Die Bedeutung von Datenkompetenz im Unternehmen

In diesem Kapitel wird die zentrale Rolle der Datenkompetenz für alle Mitarbeitenden in einem Unternehmen thematisiert. Es wird erklärt, wie verschiedene Rollen, von Konsumenten bis hin zu Daten-Analysten, auf eine fundierte Datenkompetenz angewiesen sind, um datenbasierte Entscheidungen zu treffen und Bias in der Datenanalyse zu vermeiden. Zudem wird aufgezeigt, wie Unternehmen ihre Mitarbeitenden unterstützen können, diese essentielle Fähigkeit zu entwickeln und effektiv zu nutzen.

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Episode notes

Was genau bedeutet Datenkompetenz warum ist es die Grundlage um mit der Datenarbeit überhaupt loslegen zu können?

Darüber spricht Christian Krug, Host des Podcasts Unf*ck Your Data, mit Dilyana Bossenz, langjährige BI Beraterin und Trainerin für Datenkompetenz.

Die beiden sprechen über Data Literacy oder Datenkompetenz. Darunter versteht man die grundlegende Fähigkeit sich kritisch mit Daten auseinander setzen zu können. Dies stellt somit die Grundlage dar um sich im Unternehmen überhaupt in Richtung data-driven entwickeln zu können.

Damit Zahlen und Fakten überhaupt effektiv in der Kommunikation genutzt werden können müssen Mitarbeitenden im Unternehmen diese auch bewerten und darstellen können.

Nur mit einer entsprechenden Datenkompetenz kann es gelingen kognitive Verzerrungen, sog. Biases, in unseren Entscheidungen aufzudecken und diese rationaler zu gestalten.

Dilyana erläutert wie ihre Kunden hier vorgehen um datengetriebener zu agieren und welche Personen in einem Unternehmen welche Art von Datenkompetenz benötigen.

Wenn das Thema nicht von der Unternehmensstrategie und -kultur her gedacht wird, so fehlt die Grundlage um es wirklich zu implementieren. Die erlernten Datenskills müssen dann auch in der Praxis angewendet werden, um nachhaltig erfolgreich zu sein.

Gemeinsam besprechen Dilyana und Christian auch die Wichtigkeit der Datenkompetenz im Privatleben. In einer Zeit in der wir mit Informationen überschüttet werden ist es elementar diese schnell und zuverlässig bewerten zu können. Welche Quellen sind transparent und vertrauenswürdig? Welche Aussage versucht ein Autor mit den Daten zu treffen und lassen die Zahlen diese Schlüsse wirklich zu? Oder zeigt die Tonalität eines Artikels in eine bestimmte Richtung?

Link zu Unstatistik: https://www.rwi-essen.de/presse/wissenschaftskommunikation/unstatistik

▬▬▬▬▬▬ Profile: ▬▬▬▬

Zum LinkedIn-Profil von Dilyana: https://www.linkedin.com/in/dilyana-bossenz-4839a292/

Zur Webseite von Datenkompetenz Online: https://datenkompetenz-online.de

Zum LinkedIn-Profil von Christian: https://www.linkedin.com/in/christian-krug/

▬▬▬▬▬▬ Buchempfehlung: ▬▬▬▬

Buchempfehlung von Dilyana: Jordan Morrow – Be Data Literate

▬▬▬▬▬▬ Hier findest Du Unf*ck Your Data: ▬▬▬▬

Zum Podcast auf Spotify: https://open.spotify.com/show/6Ow7ySMbgnir27etMYkpxT?si=dc0fd2b3c6454bfa

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