Datenkompetenz: Schlüsselqualifikation im Job

Wenn Arbeitnehmer mit Daten umgehen, sie interpretieren und auf ihrer Basis Entscheidungen treffen können, ist das für Unternehmen ein Vorteil. Entsprechend gefragt ist Datenkompetenz. Wie genau zeigt sich Datenkompetenz? Warum ist sie im Job so wichtig? Und wie kann man seine Datenkompetenz ausbauen? Hier erfahren Sie, was beim Thema Datenkompetenz im Beruf wichtig ist.

Datenkompetenz: Definition

Wenn es um die Frage geht, welche Eigenschaften Mitarbeiter mitbringen sollten, denken viele Arbeitgeber nicht nur an Teamfähigkeit, Eigeninitiative und Belastbarkeit. Auch Datenkompetenz landet auf der Wunschliste immer öfter weit vorne. In nahezu jedem Beruf und Bereich wird diese Fähigkeit zunehmend wichtiger. Doch was ist Datenkompetenz überhaupt?

Bei Datenkompetenz handelt es sich um die Fähigkeit, mit Daten umzugehen. Wer im Umgang mit Daten kompetent ist, kann sie analysieren, verstehen, interpretieren und bewerten. Es geht also nicht nur darum, in technischer Hinsicht das nötige Know-how zu haben. Es kommt auch darauf an, welche Informationen aus den Daten abgeleitet werden können und wie diese Informationen genutzt werden, um Probleme zu lösen und Entscheidungen zu treffen.

Datenkompetenz steht dabei in vielen Fällen für eine Vielzahl an Fähigkeiten und Kompetenzen. Menschen, die Datenkompetenz mitbringen, sind zum Beispiel oft gut darin, Informationen zu analysieren. Sie können Daten in Grafiken und Diagrammen visualisieren. Sie denken kritisch und sind gut organisiert. Häufig haben sie zumindest grundlegende Programmierkenntnisse und wissen, wie sie mit Statistiken umgehen können. Zugleich zeichnet viele datenkompetente Menschen der Willen zum lebenslangen Lernen aus.

Verschiedene Formen von Datenkompetenz

Datenkompetenz zeigt sich in verschiedenen Varianten und Dimensionen rund um den Umgang mit Daten. Die wichtigsten Formen von Datenkompetenz finden Sie hier im Überblick.

Datenanalyse und Interpretation

Wer im Umgang mit Daten kompetent ist, ist dazu in der Lage, auch größere Mengen von Daten sorgfältig zu analysieren. Die Ergebnisse kann er treffend einordnen: Er versteht sie und kann sie beurteilen, auch auf Basis der Qualität und Vielfalt der Datenquellen.

Datenvisualisierung und Organisation von Daten

Komplexe Daten wirken weniger schwer zugänglich, wenn sie in grafischer Form dargestellt werden. Auch das ist für Datenkompetenz relevant. Zur Visualisierung von Daten eignen sich zum Beispiel Tabellen oder Grafiken.

Statistik

Datenkompetenz geht mit statistischer Kompetenz einher: Arbeitnehmer müssen dazu in der Lage sein, statistische Auswertungen durchzuführen und die Ergebnisse korrekt zu interpretieren.

Programmieren

Programmierkenntnisse sind für eine erweiterte Datenkompetenz essenziell. Wer Programmiersprachen wie Python oder R beherrscht, kann das Datenmaterial besser nutzen.

Kommunikation von Daten

Datenkompetenz umfasst außerdem die Kommunikation von Daten und den Informationen, die sich daraus ablesen lassen. Das bedeutet, dass jemand gut darin ist, anderen die Ergebnisse seiner Analysen klar und leicht verständlich zu vermitteln.

Entscheidungen auf Basis von Daten

Daten können eine ausgezeichnete Entscheidungsgrundlage sein. Ob sich ein neues Produkt lohnt, welche Zielgruppe am vielversprechendsten ist, an welchen Dienstleistungen Bedarf besteht – all das lässt sich aus Daten ablesen. Wer über Datenkompetenz verfügt, kann aus seiner Interpretation von Daten Schlüsse ziehen und diese als Basis für richtungsweisende Entscheidungen nutzen.

Die Bedeutung von Datenkompetenz im Job

In der modernen Arbeitswelt spielt Datenkompetenz eine nicht zu unterschätzende Rolle. In vielen Bereichen des beruflichen Alltags ist es für Beschäftigte vorteilhaft, wenn sie wissen, wie sie mit Daten umgehen und welche Schlüsse sie daraus ziehen können. Datenkompetenz kann ein Katalysator für die Karriere sein, aber ebenso zum Erfolg von Unternehmen beitragen.

Daten können zum Beispiel dabei helfen, die richtigen Entscheidungen zu treffen. Dabei kann es um das eigene Vorgehen bei bestimmten Aufgaben oder Projekten gehen. Es kann ebenso darum gehen, neue Ideen und Strategien zu bewerten. Oder sich besser zu organisieren und seine Zeit effektiver zu nutzen.

Datenkompetenz ist auch bei der Zusammenarbeit im Team nützlich. Wenn mehrere Kolleginnen und Kollegen zusammenarbeiten, steht oft viel auf dem Spiel. Ob das Team die richtigen Entscheidungen trifft und sinnvolle Ansätze verfolgt, entscheidet über den Erfolg des Arbeitgebers im weiteren Sinne mit. Dazu hilft es, Optionen realistisch zu beurteilen, Projekte zu reflektieren und Potenzial aufzudecken.

Wie ein kompetenter Umgang mit Daten in verschiedenen Arbeitsfeldern helfen kann

Wie groß die Bedeutung von Datenkompetenz ist und wie diese Fähigkeit konkret eingesetzt werden kann, hängt nicht zuletzt davon ab, in welchem Beruf und Bereich jemand arbeitet.

Im Marketing ist Datenkompetenz etwa wichtig, um Kundenpräferenzen, Erwartungen und Kaufverhalten zu analysieren. Sie kann auch nützlich sein, um die Kundenzufriedenheit zu erhöhen. Im Vertrieb können Verkaufsdaten analysiert werden, um auf dieser Grundlage eine optimierte Vertriebsstrategie zu entwickeln. Analysten und Mitarbeiter von Banken können anhand von Daten Risiken besser bewerten. In der Produktion können Abläufe optimiert werden, wenn Daten ausgewertet werden.

Für Arbeitgeber können Mitarbeiter, die über eine hohe Datenkompetenz verfügen, Wettbewerbsvorteile bieten. Solche Mitarbeiter sind gut darin, Prozesse zu optimieren beziehungsweise entsprechende Maßnahmen vorzuschlagen. Datenkompetenz stärkt zudem die Innovationsfähigkeit von Unternehmen, was dem Erfolg am Markt ebenfalls zugutekommt.

Datenkompetenz entwickeln und ausbauen: Möglichkeiten und erste Schritte

Es gibt viele Möglichkeiten, Datenkompetenz zu lernen und zu entwickeln. Dazu eignet sich eine Kombination aus theoretischem Wissen und praktischen Erfahrungen.

Wer das Potenzial von Daten besser nutzen möchte, muss wissen, welche Optionen er hat, Daten zu analysieren und die Ergebnisse zu interpretieren. Hierbei können zum Beispiel Online-Kurse helfen, aber auch Ratgeber, Videos und Blogs. Wer umfangreiche Kenntnisse erwerben möchte, kann an Bootcamps teilnehmen, studieren oder eine Weiterbildung machen. Programmierkenntnisse können Sie sich im Selbststudium oder über Kurse und (Online-)Ratgeber aneignen. Dasselbe gilt für Visualisierungstechniken zur Aufbereitung von Daten.

Der Austausch mit anderen Menschen kann hilfreich sein, um die eigene Datenkompetenz zu erweitern. Vielleicht gibt es eine Kollegin, die sich gut auskennt. Oder einen Bekannten in Ihrem beruflichen Netzwerk, auf den Sie zugehen könnten. Auch digitale Communities können viel wert sein, wenn Sie sich ein tieferes Wissen im Umgang mit Daten aneignen möchten. In Online-Communities können Sie still mitlesen oder eigene Fragen stellen.

Es ist wichtig, das theoretische Wissen über Daten so oft es geht praktisch anzuwenden. Mit kleinen Projekten, von denen nicht viel abhängt, können Sie beginnen. Achten Sie mal darauf, an welcher Stelle Sie in Ihrem Joballtag mit Daten zu tun haben, aus denen Sie wichtige Schlüsse ziehen könnten. Wenn sich Ihnen die Möglichkeit dazu bietet, können Sie im Job geeignete Projekte übernehmen, um Ihre Datenkompetenz weiterzuentwickeln.

Entscheidend ist zum Ausbau Ihrer Datenkompetenz, dass Sie am Ball bleiben. Einmal gelernt heißt nicht, dass Ihr Wissen für immer auf dem neusten Stand ist. Technische Entwicklungen vollziehen sich oft in rasantem Tempo. Sorgen Sie dafür, dass Sie über wichtige Neuerungen im Bilde sind. Auch dazu kann der Austausch mit anderen sehr hilfreich sein.

Welche Soft Skills in Kombination mit Datenkompetenz nützlich sind

Datenkompetenz ist für sich genommen eine nützliche Eigenschaft im Berufsleben. Wer das volle Potenzial ausschöpfen möchte, das damit einhergehen kann, profitiert jedoch davon, wenn er zusätzlich passende Persönlichkeitsmerkmale mitbringt. Dazu gehören insbesondere die folgenden Soft Skills:

Kommunikationsstärke: Zwar widmet man sich der Datenanalyse meist alleine, doch die Ergebnisse müssen häufig an andere übermittelt werden. Dafür ist Kommunikationsfähigkeit gefragt: Wer sich klar und prägnant ausdrücken kann, ist im Vorteil.
Neugier: Es ist hilfreich, neugierig und wissbegierig zu sein. Je größer das Interesse und vielleicht auch der Spaß im Umgang mit Daten, desto größer ist meist auch das Engagement.
Offenheit: Es ist wichtig, ergebnisoffen an Datensätze heranzugehen. Das hilft, Verzerrungen bei den Ergebnissen durch eigene Denkmuster und Erwartungen zu vermeiden.
Problemlösekompetenz: Durch die Analyse von Daten kann man auf Probleme und suboptimale Vorgänge stoßen. Dann ist es wichtig, die nötigen Problemlösungsfähigkeiten mitzubringen, um die Situation zu verbessern.
Kritisches Denken: Daten sind oft eine gute Informationsquelle und Entscheidungsgrundlage. Die Qualität von Daten kann aber variieren, weshalb es wichtig ist, Datenquellen kritisch zu hinterfragen.
Teamfähigkeit: Viele Beschäftigte arbeiten eng mit Kolleginnen und Kollegen zusammen. Um Ziele gemeinsam erreichen zu können, ist Teamfähigkeit essenziell.
Flexibilität: Eine zu starre Herangehensweise an Daten kann kontraproduktiv sein. Zum Beispiel dann, wenn jemand von vornherein ein bestimmtes Ergebnis erwartet und die Augen davor verschließt, dass die Daten diese Schlussfolgerung nicht hergeben. Wer flexibel bleibt, kann Daten objektiv beurteilen und daraus die besten Strategien ableiten.
Kreativität: Es ist hilfreich, in kreativer Weise mit Daten umgehen zu können – zum Beispiel, wenn es darum geht, innovative Ideen daraus zu entwickeln.
Gewissenhaftigkeit: Im Umgang mit Daten ist Gewissenhaftigkeit essenziell. Nur wer sorgfältig arbeitet, liefert verlässliche Ergebnisse.

Datenkompetenz in der Praxis: Was beim Umgang mit Daten wichtig ist und welche Tools sich anbieten

Es kann sich lohnen, sich im Arbeitsalltag mit Daten zu befassen, diese zu analysieren und daraus Schlüsse für die eigene Arbeit zu ziehen. Dabei sollten Beschäftigte jedoch einige Aspekte beachten.

Es fängt bei der Auswahl der Daten an. Datenquellen sollten verlässlich und von hoher Qualität sein. Es nützt wenig, Daten zu analysieren, die womöglich schlicht nicht stimmen. Hinterfragen Sie deshalb immer kritisch, wie vertrauenswürdig die jeweiligen Quellen sind. Wenn Daten von offiziellen Stellen wie etwa Behörden oder von angesehenen Firmen stammen, können Sie sich meist darauf verlassen, dass sie stimmen. Dennoch empfiehlt es sich auch hier, kritisch zu sein.

Zur Analyse von komplexen und umfangreichen Datensätzen brauchen Sie die passenden Tools. Es hängt vom konkreten Anwendungsbereich ab, welches Programm sich am besten eignet. Ein einfaches Tool, das Sie womöglich im Joballtag schon nutzen, ist Excel. Es eignet sich, um einfachere und etwas komplexere Datenanalysen durchzuführen. Mit Excel können sie zum Beispiel Kalkulationen und statistische Analysen durchführen oder Tabellen und Programme erstellen.

Von der Datenanalyse bis zur Visualisierung von Daten

Wesentlich komplexer als Excel ist die Programmiersprache Python. Sie eignet sich sehr gut zur Datenanalyse. Auch große Datensätze zu analysieren, ist mit Python kein Problem, vorausgesetzt, Sie haben die entsprechenden Kenntnisse im Programmieren. Falls das der Fall ist, kann die Arbeit mit Python sehr gewinnbringend sein. Auch die Programmiersprachen R und SQL, eine Standardsprache zur Erstellung und Bearbeitung von Datenbanken, sind nützlich bei der Datenanalyse im Job.

Ein beliebtes Tool zur Visualisierung von Daten ist Tableau. Sie können damit interaktive Dashboards und Berichte erstellen. Für Tableau spricht das benutzerfreundliche Interface, außerdem können verschiedene Datenquellen genutzt werden. Das Programm eignet sich besonders gut für die visuelle Darstellung von Daten, Reports und Geschäftsanalysen.

Je nach Einsatzzweck können sich auch Programme wie Apache Hadoop, Apache Spark, SAS oder Google Data Studio eignen. Entscheidend ist, um welche Daten und welchen Zweck es geht.

Datenkompetenz: Herausforderungen und Chancen

Durch Datenkompetenz können sich viele Chancen ergeben, der Umgang mit Daten kann jedoch auch mit Herausforderungen verbunden sein.

Chancen, die sich durch Datenkompetenz ergeben können

Daten können die Grundlage für fundierte, objektive Entscheidungen sein. Damit ist es möglich, die eigene Arbeit zu optimieren oder ein Unternehmen auf Erfolgskurs zu bringen und zu halten.
Es kann im Wettbewerb Vorteile bieten, auf aussagekräftige Daten zugreifen und mit ihnen umgehen zu können. Unternehmen können dadurch zum Beispiel besser auf neue Entwicklungen oder veränderte Kundenanforderungen reagieren.
Prozesse können dank detaillierter Datenanalysen oft effizienter gestaltet werden. Das hilft, Kosten zu sparen, und kann dazu führen, dass bestimmte Tätigkeiten schneller erledigt werden können.
Auch in Bezug auf Innovationsfähigkeit ist Datenkompetenz nützlich. Innovative Ideen lassen sich mit dem nötigen Know-how häufig aus guten Datensätzen ableiten.
Für Beschäftigte kann Datenkompetenz zu besseren Karrierechancen führen.

Herausforderungen im Umgang mit Daten

Ein großes Problem im Umgang mit Daten ist die mitunter fragliche Datenqualität. Wer aus falschen oder irreführenden Daten Schlüsse zieht, kann dadurch negative Entwicklungen anstoßen.
Besonders große Datensätze sind oft sehr komplex und für Laien schwer zu durchdringen. Big Data kann nur mithilfe von geeigneten Tools und Algorithmen analysiert werden. Das setzt tiefgehendes Wissen voraus, das eine einfache Datenkompetenz übersteigen kann.
Auch beim Datenschutz ergeben sich Herausforderungen. Es ist wichtig, verantwortungsbewusst mit Daten umzugehen und rechtliche Rahmenbedingungen zu beachten. Die Kenntnis von relevanten Vorschriften, wie sie sich etwa durch die DSGVO ergeben, ist essenziell.
Um auch komplexe Daten analysieren zu können, braucht es die nötige technische Infrastruktur. Diese ist nicht in jedem Unternehmen vorhanden. Durch zum Teil rasante technologische Entwicklungen gibt es zudem immer wieder Aktualisierungs- und Anpassungsbedarf, was Kosten verursachen kann.
Entscheidungen auf der Basis von Daten zu treffen, kann gewinnbringend sein, aber es kann auch auf Widerstände stoßen. Wenn wichtige Entscheidungsträger in Unternehmen an tradierten Vorgehensweisen festhalten wollen, kann das Potenzial von Datenkompetenz nicht voll genutzt werden.

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