BI verstehen statt nur nutzen: Data Literacy als Schlüsselkompetenz

Business Intelligence – mehr als ein Klick auf das Dashboard

Dashboards werden täglich geöffnet und verwendet– aber es wird oft nicht hinterfragt, ob die gezeigten Datenquellen und KPIs stimmig sind.

Business Intelligence (BI) wird in vielen Banken als Standard für Risikomanagement, Vorstand- und Managementsteuerung angesehen. Aufgrund des Standards haben Big Data und Business Analytics ein enormes Wachstum durchlebt.

Ohne ausreichende Data Literacy bleiben viele Potentiale ungenutzt und Entscheidungen basieren eher auf einem Gefühl als auf einer fundierten Analyse. Fehlendes Datenverständnis gepaart mit uneinheitlichen Datenpraktiken kann Unternehmen in einen Kreislauf führen, in dem fehlerhafte oder falsch interpretierte Daten als Basis für kritische Fehlentscheidungen dienen.

Was Data Literacy wirklich bedeutet

Der Begriff Data Literacy - oft auch als Datenkompetenz bezeichnet - beschreibt die Fähigkeit, Daten fehlerfrei zu lesen, kritisch zu hinterfragen, einzuordnen und daraus fundierte Schlüsse zu ziehen, unabhängig vom Fachbereich. Darüber hinaus umfasst Data Literacy auch die Fähigkeit zur präzisen und einheitlichen Kommunikation über Daten. Dabei soll unabhängig von Fachbereich oder Funktion ein gemeinsames Verständnis von Begriffen, Kennzahlen und Interpretationen bestehen. Sie befähigt dazu, Zahlen nicht nur zu verarbeiten, sondern auch kritisch zu bewerten und verständlich zu vermitteln und ist so ein entscheidender Beitrag zu soliden Entscheidungen.

Data Literacy ist längst keine Domäne von IT oder Controlling mehr. Ob Marketing, Vertrieb oder Produktion: viele Fachabteilungen analysieren immer mehr Daten für ihre Arbeit. Dadurch entwickelt sich Data Literacy zur Schlüsselkompetenz in allen Unternehmensbereichen.

Warum jede Rolle Datenkompetenz braucht

1. Risiken fehlender Data Literacy in verschiedene Rollen

Obwohl viele Unternehmen über den Stellenwert von Daten in dem digitalen Zeitalter Bescheid wissen, besteht zwischen dem Ziel der datenangetriebenen Arbeit und tatsächlich erlernten Fähigkeit der Datenkompetenz der Mitarbeitenden eine große Lücke. Das Fehlen von Data Literacy kann zu Gefahren und Fehlinterpretationen der Daten führen. Besitzen Mitarbeitende keine Erfahrung darin Daten zu verstehen und zu nutzen, resultiert daraus der Verlust der Produktivität. In Banken können falsche Dateninterpretationen zu erheblichen Fehlentscheidungen bei den Kreditvergaben oder Risikobewertungen führen.

Eine von Accenture und Qlik veröffentlichte globale Umfrage berichtet: Mehr als fünf Arbeitstage jährlich gehen pro Mitarbeitenden durch das Aufschieben oder den Stress von Datenproblemen verloren. In Deutschland sind es knapp 37 Stunden, was einen Schaden von über 21 Milliarden Euro bedeutet. Die Probleme fehlender Data Literacy zeigen sich quer durch alle Unternehmensbereiche. Die folgende Übersicht verdeutlicht, welche konkreten Risiken in einzelnen Rollen entstehen können:

Die Tabelle verdeutlicht die Gefahr und Risiken fehlender Datenkompetenz im Unternehmen. Gleichzeitig wird ersichtlich, wie ungenutztes Potential langfristig zur Schwächung des Unternehmens beiträgt.

2. Wettbewerbsvorteil durch datenkompetente Mitarbeitende

Daten allein schaffen noch keinen Mehrwert – der echte Wettbewerbsvorteil entsteht erst durch die Fähigkeit, sie zu verstehen, einzuordnen und sinnvoll zu nutzen. Unternehmen, die in die Datenkompetenz ihrer Mitarbeitenden investieren, profitieren nachweislich: Sie besitzen eine höhere Effizienz, da weniger Rückfragen und Korrekturen nötig sind, treffen schneller Entscheidungen, da Daten direkt verstanden werden und erzielen durch zielgerichtetere Analysen und Kommunikation der Ergebnisse bessere Geschäftsergebnisse.

Data Literacy trägt wesentlich zur Verbesserung von Prozessen bei, indem Mitarbeitende befähigt werden Daten sicher zu interpretieren und gezielt für Analysen und Entscheidungen zu Nutzen. Für Banken ermöglicht Data Literacy eine verlässlichere Bewertung von Markt- und Liquiditätsrisiken. Auch im Meldewesen und in der Finanzsteuerung sorgt Datenkompetenz für korrekte Auswertungen. Datenkompetenz bedeutet dabei, dass Mitarbeitende Daten nicht nur abrufen, sondern sie auch kritisch hinterfragen und gezielt anwenden. So werden komplexe Zusammenhänge besser erfasst und Fehlerquellen minimiert.

Das Risiko von Fehlentscheidungen steigt mit fehlenden Ressourcen zur Förderung von Datenkompetenz und -interpretation. Aus diesem Grund ist der gezielte Ausbau von Data Literacy entscheidend für nachhaltigen Erfolg auf dem Weg zum Datengetriebenen Unternehmen.

Auch das McKinsey Global Institute belegt die Vorteile datengetriebener Unternehmen: Sie gewinnen 23-mal schneller neue Kunden, binden Kunden 6-mal wahrscheinlicher langfristig und sind 19-mal wahrscheinlicher profitabel.

Wie Unternehmen Data Literacy fördern können

Den Unternehmen reicht es nicht aus, nur den Wert von Daten zu erkennen, stattdessen müssen Strategien zur Datenanalyse und -nutzung überdacht werden. Um das volle Potential zu erreichen, benötigen Mitarbeitende die richtigen Schulungen, Werkzeuge und Kompetenzen. Mit einer gezielten Förderung der Datenkompetenz können Fehleinschätzungen verhindert und echte Wettbewerbsvorteile gesichert werden.

Zur Förderung von Data Literacy sind rollenbasierte Schulungen von Vorteil, in denen der Schwerpunkt auf die Bedürfnisse der einzelnen Abteilungen abgestimmt ist. Praxisnahe Lerninhalte sind ebenfalls von Bedeutung. Die Integration von realen Business-Cases und echte Daten helfen den Mitarbeitenden das Gelernte im Arbeitsalltag anzuwenden.

Der einfache Zugriff relevanter Daten und benutzerfreundliche Self-Service-Tools fördern effektiv die Datenkompetenz der Mitarbeitenden, indem der Umgang mit Daten erleichtert wird. Darüber hinaus ist es essenziell, kontinuierliches Lernen zu ermöglichen. Initiativen, wie interne Schulungen oder kurze Trainings helfen das Datenwissen im Unternehmen langfristig weiterzuentwickeln.

Fazit: Wer Daten nicht versteht, bleibt stehen

Die Ergebnisse zeigen deutlich: Data Literacy ist nicht nur ein Thema, welches sich auf die IT bezieht, sondern auf das gesamte Unternehmen. Mithilfe von Data Literacy wird sowohl der klare Wettbewerbsvorteil als auch der nachhaltige Geschäftserfolg entscheidend erhöht. Denn wer Daten präzise analysieren und richtig einordnen kann, trifft bessere Entscheidungen und erkennt Entwicklungen frühzeitig.

Gerade in datenintensiven Branchen mit starken Regularien wie Banken ist Data Literacy ein entscheidender Erfolgsfaktor, da dadurch die Kreditentscheidungen nachvollziehbarer getroffen, Risiken und Compliance sauber analysiert werden. Wer heute in die Datenkompetenz seiner Mitarbeitenden investiert, sichert sich morgen einen Vorsprung am Markt.

Im Digitalen Zeitalter reicht es nicht mehr aus, den Wert von Daten zu erkennen. Der Fokus von Unternehmen muss darin bestehen, Mitarbeitende so zu fördern, dass sie Daten korrekt verstehen, interpretieren und gezielt in Entscheidungen einbinden. Die Förderung von Data Literacy reduziert nicht nur das Risiko von Fehlentscheidungen, sondern steigert auch Effizienz, Produktivität und Innovation im Unternehmen.

Data Literacy ist dabei nicht nur eine technische Fähigkeit, sondern eine strategische Kompetenz, die alle Abteilungen betrifft. Unternehmen, die diesen Wandel aktiv gestalten, investieren nicht nur in ihren Mitarbeitenden, sondern in ihre eigene Zukunftsfähigkeit.

Als BI-Experten unterstützt movisco Unternehmen gezielt beim Aufbau von Data Literacy durch fundierte Analysen, praxisnaher Beratung und passgenauer Business Intelligence-Lösungen. Nutzen Sie unser Know-how, um Ihre Datenkompetenz strategisch zu stärken und Ihre Organisation zukunftssicher aufzustellen.

Kontaktieren Sie uns für ein unverbindliches Erstgespräch – und machen Sie den nächsten Schritt zur datengetriebenen Organisation.

Über den Autor

Dion Aliu

Dion Aliu ist Junior Consultant bei der movisco AG und bringt einen Bachelorabschluss in Angewandter Informatik mit. Mit Expertise im Power BI ermöglicht er die Visualisierung betrieblicher KPIs und die effektive Datenanalyse zur Entscheidungsfindung. Zudem unterstützt er in Projekten bei der Anforderungsanalyse, technischen Umsetzung und Anwenderbetreuung, um maßgeschneiderte IT-Lösungen zu entwickeln und die Effizienz zu steigern.