Unabhängig von der Größe oder dem Tätigkeitsbereich eines Unternehmens liefern Daten entscheidende Einblicke in die operativen Abläufe. Diese Einsichten ermöglichen es Führungskräften und anderen Beteiligten, fundierte und strategisch wichtige Entscheidungen zu treffen.
Die Bedeutung von Daten für das Unternehmenswachstum
In der heutigen Zeit, die von zunehmendem Wettbewerb und Herausforderungen geprägt ist, hat die Bedeutung von Daten immens zugenommen. Sie sind die Grundlage für wohlüberlegte unternehmerische Entscheidungen.
Wenn Entscheidungen von Stakeholdern und dem Management auf präzisen Daten basieren, führt dies zu einem nachhaltigen Wachstum und Erfolg der Organisation. Durch die Analyse von Datenstatistiken können Unternehmen ein tieferes Verständnis ihrer Prozesse und Kunden entwickeln.
Die Analyse von Daten ermöglicht es Unternehmen jeder Größe, bessere Entscheidungen zu treffen, was oft zu effizienteren Prozessen und höheren Umsätzen führt.
Laut einem Bericht von Forbes nutzen 59 % der Unternehmen Datenanalysen, um die Entscheidungsfindung zu optimieren und die Produktivität zu steigern. Daten werden branchenübergreifend – von Marketing und Vertrieb über Personalwesen und IT bis hin zu Logistik und Einzelhandel – eingesetzt, um Trends zu erkennen, Verbraucherverhaltensmuster vorherzusagen, Kunden besser zu verstehen, die Servicequalität zu erhöhen, Kosten zu senken, neue Produkte und innovative Lösungen zu entwickeln.
Heute ist die Datenanalyse ein unverzichtbares Instrument für jedes Unternehmen, unabhängig von seiner Größe oder Branche. Sie ist der Grundstein für Wachstum, da sie es Unternehmen ermöglicht, Verbesserungspotenziale zu identifizieren, die Leistung zu bewerten und Möglichkeiten zur Weiterentwicklung ihrer Geschäftsaktivitäten zu erkennen.
Investitionen in datengesteuerte Technologien können Unternehmen einen Wettbewerbsvorteil verschaffen und die Rentabilität steigern.
Für kleine und mittlere Unternehmen (KMU) sowie große Organisationen können Datenrecherchen und -analysen einen entscheidenden Beitrag zur Entscheidungsfindung, Strategieentwicklung und zum Wachstum leisten, vorausgesetzt, sie werden effektiv und effizient eingesetzt.
Was bedeutet Datenkompetenz?
Datenkompetenz beschreibt die Fähigkeit, Datenmuster zu interpretieren, zu nutzen und zu verstehen und daraus Schlussfolgerungen zu ziehen, die zu erfolgreichen Geschäftsergebnissen führen.
Datenkompetenz umfasst eine Reihe von Fähigkeiten und Kenntnissen, die es Einzelpersonen und Organisationen ermöglichen, Daten produktiv zur Erreichung ihrer Ziele zu nutzen. Sie beinhaltet das Verständnis der Methoden, mit denen Daten gesammelt, organisiert, gespeichert und verwendet werden, sowie die Fähigkeit, daraus gültige Schlussfolgerungen abzuleiten.
Durch das Wissen um verschiedene Datenformen, wie Datenquellen, Analysearten und Datenqualität, wird die eigene Datenkompetenz erweitert. Aussagekräftige Erkenntnisse können mithilfe von Datenanalysewerkzeugen, -methoden und -frameworks gewonnen werden.
Ein weiterer wichtiger Aspekt der Datenkompetenz ist die Fähigkeit zu erkennen, wann Daten relevant und präzise sind oder ob weitere Recherchen erforderlich sind. Zudem ist die Fähigkeit, datengestützte Erkenntnisse verständlich zu kommunizieren, damit Eigentümer und andere Interessengruppen entsprechend handeln können, ein Zeichen für hohe Datenkompetenz.
Fachleute, die über Datenkompetenz verfügen, können Daten nutzen, um Muster zu erkennen, Erkenntnisse zu gewinnen und fundierte Entscheidungen zu treffen. Daher gewinnt Datenkompetenz für Manager, Mitarbeiter und Führungskräfte, die einen Mehrwert für ihre Organisationen schaffen wollen, zunehmend an Bedeutung.
Heutzutage sind alle Arten von Unternehmen, unabhängig von ihrer Größe, stark auf Datenerkenntnisse angewiesen, um fundierte Entscheidungen zu treffen und Roh- und Zufallsdaten in wertvolle Geschäftsinformationen umzuwandeln.
Kurz gesagt, Datenkompetenz gewinnt in KMU und großen Unternehmen an Bedeutung, da sie die Produktivität, Innovation und Kundenerfahrung verbessert und somit zu einem höheren ROI führt.
Warum ist Datenkompetenz für Ihr Unternehmen wichtig?
In der heutigen wettbewerbsorientierten digitalen Welt ist Datenkompetenz unerlässlich für Unternehmen, die erfolgreich sein wollen. Sie ermöglicht es ihnen, Entscheidungen auf Basis von Daten zu treffen, um so optimale Ergebnisse zu erzielen.
Experten mit Erfahrung in der Datenkonstruktion und -analyse können Daten verarbeiten, um wertvolle Einblicke zu gewinnen, die effiziente Unternehmensabläufe unterstützen und es ihnen ermöglichen, einen Mehrwert für ihre Unternehmen zu schaffen.
Unternehmen, die datengestützte Pläne entwickeln, haben einen Vorteil, da sie Chancen rechtzeitig erkennen, individuelle Lösungen anbieten und den Betrieb optimieren können.
Datenerkenntnisse ermöglichen es Unternehmen jeder Größe, fundierte Schlussfolgerungen zu ziehen und eine verbesserte Kommunikation mit Mitarbeitern und relevanten Stakeholdern zu gewährleisten, Engpässe zu beheben, Lücken zu schließen und Kunden, Anbietern und Lieferanten einen geschäftlichen Mehrwert zu bieten.
Unternehmen, die sich der Anwendung datengestützter Entscheidungen widersetzen, könnten Schwierigkeiten bei der Optimierung, Automatisierung und Digitalisierung ihrer Prozesse haben, was zu unzureichenden Geschäftsergebnissen führt.
Eine Studie von Gartner zeigt, dass fehlende Datenkompetenz das zweitgrößte interne Hindernis für den Erfolg darstellt. Angesichts des Wertes, den Datenkompetenz für Unternehmen schaffen kann, wird sie bis 2023 voraussichtlich zu mehr als 80 % formalisiert sein.
Kollaborative Kommunikation, gesteigerte Produktivität, besserer Kundenservice, verbesserte Entscheidungsfindung, bessere Geschäftsergebnisse, Innovation und effizientere Arbeitsprozesse können von Organisationen erreicht werden, die Datenkompetenz in ihre Kultur integrieren.
Herausforderungen bei der Datenkompetenz
Die Fähigkeit, Daten zu interpretieren und darauf basierende Entscheidungen zu treffen, wird in der heutigen datengesteuerten Welt immer wichtiger für Unternehmen.
Datenkompetenz bringt jedoch einige Herausforderungen mit sich. Dazu gehören ein Mangel an spezialisierten Datenkenntnissen, Schwierigkeiten beim Umgang mit komplexen Datensätzen, die Herausforderung, große Datenmengen zu verwalten, und die Schwierigkeit, Daten in unterschiedlichen Kontexten zu verstehen und anzuwenden.
Diese Schwierigkeiten können dazu führen, dass es für Organisationen und Fachleute herausfordernd ist, datenkompetent zu werden und fundierte Entscheidungen zu treffen.
Qualifizierte Mitarbeiter: Qualifizierte Fachkräfte sind erforderlich, um Daten zu analysieren und die gewünschten Ergebnisse zu erzielen. Unternehmen benötigen Spezialisten wie Datenwissenschaftler, Ingenieure, Analysten und Architekten.
Datenduplizierung: Da Daten dynamisch sind, unterliegen sie ständigen Änderungen. Unternehmen sollten in kostspielige Lösungen investieren, um ihre Daten aktuell und umfassend zu halten.
Datenintegrität: Unternehmen müssen Probleme wie Datenfehler aufgrund menschlicher Fehler, Inkonsistenzen zwischen Datenformaten, Fehler bei der Datenerfassung und Datenschutzverletzungen lösen.
Mangelnde Integration: Die Integration von Daten aus verschiedenen Abteilungen kann aufgrund der zahlreichen Datensätze, Synchronisationsprobleme und Herausforderungen hinsichtlich Skalierbarkeit und Flexibilität schwierig sein. Unternehmen müssen möglicherweise neue Datenintegrations- oder Analysetechniken und -werkzeuge einführen.
Datenteilmengen: Die Datenanalyse sollte eine umfassende Perspektive einnehmen, um sicherzustellen, dass alle relevanten Datensätze erfasst werden. Die Verarbeitung einzelner Datensätze liefert möglicherweise keine vollständigen und kritischen Erkenntnisse.
Physisch und logisch: Organisationen benötigen spezialisierte Hardware und Software, um große und komplexe Datensätze zu verarbeiten und datengestützte Entscheidungen zu treffen. Dazu gehören Datenspeicherung, Cloud-Speicherplatz, Algorithmen und Softwarepakete.
Kosten: Datengestützte Entscheidungsfindung erfordert präzise, konsistente und kontextbezogene Daten. Unternehmen müssen hierfür die notwendigen Anpassungen vornehmen, was zusätzliche Kosten verursachen kann.
Datenkompetenz zielt darauf ab, Unternehmen einen Rahmen zu bieten, um Entscheidungen auf der Grundlage tatsächlicher Daten und nicht auf Annahmen zu treffen und sie so zu neuen Erfolgen zu führen.
Grundlegende Datenkompetenzfähigkeiten und -konzepte für Unternehmen
E-Commerce-Websites, die das Kaufverhalten ihrer Kunden verfolgen, verwenden Cookies und Web-Beacons, um Daten in großer Menge zu sammeln. Ohne Datenkompetenz bleibt der Wert dieser Daten jedoch ungenutzt.
In diesem Abschnitt betrachten wir die Fähigkeiten, die für Datenkompetenz erforderlich sind, um geschäftlichen Nutzen zu erzielen.
Datenkompetenz erfordert das Verständnis, wie Datensätze funktionieren, wie man sie manipuliert und interpretiert und wie man daraus aussagekräftige Schlussfolgerungen zieht, die Unternehmen bei ihren Entscheidungen unterstützen.
Im Kern sind Datenkompetenzfähigkeiten keine einzelnen Fähigkeiten, sondern ein umfassendes Paket. Dazu gehören:
- Datenexploration: Die Untersuchung komplexer und umfangreicher Daten in Bezug auf ihre Quellen, Typen, Formate usw.
- Datenmanagement: Das Abrufen, Bereinigen und Speichern relevanter Daten.
- Datennutzung: Die Analyse, Interpretation, Visualisierung und das Berichten von Daten.
- Domänenwissen: Das Wissen um Geschäftsbereiche, um Muster in Daten zu erkennen und Vorhersagen zu treffen.
- Datenanwendung: Die Anwendung von Daten in Bereichen wie Business Intelligence, digitale Transformation, Entscheidungsunterstützung, künstliche Intelligenz und Automatisierung.
- Verbesserung: Die Untersuchung von Datensätzen auf Lücken und Fehler, um Ergebnisse zu optimieren und Geschäftsziele zu erreichen.
Unternehmen benötigen Experten mit technischen, analytischen und statistischen Fähigkeiten, um Daten zu interpretieren, Erkenntnisse zu gewinnen und die richtigen Fragen zu stellen, um eine wirklich datengesteuerte Organisation zu werden.
Darüber hinaus hilft das Wissen über Data Governance, Sicherheit und organisatorische Standards den Experten, Daten sicher und geschützt zu verwalten, ohne gegen Richtlinien und Vorschriften zu verstoßen.
Unternehmen müssen Schulungs- und Weiterbildungsprogramme für ihre Mitarbeiter einführen, um die Datenkompetenz zu stärken.
Geschäftskonzepte
Die folgenden Konzepte sind für datengesteuerte Unternehmen unerlässlich:
- Datenanalyse: Die Anwendung von beschreibenden, diagnostischen und prädiktiven Analyseverfahren.
- Data Wrangling: Der Prozess der Vorbereitung von Rohdaten für die Analyse, auch Datenbereinigung genannt.
- Datenvisualisierung: Die Darstellung von Daten in Diagrammen, Tabellen, Karten oder Infografiken, um Entscheidungsträgern bei der Orientierung zu helfen.
- Daten-Ökosystem: Die Aktualisierung der benötigten Hardware und Software ist erforderlich, um Ergebnisse aus der komplexen Datenanalyse zu erzielen.
- Data Governance: Die Richtlinien, Richtlinien und Compliance für alle Datenanalyseaktivitäten.
- Datenteam: Ein Team von qualifizierten Fachleuten, die Datenanalysen durchführen und wertvolle Erkenntnisse liefern, um einen Mehrwert für das Geschäft zu schaffen.
In Zukunft werden Organisationen immer stärker datenzentriert sein, um Geschäftsergebnisse zu erzielen, was die Nachfrage nach Experten mit Datenkompetenz weiter erhöhen wird.
Unternehmen, die sich durch datengestützte Entscheidungen auszeichnen möchten, können in die Weiterentwicklung ihrer Mitarbeiter und Infrastruktur investieren.
Wie bauen Sie Datenkompetenz in Ihrem Unternehmen auf?
Laut einem Bericht von Accenture haben nur 25 % der Fachleute das Gefühl, dass sie Daten effektiv nutzen, und noch weniger, nur 21 % sind von ihrer eigenen Datenkompetenz überzeugt.
Die Studie zeigt, dass Unternehmen Datenkompetenz aufbauen müssen, um ihre Mitarbeiter zu stärken und ihnen das Vertrauen zu geben, bahnbrechende Ergebnisse zu erzielen.
Betrachten wir, wie Organisationen eine Kultur der Datenkompetenz aufbauen und die Mitarbeiter zur Teilnahme ermutigen können:
Hinweis: Dies ist keine standardmäßige Richtlinie oder ein Rahmenwerk, sondern bietet eine allgemeine Perspektive.
Zunächst können Unternehmen Ziele für die Datenkompetenz definieren, das Qualifikationsniveau der Mitarbeiter bewerten und passende Lernpfade entwickeln. Dies kann in folgenden Schritten erfolgen:
- Vermitteln Sie Führungskräften und Mitarbeitern die Bedeutung von Datenkompetenz.
- Identifizieren Sie Defizite in der Datenkompetenz.
- Entwerfen Sie ein individuelles Programm zur Steigerung der Datenkompetenz.
- Definieren Sie Ziele und messen Sie die Leistung anhand von KPIs.
- Stellen Sie Daten für die Mitarbeiter bereit und machen Sie sie zugänglich.
- Holen Sie Feedback ein und verbessern Sie das Programm bei Bedarf.
Um die Fähigkeiten und das Bewusstsein der Mitarbeiter zu verbessern, sind die folgenden Informationen erforderlich:
- Fähigkeiten der Mitarbeiter in Bezug auf statistische und logische Operationen.
- Manager, die in der Lage sind, Arbeitsabläufe oder Prozesse auf der Grundlage relevanter Zahlen oder Daten zu konzipieren und zu erläutern.
- Die Fähigkeit von Datenexperten wie Dateningenieuren, Datenanalysten und Wissenschaftlern, die Ergebnisse ihrer KI- und ML-Algorithmen zu erklären.
Tools und Schulungen: Organisationen können ein Lernprogramm zur Datenkompetenz entwickeln, das grundlegende Tools und Schulungen bereitstellt, um das gewünschte Maß an Datenkompetenz zu erreichen.
Die Schulungsnachbereitung misst, verfolgt und überwacht den Fortschritt in Richtung Datenkompetenz auf individueller und organisatorischer Ebene, um sicherzustellen, dass Ihr Programm ordnungsgemäß funktioniert.
Indem Sie den Mitarbeitern Flexibilität und Zeit zum Üben geben, können sie sich mit der Nutzung von Daten vertraut machen und einen Mehrwert für das Unternehmen schaffen.
Auf der Grundlage der Rückmeldungen können Unternehmen Meilensteine und realistische Ziele festlegen, um das gewünschte Niveau der Datenkompetenz in allen Geschäftsbereichen zu erreichen, unter Berücksichtigung der organisatorischen Compliance.
Upskilling hilft Unternehmen jeder Größe und Art, Datenanalyseprogramme zu implementieren und umzusetzen und so datengestützte Entscheidungen zu treffen.
Angesichts des aktuellen Wettbewerbs auf dem Markt wird die Notwendigkeit, die Datenkompetenz zu verbessern, für immer mehr Unternehmen offensichtlich.
Für Einzelpersonen und Organisationen wird es immer wichtiger, die notwendigen Fähigkeiten und Ressourcen zu haben, um dynamische und komplexe Daten zu analysieren, da die Digitalisierung immer mehr an Bedeutung gewinnt.
Der Einsatz geeigneter Tools wird zweifellos einen Mehrwert schaffen und den Prozess der Datenanalyse und Erkenntnisgewinnung vereinfachen und beschleunigen.
Es gibt eine Vielzahl von Ressourcen für die Entwicklung von Datenkompetenz, von Online-Kursen bis hin zu interaktiven Tutorials.
Ein Kurs von Coursera, der einen Blick wert ist, ist die Data Literacy Specialization.
Kurse in den Bereichen Datenmanagement, Business Intelligence und Data Warehousing würden sicherlich die Fähigkeiten zur Datenanalyse und zum Datenmanagement erweitern.
Experten mit Programmierkenntnissen in Sprachen wie Python und Java, sowie in Datenbanksystemen wie SQL und NoSQL, und Betriebssystemen wie UNIX und LINUX, werden bei der Datenanalyse die Oberhand behalten und schneller Ergebnisse erzielen.
Datenvisualisierung: Rohdaten sind für Personen außerhalb des Datenanalysebereichs schwer zu verstehen. Die Daten müssen daher in einem visuellen Format präsentiert werden, damit sie von Geschäftsinhabern und Stakeholdern verstanden werden können. Dies ermöglicht es ihnen, entsprechende Geschäftsentscheidungen zu treffen.
Es gibt verschiedene Tools zur Visualisierung von Daten, wie Diagramme, Infografiken usw.
Für fortgeschrittenes Datenmanagement können Sie sich Kurse zu KI, ML und RPA ansehen. Diese Kurse helfen Fachleuten, tiefer in Dateneinblicke einzutauchen und Automatisierung und Innovationen zu schaffen.
Letzte Worte
Man sagt, dass man sich ohne einen Navigationskompass im Ozean verirrt. Dasselbe gilt für Daten. Ohne datengestützte Entscheidungen laufen Unternehmen Gefahr, ihre Wettbewerbsfähigkeit zu verlieren.
In der heutigen digitalen Welt werden Daten in großer Menge gesammelt. Es ist daher wichtig, die Datenkompetenz zu verbessern und Daten zu nutzen, um Geschäftsentscheidungen voranzutreiben und so einen Mehrwert in Bezug auf Produktivität, Kundenzufriedenheit, Automatisierung, Innovation und Gewinn zu schaffen.
Informieren Sie sich als Nächstes über die besten Datenmanagement-Tools für mittlere bis große Unternehmen.