Kompetenez der Mitarbeiter steigern
Was helfen all die Daten, wenn es an der Datenkompetenz fehlt?
Die Datenmengen steigen und Laut IWD gehört das produzierende Gewerbe aufgrund zunehmender IoT-Anwendungen zu den größten Datentreibern unter allen Wirtschaftsbranchen. Doch sind die Unternehmen überhaupt in der Lage, den Wert ihrer Daten auszuschöpfen? Der Data Literacy Research des Data-Literacy-Projekts (DLP) verneint dies, da die Lücken in punkto Datenkompetenz sind zu groß sind.
Bild: QlikTech International AB

Viele Unternehmen aus dem produzierenden Gewerbe investieren in Industrie-4.0-Projekte. Es geht darum, die Maschinenauslastung oder Produktionsprozesse zu optimieren, Predictive Maintenance einzuführen oder Stillstände zu vermeiden. Doch allzu oft werden die Daten von vernetzen Anlagen, Sensoren und Messgeräten nicht optimal genutzt oder verbleiben in den Datensilos der jeweiligen Abteilungen. Grund dafür ist, dass das Verständnis für den (abteilungsübergreifenden) Wert der Daten fehlt. Dabei ist es doch ein Ziel der Digitalisierung, diese zu nutzen, um mit Echtzeit-Analysen und Visualisierungen datenbasierte Entscheidungen treffen zu können. Schaut man auf den aktuellen Data Literacy Research, der weltweit unter 9.000 Arbeitnehmern aller Job-Level durchgeführt wurde, zeigt sich, dass die meisten Unternehmen zwar verstanden haben, dass datenbasierte Entscheidungen die Voraussetzung für digitale Wertschöpfung sind. Doch auf weiten Strecken fehlt es noch an der Datenkompetenz der Mitarbeiter: Fast 75 Prozent aller Befragten fühlen sich von Daten überfordert und nur 21 Prozent halten sich selbst für souverän im Umgang mit Daten. In Deutschland sind es nur 17 Prozent der Studienteilnehmer.

Schlecht vorbereitet

Die Studie legt zudem offen, dass sich nur 14 Prozent der Deutschen bei Antritt ihres aktuellen Jobs ausreichend darauf vorbereitet fühlten, Daten effektiv zu nutzen. Das zeigt sich auch hinsichtlich des Vertrauens in datenbasierten Entscheidungen: nur 42 Prozent aller deutschen Studienteilnehmer setzen eher auf diesen Weg. Knapp ein Drittel aller Befragten (Deutschland 28 Prozent) haben sich aufgrund von Tech-, Daten- und Informations-Problemen sogar schon krankgemeldet – mit gravierenden Folgen für die Produktivität.

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Was ist Datenkompetenz?

Weiterhin geht aus dem Report hervor, dass, wer sich für datenkundig hält, sich um mindestens 50 Prozent eher in der Lage sieht, gute Entscheidungen zu treffen und sicher aufzutreten. 37 Prozent aller Befragten sind zudem der Überzeugung, dass sich mit Schulungen zur Datenkompetenz die Produktivität steigern lässt. Doch was bedeutet ‚datenkompetent‘ Dabei geht es um die Fähigkeit, Daten zu lesen, zu bearbeiten, zu analysieren und mit diesen zu argumentieren. Es ist keineswegs nötig, alle Mitarbeiter zu Data Scientists weiterzuentwickeln. Wichtig ist, dass sie lernen, die richtigen Fragen an die Daten zu stellen, die Ergebnisse zu interpretieren und sachkundig zu handeln.

Verantwortliche an einem Tisch

Unternehmen, die eine Datenkultur einführen und fördern möchten, benötigen eine Strategie und ein unternehmensweites Rahmenprogramm, das über alle Ebenen wirkt. In einem ersten Schritt gilt es, die verantwortlichen Stellen, die mit der Leitung und Begleitung der Dateninitiativen und -strategien betraut sind, an einen Tisch zu holen, um

  • eine Vision für die Data-Literacy-Strategie zu entwickeln
  • einen Durchführungsplan in mehreren Stufen aufzustellen
  • den Teilnehmerkreis für den ersten Durchlauf zu definieren
  • das Budget und den Zeitrahmen festzulegen
  • die Metriken für die Evaluierung des Programmes zu definieren.

Wichtig ist es, dass die Einführung der Datenkultur nach den Regeln des Change-Managements erfolgt. Das heißt, dass sich der Kulturwandel bzw. die neue Kultur nicht auf einen Schlag einführen lässt. Sie muss sich vielmehr über einen Lernprozess entfalten, indem sie Schritt für Schritt in die bestehende Unternehmenskultur eingewoben wird und so ihren Wert unter Beweis stellt. Da es erfahrungsgemäß in Change-Prozessen leicht zu Missverständnissen oder Gerüchten kommen kann, ist gute Kommunikation vonnöten. Sie legt die Beweggründe für das Data-Literacy-Programm dar und bringt den Mitarbeitern ihre persönlichen Vorteile näher. Diese reichen von mehr Erfolg bei den täglichen Arbeitsaufgaben bis hin zu den persönlichen Karrierechancen, die sich durch die erweiterte Datenkompetenz ergeben. Kommunikation hilft zudem, eventuelle Widerstände aufzuheben und jedem einzelnen Mitarbeiter seinen Beitrag, den er leisten kann, vor Augen zu führen.

Online-Tests

Ebenfalls unverzichtbar ist es, den individuellen Stand der Datenkompetenz für jeden einzelnen Teilnehmer zu eruieren. Hierfür kann auf neutrale Assessments z.B. in Form von Online-Tests zurückgegriffen werden. Mit differenzierten Lehrplänen und Lernressourcen ist es dann möglich, unterschiedlichen Wissensständen gerecht zu werden und die Lernpläne an den persönlichen Lernstil und das jeweilige Zeitbudget anzupassen. Nach Abschluss jeden Durchlaufes lässt sich das Programm nach den anfänglich festgelegten Metriken bewerten, um es gegebenenfalls weiterzuentwickeln.

Alles aus einer Hand

Um eine datenbasierte Unternehmenskultur zu fördern und Datenkompetenz zu entwickeln, suchen Unternehmen oft nach Partnern zur Unterstützung, die z.B. Schulung, Beratung und Support aus einer Hand bieten – am besten mit rund um die Uhr Verfügbarkeit.

Datenkompetenz im Einsatz

Die beiden folgenden Szenarien zeigen, wie Datenkompetenz zu besseren Ergebnissen bzw. Entscheidungen führen kann. Beispiel Nummer eins: Ein Unternehmen aus dem Werkzeugbau stellt für IoT-vernetzte Produktionsressourcen den Fertigungsmeistern und Produktionsmitarbeitern auf einem Tablet ausgewertete Daten in Echtzeit zur Verfügung. So sind sie in der Lage, direkt vor Ort an der Maschine Indikatoren wie Maschinenbelegung, Planeinhaltung, Bearbeitungsgrad etc. abzufragen und visuell darzustellen. Sie erkennen Störungen oder Abweichungen und können schnell reagieren. Beispiel Nummer zwei stammt aus dem Bereich Apparatebau. In der Abteilung Produktdefinition soll für ein bestimmtes Gerät ein Business Case zur Akzeptanz eines neuen Features berechnet werden. Hierfür sind – neben den Daten zur Gerätenutzung – auch Daten zu den Kunden, zur installierten Basis, zu den Kosten und zum Service aus unterschiedlichsten Abteilungen wichtig. Datenkompetente Mitarbeiter können beurteilen, welche Daten sie benötigen, um aussagekräftige Ergebnisse zu generieren. Sie stellen die richtigen Fragen für deren Auswertung und können mit Ergebnissen und Visualisierungen eine datenbasierte Entscheidung zur Weiterentwicklung des Produktes forcieren.

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