Warum Datenkompetenz Ihr erster Schritt zu Business Intelligence ist
Veröffentlicht: 2022-05-07Auf dem College hatte ich einen kurzlebigen und urkomischen Traum, dass ich lernen könnte, Lacrosse zu spielen. Ich schätze, ich fühlte mich von dem Glamour angezogen, zwei Stunden lang Windsprints zu laufen, während ich von Titanstangen getroffen wurde.
Leider sollte der Traum nicht sein. Als ich zu meinem ersten Pick-up-Spiel auftauchte, hatte ich keine Ahnung, was ein „Slide“ war, wusste nicht, dass „Clamping“ etwas mit Bully zu tun hatte, und hatte keine Ahnung, wo „the Box“ war.
Mir mangelte es an Lacrosse-Kenntnissen.
Das Problem ist das gleiche mit Business-Intelligence-Software. Außer, dass Datenkompetenz der Schlüsselfaktor ist.
Wenn Sie möchten, dass Ihre Mitarbeiter die von Ihnen gekaufte Business-Intelligence-Software für 3.000 US-Dollar pro Lizenz verwenden, müssen sie zunächst mit Daten vertraut sein. Andernfalls ist dieses BI-Tool so nutzlos wie ein Lacrosse-Stick in meinen Händen.
Glücklicherweise kann die Gartner-Forschung Ihnen und Ihrem Team dabei helfen, Datenkompetenz zu erlangen. Sie haben mehrere strategische Vorschläge entwickelt, die Sie in Ihrem Unternehmen umsetzen können.
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Was ist Datenkompetenz?
Datenkompetenz ist das Tor zur Business Intelligence
Wie Sie Ihren Mitarbeitern Datenkompetenz beibringen
Was ist Datenkompetenz?
Datenkompetenz bedeutet, dass Sie Daten so „sprechen“, wie Sie jede andere Fremdsprache sprechen würden.
„Gartner definiert Datenkompetenz als die Fähigkeit, Daten im Kontext zu lesen, zu schreiben und zu kommunizieren, einschließlich eines Verständnisses von Datenquellen und -konstrukten, angewandter Analysemethoden und -techniken sowie der Fähigkeit, die Anwendungsfallanwendung und den daraus resultierenden Wert zu beschreiben.“
(Vollständige Recherche für Gartner-Kunden verfügbar.)
Im Klartext bedeutet Datenkompetenz, dass Sie wissen, welche Daten Sie verfolgen, warum Sie sie verfolgen, wie Sie diese Daten lesen und wie Sie diese Daten verwenden, um Geld zu sparen oder Geld zu verdienen.
Datenkompetenz ist das Tor zur Business Intelligence
Business-Intelligence-Software ist im Grunde ein Daten-Wrangling-Programm.
BI-Softwareprogramme organisieren alle Ihre Datenquellen (Website-Daten, CRM-Daten, E-Mail-Daten, Finanz- und POS-Daten) und zeigen Ihnen, wie diese Datenquellen interagieren (z. B. ist der Umsatz gestiegen, als Sie die Farben auf Ihrer Website geändert haben?).
Solange Ihre Mitarbeiter also nicht mit den Daten vertraut sind, die Ihr Business-Intelligence-Tool verarbeitet, werden sie nicht wissen, wie sie ihr Business-Intelligence-Tool verwenden sollen.
Die datenkompetente Person weiß, welche Daten sie verfolgt, wo sie gespeichert sind und wie sie zusammenpassen. Das ist jedoch nicht alles, was sie wissen.
Datenkompetenz ist auch eine Denkweise in Bezug auf Daten. Die datenkompetente Person denkt nicht nur in allgemeinen Begriffen – wie zum Beispiel: Ist der Umsatz gestiegen? Sie denken in Bezug auf Daten – haben die Website-Conversions im ersten Quartal bei Frauen im Alter von 18 bis 34 als Ergebnis dieser E-Mail-Kampagne zugenommen?
Es ist wie beim Erlernen einer Fremdsprache: Sie haben diese neue Sprache nicht wirklich gelernt, bis Sie anfangen, in ihr zu denken und sie zu sprechen.
Wie Sie Ihren Mitarbeitern Datenkompetenz beibringen
Die meisten Mitarbeiter denken aber wahrscheinlich nicht in Daten, was Sie vor eine weitere Herausforderung stellt: Wie bringen Sie Ihre Mitarbeiter dazu, in Daten zu denken?
1. Mitarbeiter müssen wissen, was Datenkompetenz ist
Es ist eine Herausforderung, sich in einem neuen Jargon zurechtzufinden … besonders wenn die Leute nicht wissen, dass es diesen Jargon überhaupt gibt.
Wahrscheinlich ist den meisten Ihrer Mitarbeiter nicht einmal bewusst, dass Datenkompetenz ein Konzept ist. Wenn Sie also möchten, dass Ihre Mitarbeiter Ihre BI-Software nutzen, müssen Sie zuerst Data Literacy einführen und erklären, warum es wichtig ist.
Und führen Sie das Konzept der Datenkompetenz nicht nur einmal ein. Führen Sie es wiederholt ein.
Nein, „wiederholt einführen“ ist kein Widerspruch in sich. Da das Erlernen des Sprechens (und Denkens) von Daten eine große Veränderung darstellt, wird eine einzelne Einführung wahrscheinlich nicht von Dauer sein. Sie vergessen vielleicht zuerst, und das ist natürlich.
Ein typisches Beispiel: Als einmaliger Ersatzlehrer habe ich mehrere Klassen dazu gebracht, eine große Änderung vorzunehmen, indem ich diese Änderung schrittweise einführte.
Die Englischlehrerin, die ich wegen erlaubter Handynutzung in ihrem Unterricht ausgewechselt habe. Wie vorherzusehen war, lernten die Schüler so gut wie nichts, obwohl ihre Candy Crush-Ergebnisse erstaunlich waren und sie alle ihre Papierschnitte über Snapchatten. Ungefähr einen Monat nach Beginn des Auftritts beschloss ich, Handys zu verbieten.
Die Änderung funktionierte nur, weil ich sie schrittweise einführte – ich kündigte an, dass ich die Police zu einem festgelegten Datum beginnen würde, erklärte, warum ich es tue, und erinnerte die Schüler daran, Telefone in ihren Schließfächern zu lassen.
Wenn die Schüler ihre Telefone mitbrachten, konnten sie sie zu Beginn des Unterrichts in eine Plastikbox vorne im Raum legen. Wenn ihr Telefon in der Box klingelte, würde ich es in Ruhe lassen. Wenn es bei ihnen klingelte, antwortete ich laut und öffentlich, und sie gingen zum Büro des Direktors.
Obwohl die Vorstellung, auch nur 45 Minuten ohne ihr Telefon zu verbringen, für die meisten von ihnen schrecklich war, funktionierte die Richtlinie gut, weil ich nach und nach das Konzept des Unterrichts ohne Telefon einführte.
So setzen Sie dies in die Praxis um:
Es gibt mehrere Möglichkeiten, Ihren Mitarbeitern über einen längeren Zeitraum Datenkompetenz zu vermitteln.
Bei Capterra leiten unsere Mitarbeiter freiwillig „Lunch and Learn“-Sessions: kurze, einstündige Einführungen in Themen, die sie interessieren. Sie könnten datenaffine Mitarbeiter in Ihrem Unternehmen ermutigen, dasselbe zu tun.
Sie können auch Zeit bei unternehmensweiten oder abteilungsübergreifenden Besprechungen verbringen, um grundlegende Aktivitäten oder Konzepte in Daten zu übersetzen. Alles, was das Dateneis bricht, ist eine gute Idee.
2. Mitarbeiter müssen Daten sprechen
Sobald Mitarbeiter wissen, was Datenkompetenz ist, müssen sie lernen, Daten zu „sprechen“.
Die Gartner-Analystin Valerie Logan schlägt vor, dass Sie das Erlernen des Sprechens von Daten genauso angehen wie jede Fremdsprache und bezeichnet den Prozess sogar als ISL oder Informationen als Zweitsprache. (Die vollständige Gartner-Forschung steht Kunden zur Verfügung.)
So setzen Sie dies in die Praxis um:
Finden Sie heraus, welche Mitarbeiter bereits Daten sprechen und wer Daten in einfaches Englisch übersetzen kann. Diese „Datenübersetzer“ können Mitarbeitern helfen, die Schwierigkeiten haben, Daten zu sprechen.
Finden Sie heraus, was die Sprachbarrieren für das Sprechen von Daten sind: Wenn Geschäfts- und IT-Leute nicht die gleiche Sprache sprechen, ist das eine Sprachbarriere (oder „Interpretationslücke“, wie es auch genannt wird).
Es gibt mehrere Möglichkeiten, Sprachbarrieren zu überwinden:
- Führen Sie ein Glossar mit allgemeinen Begriffen.
- Stellen Sie sicher, dass Führungskräfte auf C-Ebene Daten sprechen, damit sie mit gutem Beispiel vorangehen können.
- Stellen Sie sicher, dass Ihre Geschäftsziele in umsetzbarer Sprache ausgedrückt werden.
3. Mitarbeiter müssen Daten miteinander sprechen
Übung macht den Meister, sozusagen regelmäßig Daten, bis es zur Gewohnheit wird.
Wie die Gartner-Analysten Alan Duncan und Lydia Clougherty Jones andeuten, konzentrieren sich die besten datengetriebenen Unternehmen bewusst auf dieses Ziel. Sie sprechen nicht nur Daten, sie interagieren in Form von Daten. Sie nutzen Daten, um Vertrauen zwischen den Teams aufzubauen, Beweise zu präsentieren und Probleme wie Bestätigungsverzerrungen im Auge zu behalten. (Die vollständige Gartner-Forschung steht Kunden zur Verfügung.)
Gleichzeitig lernen Sie Begriffe wie „Bestätigungsverzerrung“ und „kognitives Filtern“ kennen, Sie können Beispiele dafür in Ihrer eigenen Arbeit finden und sich vor diesen schlechten Angewohnheiten hüten.
So setzen Sie dies in die Praxis um:
Folgen Sie dem Beispiel von Konversationsclubs für Fremdsprachen. Auf die gleiche Weise treffen sich diese Clubs einmal pro Woche, um Deutsch oder Amharisch zu üben, bilden Sie eine Gruppe für wöchentliche oder monatliche Kaffeetreffen, bei denen Sie über Daten sprechen: mit welchen Daten Sie arbeiten, wie sie mit den Daten anderer Abteilungen interagieren, und welche Daten Sie gerne hätten.
Wie wirkt sich beispielsweise die Ladezeit Ihrer Website auf Besucher und Conversions aus? Wenn Vertrieb und Technik nicht diskutieren, wie diese Datensätze interagieren, könnten Sie eine möglicherweise lukrative Korrelation verpassen. (Tipp: Kürzere Ladezeiten bedeuten fast immer mehr Besucher und Conversions).
Diskussionsgruppen wie diese helfen auch bei einem anderen wichtigen Ziel: Datengesteuert zu werden. Hier kommt Business Intelligence als Denkweise ins Spiel. Wenn Sie lernen, Daten zu sprechen, sollten Sie dies als Gelegenheit sehen, um zu lernen, anders zu denken.
4. Mitarbeiter müssen häufig Daten sprechen
Idealerweise sind Brown Bags und Diskussionsgruppen Ihr erster Schritt auf dem Weg zur Data Literacy Immersion.
Immersion ist der beste Weg, eine Fremdsprache sprechen zu lernen, und das Sprechen von Daten ist nicht anders.
So setzen Sie dies in die Praxis um:
Gartner-Analystin Valerie Logan empfiehlt, in alltäglichen Gesprächen über Daten zu sprechen, „von Vorstandssitzungen bis hin zu Teammeetings“. Wenn das Sprechen von Daten zu einem regelmäßigen Verhalten wird, ist es wahrscheinlicher, dass es bleibt. Und wenn es hängen bleibt, sind Sie auf dem besten Weg, datengesteuert zu sein.
Wie Alan Duncan, Analyst bei Gartner, anmerkt, hat die datengesteuerte Entwicklung mehr mit Verhalten als mit technischem Know-how zu tun. Deshalb sollte die Personalabteilung auch in Ihre Bemühungen einbezogen werden, Datenkompetenz zu erlangen.
Duncan empfiehlt, dass die Personalabteilung ein zentraler Akteur im Business-Intelligence-Änderungsmanagement sein sollte. In erster Linie können sie „Einstellungspraktiken anpassen, um die analytische Kompetenz zu betonen“. (Umfassende Gartner-Recherche für Kunden verfügbar.)
Was sind Ihre Erfahrungen mit Datenkompetenz?
Hat Ihr kleines Unternehmen erfolgreich gelernt, datenkompetent zu sein? Wenn ja, lass es mich in den Kommentaren unten wissen!
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