Future Skill „Data Literacy“ – Wie aus Daten Wissen und aus Wissen Handlung wird!

Autor: Sofia Dobbertin

Veröffentlicht: Zuletzt aktualisiert:

Neue Arbeitswelten

2 Min. Lesezeit

We are drowning in information, while starving for wisdom. The world henceforth will be run by synthesizers, people able to put together the right information at the right time, think critically about it, and make important choices wisely.”

Edward O. Wilson: Consilience -The Unity of Knowledge, New York 1998, S. 294.

Was macht Menschen künftig im Job erfolgreich? Ein Begriff, der einem regelmäßig begegnet, ist der der „Data Literacy“. Gerade in der Etablierung eines „Evidence-Based Managements“, also dem Treffen von Managemententscheidungen auf der Basis von Fakten (zumindest von dem, was man dafür hält), kommt dieser Schlüsselkompetenz künftig eine immer größere Bedeutung zu. Aber steckt dahinter mehr als nur ein neues „Buzzword“ für im Grunde traditionelle Kompetenzen?

Datenkompetenz („Data Literacy“) gehört sicherlich zu den am häufigsten genannten digitalen Schlüsselkompetenzen. Was sich genau dahinter verbirgt erläutert Prof. Dr. Michael Knörzer vom APRIORI HR:LAB. „Es ist ein bisschen wie beim Begriff ‚Führung‘. Es gibt hunderte Definitionen, alle sind etwas unterschiedlich und zugleich etwas ähnlich. Als Schnittmenge der meisten Definitionen würde ich drei Teilkompetenzen in einer Art Prozessmodell identifizieren: Datenbeschaffung, Datenauswertung und Dateninterpretation. Das ist natürlich etwas vereinfacht und lässt sich verfeinern, trifft aber den Kern“. Was sich hinter diesen drei Teilkompetenzen verbirgt zeigt die folgende Abbildung im Detail:

„Dieses Prozessmodell zeigt auch gut, dass es wichtig ist, alle drei Teilkompetenzen zu haben“, so Prof. Knörzer, „denn wenn ich diese Kette nicht lückenlos beherrsche, dann nutzt es mir möglicherweise insgesamt wenig“. Das bedeute aber nicht zwangsläufig, in allen drei Teilkompetenzen zum Experten werden zu müssen, es gehe vielmehr um ein profundes Grundlagenwissen: „Ich muss und kann vermutlich in den allermeisten Jobs nicht in allen drei Teilkompetenzen einen Expertenstatus erreichen, aber ich muss wissen, wem ich welche Fragen stellen zu stellen habe“.

Als Beispiel nennt Prof. Knörzer das Thema Personalcontrolling. Vermutlich würden die wenigsten Personalreferenten oder HR Business Partner künftig Profis in Data Analytics und statistischen Auswertungsverfahren werden. Es sei aber wichtig, Grundkenntnisse in diesen Bereichen zu haben, um Prozesse aufzusetzen, Experten zielgerichtet zu konsultieren und Aspekte kritisch zu hinterfragen. Gerade das HRM müsse eher den grundsätzlichen Überblick behalten, Details können dann in Zusammenarbeit mit internen Competence Centern oder externen Beratungen ausgearbeitet werden.

Ist „Data Literacy“ nun eine neue Kompetenz oder letztlich eine traditionelle Methodenkompetenz? „Sowohl als auch“, ordnet Prof. Knörzer ein: „Einerseits steckt viel in Data Literacy, was gutes Management schon immer ausgemacht hat. Ersetzen Sie nur den Begriff Data durch den Begriff Information, dann finden wir vieles, was Data Literacy zugeschrieben wird, in klassischen Managementkompetenzen wieder.“ Andererseits gelte es, durch die steigenden Datenmengen und modernen Technologien die sogenannte VUCA-Welt analytisch zu durchdringen und somit zu managen. „Insofern hat das Konzept der Data Literacy durchaus seine Berechtigung. Wir müssen uns nur klarmachen, dass etwa HR Analytics nicht eine Antwort auf Probleme des Personalmanagements, sondern nur ein Instrument zu deren Lösung ist. Es gibt ein schönes Zitat des berühmten Naturwissenschaftlers Edward Osborne Wilson, der schon vor 25 Jahren sinngemäß gesagt hat: Wir ertrinken in Informationen und hungern nach Wissen. Und die Zukunft gehört denen, die die richtigen Informationen zur richtigen Zeit nutzen, kritisch darüber nachdenken, und sorgsam die richtigen Entscheidungen daraus ableiten. Treffender kann man die Grundidee von Data Literacy kaum zusammenfassen“.

  • Arbeitsmarkt im Umbruch: Warum die KI-Euphorie den Fachkräftemangel nicht löst

    30 Prozent Produktivitätssteigerung durch KI, meldet SAP. 109.000 unbesetzte IT-Stellen, zählt der Bitkom. 49 Milliarden Euro Wertschöpfungsverlust pro Jahr, beziffert das IW Köln. Unser neues APRIORI HR:LAB Whitepaper analysiert sieben aktuelle Studien – und kommt zu unbequemen Ergebnissen.

  • Das „New-Tech-Paradoxon“: Entlassungswellen als Produktivitätssignal?!

    Jeder VWL-Student lernt es früher oder später im Studium kennen: das Phänomen, das vom Stanford-Professor Erik Brynjolfsson, heute Leiter des „Digital Economy Lab“ am „Stanford Institute for Human-Centered AI“, als „Productivity Paradox of IT“ bezeichnet wurde. Es beschreibt die…

  • Produktiver durch KI?! – Werden die „30%“ zur neuen Benchmark in IT-Konzernen? 

    Wir befinden uns an der Schwelle von Post-Pandemie- zum Pre-KI-Zeitalter. Nicht zuletzt das massive Aufkommen von KI-Chatbots markiert den Beginn des Zeitalters der generativen Künstlichen Intelligenz. Und die Superlative gehen nicht aus. Eine Studie des National Bureau of…