungen ist die Modernisierung der internen Daten- und Analyseumgebungen. Der zweite wichtige Teil ist die Befähigung der Mitarbeiter, mit Daten richtig zu arbeiten. In diesem Fall spricht man von Datenkompetenz.
Datenkompetenz umfasst die Fähigkeiten, Daten auf kritische Art und Weise zu sammeln, zu verwalten, zu bewerten und anzuwenden. (Quelle)
Datenkompetenz gilt als die Fähigkeit der Zukunft. Diese Kompetenz soll jeder Mitarbeiter in der heutigen digitalen Welt beherrschen. Diese Fähigkeit ist nicht nur für Business-Analysten relevant, sondern ist entscheidend für alle Mitarbeiter eines datengesteuerten Unternehmens. (Der Grad dieser Kompetenz kann je nach Mitarbeiter-Funktion variieren.)
Verhalten des Unternehmens
Unternehmen investieren heutzutage sehr viel Geld in die Sammlung, Speicherung und Analyse ihrer Daten. Vielen Mitarbeiter werden demnach befähigt, moderne Technologien für Arbeit mit Daten zu benutzen.
Trotzdem nutzen immer noch viel zu wenig Unternehmen das vollständige Potenzial der Daten. Eine Untersuchung von Forrest ergab, dass zwischen 60 und 73 Prozent aller Unternehmensdaten nie analysiert werden. (Quelle)
Außerdem fließen Investitionen für die Befähigung kleiner Gruppen im Unternehmen, die mit Daten arbeiten. Dazu gehören beispielsweise Daten Analysten oder Controller. Andere ebenso wichtige Gruppen wie z. B. Personalabteilung, Rechnungswesen werden jedoch ausgeschlossen. Das führt zum Ungleichgewicht des Wissensstandes.
Herausforderung
- Erwartungen an Mitarbeiter seitens Unternehmens
Investitionen in Schulungen und technologische Lösungen werden auf kleinere Mitarbeitergruppen mit Datenkenntnissen konzentriert. Trotzdem wird von den Mitarbeitern in allen Unternehmensfunktionen erwartet, dass sie selbstständig mit Daten umgehen und datengestützte Entscheidungen treffen können.
- Wissenslücke in der Datenkompetenz
Da sich die Technologie in den letzten Jahren viel schneller entwickelt hat als die Fähigkeit des Arbeitnehmers, mit Daten zu arbeiten, entstand eine Wissenslücke. Alleine die Schulung für das Bedienen der Technologien sollte sich nicht nur auf die für Datenprozesse erforderlichen harten technischen Fähigkeiten konzentrieren. Diese Schulungen sollen auch die Soft Skills umfassen, die den Mitarbeitern helfen, den vollen Wert von Daten zu erkennen und richtig zu bewerten.
Jeder Mitarbeiter braucht ein Grundverständnis von Daten und deren Aggregation. Sie sollen fähig sein, eine zuverlässige Datenquelle von einer nicht zuverlässigen Datenquelle/Datensatz unterscheiden. Die Mitarbeiter sollen die Zusammenhänge zwischen den Daten erkennen können. Die Mitarbeiter sollen fähig sein, die Daten in verwertbare Erkenntnisse umwandeln können. Das wiederum ermöglicht den Entscheidungsträgern innerhalb des Unternehmens fundiertere Entscheidungen zu treffen.
Außerdem sollen möglichst viele Mitarbeiter diese Kompetenz erwerben, unabhängig davon, ob sie Daten managen, analysieren oder visualisieren. Diese Kompetenz ist für die Mitarbeiter genauso wichtig, die sich mit wenigen technischen Aufgaben befassen, wie z. B. Berichte lesen und Zahlen interpretieren.
„Für die digitale Transformation ist es wichtig, dass eine möglichst breite Mitarbeiterbasis über die richtigen Kompetenzen zum Umgang mit Daten verfügt. Nur wenn Angestellte in allen Abteilungen Daten analysieren und interpretieren können, entsteht Resilienz und die unternehmensweite Fähigkeit, bei Bedarf schnell umzusteuern. Im Moment scheint es so, als würde die Datenkompetenz der Deutschen noch nicht die Fertigkeiten umfassen, die nötig sind, um die Transformation zu bewältigen“, kommentiert Alan Jacobson, Chief Data and Analytics Officer bei Alteryx.
- Zufriedenheit der Mitarbeiter bei der Arbeit mit Daten
Laut der Studie “The Human Impact of Data Literac“ von Accenture:
Nur 21 Prozent der weltweiten Belegschaft haben volles Vertrauen in ihre Datenkompetenz.
Die wachsende Rolle der Technologien in den Unternehmen hat viele Arbeitsmethoden völlig verändert. Vor allem die Art und Weise, wie wir kommunizieren, Kundenbeziehungen aufbauen, Erfolg messen und Entscheidungen treffen. Die Geschwindigkeit dieses Wandels und die Erwartung an die Nutzer, diese neuen Arbeitsweisen schnell zu übernehmen, kann einige Mitarbeiter jedoch überfordern.
Viele Unternehmen haben Mitarbeitern einfach ihre Datensätze in die Hände gegeben und von ihnen erwartet, dass sie die Daten erfolgreich nutzen und analysieren werden. Dies kann dazu führen, dass das Verständnis von Daten und deren Potenzial individuell von Person zu Person anders aufgebracht wird.
Mitarbeiter können ohne Leitfaden individuelle Vorgehensweisen bei der Arbeit mit Daten entwickeln. Sie können genauso ein individuelles Gefühl zeigen, wie sicher sie sich mit der Arbeit mit Daten fühlen. Dabei wird oft unterschätzt, dass nicht jeder Mitarbeiter selbstbewusst mit den Daten richtig arbeiten kann.
- Kommunikation quer durch die Abteilungen
Die vierte Herausforderung ist die Kommunikation zwischen den verschiedenen Abteilungen. Auf einer Seite haben wir Fachpersonal, die sich mit den Technologien und Datenanalysen gut auskennen. Auf der anderen Seite haben wir Fachpersonal, die weniger technische Kenntnisse haben, aber an der Auswertung der Daten interessiert sind.
Die Fachgebiete, wie Daten Management, Datenauswertung, Statistik etc. erfordert von uns ein bestimmtes Fachjargon, was man beherrschen muss. Außerdem ist ein Basisverständnis von Daten notwendig, um Mitarbeiter aus den technischen Abteilungen unmissverständlich zu verstehen.
Dadurch, dass sich einige Mitarbeiter mit den Daten-Themen weniger auskennen und die Mitarbeiter aus der technischen Abteilungen nicht anders ausdrücken können, als Fachbegriffe zu nutzen, entstehen sehr oft Missverständnisse in der Praxis.
Risiken
Diese o. g. Herausforderungen bringen u. a. folgende Risiken mit sich:
- Durch mangelnde Fachkenntnisse im Bereich Datenkompetenz können Unternehmensberichte falsch erstellt werden. Dies kann zu Fehlentscheidungen führen.
- Fehlerhafte Entscheidungen führen dazu, dass die Menschen das Vertrauen an Daten verlieren. Dieser Umstand kann den Prozess “Unternehmen data-driven” zu werden, verlangsamen oder komplett stoppen.
- Die Datenanalyse können länger dauern. Eventuell gehen hier Chancen verloren, bessere Deals abzuschließen oder schneller auf eine Krise reagieren zu können
- Längere Zeiten bei der Datenanalyse und Entscheidungsfindung sind sehr oft mit höheren Kosten verbunden.
- Durch mangelnde Kenntnisse im Bereich Datenkompetenz können die Mitarbeiter sich unsicher bei der Arbeit mit Daten fühlen. Das führt zur Unzufriedenheit der Mitarbeiter.
Laut der Studie “The Human Impact of Data Literacy”, zeigt in der Tat die Mehrheit der Mitarbeiter weltweit Symptome von Burnout (Gefühle von Unproduktivität, Frustration oder Stress) bei der Arbeit. Untersucht wurden hier Menschen, die mit Customer Relationship Management (CRM)-Systemen (59 Prozent), Ressourcenplanung (54 Prozent) und Kommunikationstools (63 Prozent) arbeiten.
Chancen
Welche Vorteile ergeben sich für Unternehmen, wenn die Mitarbeiter zur Datenkompetenz befähigt werden?
- Die Unternehmensentscheidungen sollten nicht ausschließlich auf Daten basierend getroffen werden. Sondern Daten sollen als unterstützender Faktor gesehen werden, um richtige Entscheidungen treffen zu können. Bei dem Prozess der Entscheidungsfindung spielt auch die Intuition eine wichtige Rolle. Deswegen sollten wir Daten eher als Informationsquelle sehen. Die Entscheidungen sollen auf Basis von Daten, Erfahrung und Intuition getroffen werden.
- Mitarbeiter sollten deshalb Rohdaten in Informationen umwandeln und in wertvolles Wissen transformieren können.
- Um das Umwandeln zu ermöglichen, sind Schulungen notwendig, die den korrekten Gesamtprozess aufzeigen. Alleine das Bedienen der Software holt nicht die gesamten Informationen aus den Daten. Mitarbeiter brauchen Soft Skills, d.h. ein allgemeines Verständnis von Daten, Statistik, dem Erkennen von Zusammenhängen und Storytelling.
- Durch kompetente Arbeitnehmer ergeben sich Vorteile wie Wettbewerbsfähigkeit, bessere Kundenanalyse, effiziente und effektive Arbeitsabläufe, Gewinnsteigerung. Diese entstehen nur dann, wenn nicht nur ein Bündel an Datenanalysten befähigt werden, mit Daten umzugehen, sondern alle Mitarbeiter in den Ablauf integriert werden. Alle Mitarbeiter sollten ein Grundverständnis von Datenkompetenz haben und sollten auch miteinander (quer durch alle Abteilungen des Unternehmens) auf dem gleichen fachlichen Niveau kommunizieren können.
- Durch den sicheren Umgang mit Daten, steigt auch die Zufriedenheit der Mitarbeiter. Denn eine fachliche Kompetenz zu haben führt gleich zu den Expertenstatus.
Schlussfolgerung
Um heutzutage wettbewerbsfähig sein zu können, müssen Unternehmen datenkompetent werden. Datenkompetenz versetzt Unternehmen in die Lage, ihre Daten verstehen und den größten Nutzen aus ihnen ziehen zu können. Auch wenn Datenkompetenz wichtig ist und oft zu den obersten Prioritäten von Unternehmen gehört, haben viele Unternehmen bisher keine Datenkompetenz entwickelt.
Um ein höheres Niveau an Datenkompetenz zu erreichen, ist es notwendig, sowohl aus organisatorischer als auch aus technologischer Perspektive, die Implementierung einer grundlegenden Dateninfrastruktur, Analysewerkzeuge und die richtige Governance zu implementieren.
Um dies zu erreichen sind Mitarbeiterschulungen und ein Kulturwandel erforderlich. Der Aufwand wird sich aber lohnen. Unternehmen, die mit Daten umgehen können, sind oft auch analytisch reifer und genießen im Wettbewerb Vorteile.
