Data Intelligence

Datenkompetenz: Die Grundlage für eine wirksame Data Governance

Actian Germany GmbH

2. November 2021

Am 28. und 29. September haben wir an mehreren Konferenzen im Rahmen der Big Data & AI Paris 2021 teilgenommen. Eine dieser Konferenzen hat unsere Aufmerksamkeit besonders auf ein sehr trendiges Thema gelenkt: Datenkompetenz. In diesem Artikel stellen wir Ihnen die Best Practices für die Implementierung von Datenkompetenz vor, die Jennifer Belissent, Analystin bei Forrester und Datenanalystin bei Snowflake, in ihrem Vortrag vorgestellt hat. Sie erläuterte auch, warum diese Praxis für eine effektive data governance unerlässlich ist.

Das data driven Unternehmen

Es ist kein Geheimnis, dass heutzutage alle Unternehmen data driven werden wollen. Und jeder ist auf der Suche nach Daten. In der Tat sind Daten nicht mehr nur für eine bestimmte Person oder ein bestimmtes Team reserviert, sondern für alle Abteilungen des Unternehmens. Vom Berichtswesen über die prädiktive Analyse bis hin zur Implementierung von Algorithmen Maschinelles Lernen müssen Daten in den Anwendungen und Prozessen des Unternehmens präsent sein, um Informationen direkt für die strategische Entscheidungsfindung des Unternehmens bereitzustellen.

Um dies zu erreichen, sagt Jennifer: "Silos müssen im gesamten Unternehmen abgebaut werden! Natürlich müssen wir den Zugang zu internen Daten ermöglichen, aber wir dürfen auch externe Daten nicht vernachlässigen, z. B. die Daten von Lieferanten, Kunden und Partnern. Wir nutzen sie und sind heute sogar von ihnen abhängig."

Was ist Datenkompetenz?

Datenkompetenz ist die Fähigkeit, Daten zu identifizieren, zu sammeln, zu verarbeiten, zu analysieren und zu interpretieren, um die damit verbundenen Veränderungen, Prozesse und Verhaltensweisen zu verstehen. 

Viele Arbeitnehmer leiden jedoch unter mangelndem Wissen rund um Daten und die damit verbundene Analytik, weil sie nicht wissen, was Daten sind und welchen Wert sie für das Unternehmen haben. Und jeder Mitarbeiter hat eine Rolle zu spielen. Um die data governance zu verbessern, muss ein Programm zur Vermittlung von Datenkompetenz eingerichtet werden.

Die Herausforderungen der Data Governance

Die riesigen Datenmengen, die ein Unternehmen generiert, müssen ordnungsgemäß verwaltet und gesteuert werden, um einen maximalen Nutzen daraus zu ziehen. Jennifer stellt die drei größten Herausforderungen bei Snowflake vor:

  1. Daten sind allgegenwärtig: Ob in Analysesystemen, Speicherorten oder Excel-Dateien - es ist schwer, alle Daten im Unternehmen zu kennen, wenn sie nicht gemeinsam genutzt werden.
  2. Datenmanagement ist komplex: Es ist schwierig, all diese Daten aus verschiedenen Quellen zu verwalten . Wo sind die Daten? Was enthalten sie? Wer ist der Eigentümer? Die Antworten auf diese Fragen erfordern eine zentralisierte Sichtbarkeit und Kontrolle.
  3. Sicherheit und Governance sind starr: Die Datensicherheit ist sehr oft mit den Datensilos des Unternehmens verbunden. Um diese Daten zu sichern und zu verwalten, ist eine einheitliche, konsistente und flexible Politik erforderlich.

Aber das ist noch nicht alles! Es gibt noch eine vierte Herausforderung: der Mangel an Datenkompetenz.

Die Folgen einer mangelnden Datenkompetenz in einer Organisation

Um zu veranschaulichen, was Datenkompetenz bedeutet, erzählt Jennifer uns eine Anekdote. Anfang 2020, während des ersten Lockdowns in Frankreich, sprach Jennifer mit dem Chief Data Officer von Sodexo. Der CDO erzählte Jennifer, dass sich bei einer Datenanalyse im Zusammenhang mit ihrer Website eine interessante Tatsache herausstellte: eine Spitze beim Kauf von Würstchen am Morgen.

Dies überraschte den CDO, der diesen Anstieg der Wurstverkäufe seltsam fand, da er wusste, dass "Frühstückswürste" für die Franzosen kein übliches Frühstück sind.

Bei näherer Betrachtung stellte der CDO fest, dass dieser Umsatzanstieg mit der Ersetzung der traditionellen Registrierkassen durch automatische Kioske zusammenfiel, die Sodexo eingeführt hatte. Diese Kioske verfügten über Tasten für jeden Artikel, um Bestellungen besser verwalten zu können. Das Problem wurde erkannt: Der Kassierer, der für diese neuen Kioske zuständig war, hatte keine Ahnung, was diese Tasten bedeuteten, und drückte sie ständig, ohne zu wissen, dass sie tatsächlich Daten erfassten! Zum Glück hatte Sodexo dies bemerkt, sonst hätte das Unternehmen einen riesigen Vorrat an Würstchen bestellt...

Im Anschluss an diese Geschichte führte Jennifer nach eigenen Angaben eine qualitative Studie mit Forrester durch, in der sie drei Fragen stellte:

1. Arbeiten Sie mit Daten?
2. Können Sie gut mit Daten umgehen?
3. Wenn nicht, welche training würde Ihnen helfen, sich im Umgang mit Daten wohler zu fühlen?

Die Antworten auf diese Fragen waren überraschend! Jennifer sagt, dass Forrester dachte, die wichtigste Frage der Studie wäre die letzte. Aber es waren tatsächlich die Antworten auf die erste Frage, die sie überraschten: Viele der Befragten antworteten, dass sie überhaupt nicht mit Daten arbeiten, weil "sie nicht mit Tabellenkalkulationen oder Berechnungen arbeiteten."

Andererseits hatten diejenigen, die antworteten, dass sie sich im Umgang mit Daten wohl fühlten, ein großes Misstrauen gegenüber ihren Kollegen: Diese Personen waren die einzigen, die die Daten verstanden und waren daher besorgt über die Fehler, die ihre Mitarbeiter machen könnten.

"Es gab also zwei große Probleme mit den Daten: nützliche und verlässliche Daten zu bekommen, aber noch wichtiger ist, dass die meisten Leute in dieser Studie nicht einmal wussten, dass sie mit Daten arbeiteten", sagt Jennifer. 

Mangelnde Datenkompetenz untergräbt die Data Governance

Laut Jennifers Definition ist eine Person, die Daten lesen, verstehen, erstellen und kommunizieren kann, datenkompetent. Aber Jennifer glaubt nicht, dass das ausreicht: "Man muss auch in der Lage sein, Daten zu erkennen. Wie wir gesehen haben, wissen viele Menschen heute nicht, was Daten sind".

Für viele wird data governance nur mit Sicherheit in Verbindung gebracht. In Wirklichkeit umfasst die Governance jedoch die gesamte Wertschöpfungskette und den gesamten Lebenszyklus von Daten. Laut Jennifer gibt es drei Säulen der data governance :

  1. Die Daten kennen: Verstehen, klassifizieren und verfolgen Sie die Daten und ihre Verwendung, wissen Sie, wem sie gehören, ob sie von guter Qualität sind, ob sie sensibel sind, usw.
  2. Schützen Sie Daten: Sichern Sie sensible Daten mit Zugriffskontrollen, die auf internen Richtlinien und externen Vorschriften basieren.
  3. Daten befreien: Vermitteln Sie das Potenzial von Daten und befähigen Sie Teams, sie gemeinsam zu nutzen.

Und um diese drei Säulen herum entsteht Datenkompetenz. Die Data governance wird durch bessere Datenkompetenz verbessert.

Bewährte Praktiken der Datenkompetenz

Die Umsetzung eines Programms zur Förderung der Datenkompetenz sollte nicht nur Experten vorbehalten sein, sondern bereits am unteren Ende der Pyramide beginnen. Dies beginnt zum Beispiel mit dem Onboarding-Prozess eines neuen Mitarbeiters.

Jennifer schlägt vor, dass Unternehmen, die data driven werden wollen, sich auf ein Datenkompetenzprogramm verlassen, das 4 Ziele erfüllt:

  • Das Bewusstsein schärfen: Machen Sie allen Mitarbeitern klar, was Daten sind, welche Bedeutung sie haben, welche Rolle jeder Einzelne im Umgang mit Daten spielt und vor allem, welchen Wert sie für das Unternehmen haben.
  • Verbessern Sie das Verständnis: Diejenigen, die die Daten im Unternehmen nutzen sollen, haben oft Angst und verstehen sie nicht immer. Daher ist es wichtig, ihnen die richtigen Werkzeuge an die Hand zu geben, ihnen zu helfen, die richtigen Fragen zu stellen und die Logik der Analysen zu erklären, damit diese Nutzer bessere Entscheidungen treffen können.
  • Anreicherung des Fachwissens: Dies bedeutet, dass die besten technischen Instrumente und Verfahren eingesetzt werden, aber auch, dass sie genutzt werden.
  • Skalierung ermöglichen: Dank der Datenexperten Ihres Unternehmens sind Sie in der Lage, die Skalierung zu ermöglichen und somit zur Schaffung einer Gemeinschaft und einer Datenkultur beizutragen. Es ist wichtig, dass diese Experten ihr Wissen an das gesamte Unternehmen weitergeben.

Abschließend möchte Jennifer noch eine letzte Analogie anführen:

"Für data driven Unternehmen stellt data governance die Verkehrsregeln dar, und Datenkompetenz ist das Fundament." 

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Über Actian Corporation

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