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Datenkompetenz breit verankern
Data Scientists sind nicht die einzigen, die aus Daten wichtige Erkenntnisse ablesen können. Auch MitarbeiterInnen aus den Fachabteilungen lassen sich für diese Aufgabe heranziehen – wenn sie entsprechend gefördert und weitergebildet werden.
Viele Unternehmen treffen heutzutage ihre Entscheidungen auf Basis von Daten – andere tun sich jedoch genau damit schwer, obwohl sie zumeist ebenfalls über große Mengen an Daten verfügen. Denn nicht selten stoßen sie auf ein Hindernis: Data Scientists sind rar. Laut einer aktuellen Umfrage des Verbandes der deutschen ITK-Branche Bitkom unter rund 600 Unternehmen mit mehr als 20 MitarbeiterInnen planen 15 Prozent der Befragten die Einstellung von DatenspezialistInnen; den meisten – genauer gesagt 96 Prozent – fällt es mangels geeigneter BewerberInnen jedoch schwer oder sogar sehr schwer, die offenen Stellen zu besetzen.
Lesen, Schreiben, Datenkompetenz
Damit Unternehmen datengetriebene Geschäftsmodelle aufbauen können, werden sie nicht umhinkommen, Datenkompetenz zu entwickeln oder an Bord zu holen. Denn mit zunehmender Digitalisierung fallen immer mehr Daten an – die aber nur dann auch Nutzen bringen, wenn sich daraus entsprechendes Wissen generieren lässt. Genau das machen Data Scientists mithilfe wissenschaftlicher Methoden. Sie haben häufig einen akademischen Hintergrund in Informatik, Mathematik oder Statistik und bringen betriebswirtschaftliches und branchenspezifisches Wissen mit. Je nach Arbeitsgebiet gehören dazu auch Kenntnisse im Bereich der Software-Entwicklung, Programmiersprachen und der Entwicklung von Algorithmen für KI-Anwendungen.
Nun ist es für die meisten Unternehmen aber keine Option, darauf zu warten, bis sie passende BewerberInnen für ihre offenen Data-Science-Stellen gefunden haben; denn die Suche gestaltet sich oft schwierig. Eine Analyse von Quanthub ergab beispielsweise, dass bereits im Jahr 2020 etwa 250.000 DatenwissenschaftlerInnen fehlten – und seitdem hat sich der Mangel noch einmal verschärft. Ein anderer Weg ist es daher, die vorhandenen MitarbeiterInnen zu schulen. Für sie sollte der sichere Umgang mit Daten – zumindest künftig – genauso selbstverständlich sein, wie bislang die Fähigkeit zu lesen und zu schreiben. Datenkompetenz darf somit nicht mehr als eine Fachkompetenz mit hochkomplexen Anforderungen verstanden werden, sondern als eine Grundlagenkompetenz für möglichst viele.
Doch auch von diesem Kompetenzlevel, zu dem unter anderem gehört, dass MitarbeiterInnen im Rahmen ihrer Fachaufgaben Daten lesen und analysieren, Prognosen erstellen, Risiken einschätzen und datengestützte Entscheidungen ableiten können, sind viele Angestellte noch weit entfernt. Laut einer Untersuchung von Accenture aus dem Jahr 2020 fühlten sich nahezu drei Viertel (74 Prozent) der Befragten bei der Arbeit mit Daten überfordert.
Damit der Schritt hin zu einer breiten Grundlagenkompetenz also gelingt, müssen Unternehmen in die Qualifikation ihrer Mitarbei-terInnen investieren. Das haben einige Firmen bereits verstanden: Laut der Bitkom-Umfrage gibt mehr als jedes vierte Unternehmen (28 Prozent) an, eigene Beschäftigte für datengetriebene Geschäftsmodelle weiterzubilden. Als die wichtigsten Gründe dafür nennen die Befragten jedoch nicht, wie angesichts des Mangels an Spezialist-Innen zu vermuten ist, das Fehlen geeigneter BewerberInnen; erst an dritter Stelle werden mit 25 Prozent Schwierigkeiten bei der Besetzung offener Stellen als Anstoß für Qualifizierungsmaßnahmen angegeben. Wichtiger seien demnach die Notwendigkeit, unternehmensspezifische Kompetenz (75 Prozent) aufzubauen, und der zunehmende Bedarf an einschlägigem Fachwissen (46 Prozent).
Die MitarbeiterInnen aus den Fachabteilungen kennen das Business und beschäftigen sich täglich mit einer Vielzahl von Herausforderungen in ihrem Aufgabenbereich. Diesen Fachleuten eröffnet eine gesteigerte Datenkompetenz einen neuen Zugang zu ihrem Arbeitsgebiet und gibt ihnen die Möglichkeit, dass sie innovative Geschäftsszenarien entwickeln und zu Erkenntnissen kommen, die ohne ihr Know-how in beiden Bereichen vielleicht übersehen oder verlorengehen würden. Zudem ist ein modernes datengesteuertes Unternehmen interessant für BewerberInnen – gerade auch für HochschulabsolventInnen, die von einem Arbeitgeber erwarten, dass sie mit den neuesten Technologien und Tools arbeiten können.
Unterschiedliche Qualifikationslevel
Kenntnisse auf Data-Scientist-Niveau werden aber meist nur für wenige Arbeitsbereiche im Unternehmen gefordert. Für den täglichen Umgang mit Daten in den Abteilungen sind sie meist nicht nötig. Damit Qualifikationsmaßnahmen an den richtigen Stellen ankommen, sollten sich die Unternehmen daher Gedanken darüber machen, was sie an datenspezifischer Kompetenz tatsächlich brauchen und welche Abteilungen Qualifikationsbedarf haben.
Trainings und Schulungen für unterschiedliche Qualifikationslevel können von externen Dienstleistern eingekauft werden. Hier reicht die Spannweite vom Erwerb einer gewissen Datenkompetenz bis hin zur Datenwissenschaft. Die Entwicklung von Datenkompetenz können Unternehmen zusätzlich auch durch Tools wie Self-Service-Analyseplattformen, die im Unternehmen für Datenanalysen eingesetzt werden, beeinflussen.
Ohne Daten geht in Zukunft nichts
Damit Unternehmen in Zukunft ihre Entscheidungen also auf jeder Ebene und in jeder Funktion datenbasiert treffen können, ist es notwendig, diese Quellen zu erschließen. Die datengesteuerte Arbeitsweise setzt dabei voraus, dass nicht nur einige wenige Spe-zialistInnen, sondern möglichst viele MitarbeiterInnen in ihren jeweiligen Arbeitsbereichen kompetent mit Daten umgehen können. Schulungsangebote helfen darüber hinaus dabei, etwaige Vorbehalte in der Mitarbeiterschaft gegenüber der Entwicklung zum datengesteuerten Unternehmen auszuräumen und Grundlagenwissen in der Breite zu vermitteln.
Jason Janicke ist Senior Vice President EMEA bei Alteryx
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