Eine frühere Version dieses Artikels ist erschienen im "Whitepaper zu Datenkompetenz" des Weizenbaum Instituts für die vernetzte Gesellschaft. Vielen Dank an Prof. André Renz und Dr. Bennet Etsiwah für die Zusammenarbeit.

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Fast jeden Tag lesen wir von datengetriebenen Anwendungen, die unser Leben in nahezu allen Bereichen verändern sollen. 

Untersuchungen zeigen jedoch, dass für 77 % der Unternehmen die Einführung von datengetriebenen Initiativen noch eine Herausforderung ist. Die meiste Datensoftware, die in Unternehmen eingesetzt wird, läuft aktuell ins Leere. Nur in 5,0 % der Fälle ist das Scheitern auf Probleme mit der Technologie zurückzuführen; über 90 % der Initiativen scheitern an kulturellen Herausforderungen - an fehlender Data Literacy in der Belegschaft, strukturellen Hürden in der Organisation oder einem schlechten Veränderungsmanagement. 

‍Wann ist eine Organisation data literate?

In der schnelllebigen Welt der Daten gibt es kaum Einigkeit darüber, was Data Literacy konkret bedeutet. Die meisten Data Literacy-Programme stützen sich auf eine enge Definition von Literacy - die Verwendung von Analysetools, um bessere Entscheidungen zu treffen. Diese Art von Literacy ist aber nicht für alle relevant. 

Vielmehr ist Data Literacy jeweils kontext- und rollenspezifisch. Das Open Data Institute schlägt daher diese bewusst allgemeine Definition von Data Literacy vor:

Data Literacy ist die Fähigkeit, Daten zu verstehen, wie man mit ihnen umgehen kann und welche Auswirkungen sie haben können.

Auch innerhalb einer Organisation bedeutet Data Literacy also nicht das Gleiche für alle Mitarbeitenden. Die Geschäftsführung muss sich andere Fertigkeiten aneignen, um ihre Literacy zu verbessern als ein Servicemitarbeiter. Gleichzeitig muss eine Organisation als Ganzes ausgewogen in den technisch-praktischen und notwendigen strategischen Fertigkeiten sein, um das Potential von Daten wirklich zu nutzen. 

Die meisten existierenden Data Literacy-Programme in Organisationen konzentrieren sich darauf, alle Mitarbeitenden - von der Führungskraft bis hin zur Fachmitarbeiterin - in komplexen Konzepten und Tools der Datenwissenschaften zu schulen. Das ist nicht nur teuer und bildet Kompetenzen an Stellen, wo sie nicht unbedingt benötigt werden; es täuscht auch über die notwendigen Fertigkeiten und Denkweisen hinweg, um mit Daten einen Mehrwert zu erzielen und gleichzeitig Risiken im Zusammenhang mit Daten zu verringern. 

Ziel muss es sein, Use Cases und letztlich Geschäftsmodelle für Daten zu entwickeln, neue Strukturen zu schaffen, um Daten zugänglich zu machen sowie den Wandel und die Risiken evidenzbasiert zu managen. 

Führungskräften kommt eine zentrale Aufgabe zu bei der Entwicklung von Daten- und Kompetenzstrategien sowie für den kulturellen Wandel hin zu einer agilen und lernenden Organisation.

Wie sieht der Weg zu einer Organisation mit Data Literacy aus?

Nicht-technische Mitarbeitende laden wir im ersten Schritt zum erlebnisorientierten Experimentieren mit Daten ein. So kann etwa erfahrbar gemacht werden, warum bestimmte Arbeitsweisen für eine effektive Datenarbeit unerlässlich sind. 

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Das Simulationsspiel "Dataversed" beispielsweise zeigt, wie die Zusammenarbeit für Datenprojekte mit Konkurrent*innen und Kolleg*innen eine wirksame Strategie für Unternehmenswachstum sein kann. Bei einem anderen Experiment schlüpfen Führungskräfte in die Rolle einer Mitarbeiterin, die ihnen Erkenntnisse aus einer Datenanalyse präsentieren soll. Hier werden sie dafür sensibilisiert, wie wichtig ein gutes Briefing durch die Führungskraft und die richtigen Fragen sind. So wird die Kommunikation mit und über Daten zwischen den verschiedenen Beteiligten verbessert. Außerdem schult es nicht nur darin, datenbasiert Entscheidungen zu treffen, sondern auch mit einem guten Data Storytelling zu überzeugen.

Mit Daten in der Praxis zu arbeiten erscheint oft komplex und kann Angst erzeugen. Spielerische Experimente können diese Angst durch Spaß ersetzen, indem sie einen geschützten Raum bieten. Da die Spielregeln Hierarchien aushebeln, werden Diskussionen häufig offener geführt; oft stellen Teilnehmende im Rahmen des Experiments Fragen, die heikle organisatorische Themen wie Strategie, Prozesse oder Führung ansprechen.

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