Kurzinterview zu Data Literacy

Widerstand oder Transformation? Wenn die Integration neuer Softwares im Unternehmen zum Thema wird, werden viele beim Thema Daten skeptisch. Darüber haben wir uns vor ein paar Monaten mit Markus Pfründer, General Manager CS Europe bei Precima, unterhalten. Das Thema ist topaktuell und die Entwicklung rasant. Wir haben uns nochmal mit Markus Pfründer getroffen, um über das Thema Data Literacy zu sprechen.
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Benjamin Dammertz: In unserem Webtalk vor einer Weile sprachen wir ja über die verschiedenen Aspekte einer digitalen Transformation, d.h. Strategie, Technologie, Daten und Kultur. Gerade zu den letzten beiden Themen gab es diverse Nachfragen, was das denn konkret in der Praxis bedeutet und welche Erfahrungswerte Du sammeln konntest. Lass uns über ein Thema sprechen, das derzeit intensiv diskutiert wird: Data Literacy, kannst Du das bitte mal definieren?

Markus Pfründer: Data Literacy ist die Fähigkeit Daten zu lesen, zu verstehen, zu analysieren und Erkenntnisse daraus zu ziehen. Für Unternehmen aller Art und jeder Größe ist es von entscheidender Bedeutung, dass Mitarbeiter genau diese Fähigkeit entwickeln und kontinuierlich verbessern. Es gibt statistische Hinweise darauf, dass Unternehmen mit höherer Data Literacy einen höheren Unternehmenswert aufweisen.

Benjamin Dammertz: Verstanden, Data Literacy ist wichtig. Aber warum ist das so?

Markus Pfründer: Das liegt an der Tatsache, dass das Datenvolumen, u.a. getrieben durch die Digitalisierung, explosionsartig zunimmt. Unternehmen können in den meisten Fällen allerdings nur einen echten Wert aus Daten ziehen, wenn die Mitarbeiter in der Lage sind, Insights zu generieren, sei es über Kunden, Personal, Lieferanten oder andere Bezugspunkte

Benjamin Dammertz: Kannst Du bitte noch spezifischer sein? Was heißt das in der Unternehmensrealität?

Markus Pfründer: Je komplexer die Fragestellungen werden, die mit Daten gelöst werden sollen, desto wichtiger ist es Literacy in der Organisation zu verankern. Dabei wird vom Senior Management häufig unterschätzt, wie groß die Lücke ist und wie schwierig es sein kann, diese zu schließen. Wichtig sind hier eine Vision, ein Plan zur Zielerreichung und kontinuierliches Training. Natürlich muss nicht jeder in einer Organisation zum Data Analyst werden. Wichtig sind aber beispielsweise ganz konkrete Maßnahmen wie die Einführung und Messung von North Star KPIs. Viele Teams wissen gar nicht so richtig auf welches Ziel sie hinarbeiten. Da hilft es gemeinsam durch einen definitorischen Prozess zu gehen. Und dann heißt es: Messen und Verbessern. Und wieder von vorn.

Benjamin Dammertz: Zum Abschluss die Frage: Was empfiehlst Du Unternehmen, wie sie am besten die Data Literacy ihrer Mitarbeiter verbessern können?

Markus Pfründer: Das ist natürlich immer im jeweiligen Unternehmenskontext zu sehen. Generell lässt sich aber sagen, dass es eine intelligente Kombination mehrerer Faktoren benötigt. Diese sind eher formale Aspekte wie die Definition von Messgrößen oder Rollen, die Artikulation eines verständlichen Zielbilds und wahrscheinlich am wichtigsten, das Vorleben und auch Einfordern der Datennutzung zur Entscheidungsfindung.

Wir bedanken uns bei Markus Pfründer für das Interview!

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