Unternehmen, die ihre analytischen Fähigkeiten steigern wollen, lassen eine wesentliche Ressource oft unangetastet: die eigenen Knowledge Worker. Denn durch Weiterbildungen können diese dem Mangel an Data Scientists entscheidend entgegenwirken. [...]
Der Fachkräftemangel ist eine sich ständig wandelnde Herausforderung für Unternehmen – denn diese versuchen die notwendigen Qualifikationen zu sammeln und zu vermitteln, um auf globaler Ebene wettbewerbsfähig und relevant zu bleiben. Zwar haben sich manche Qualifikationslücken geschlossen, es entstanden, allerdings auch wieder neue Defizite.
Das gilt auch für die Datenanalyse. Klassischerweise besteht die Herausforderung in der großen Nachfrage und ebenso großen Knappheit an hochqualifizierten Data Scientists. 96 Prozent der deutschen Unternehmen fällt es laut einer Bitkom-Umfrage schwer bis sehr schwer entsprechende Stellen in diesem Bereich zu besetzen. Dabei wollen Unternehmen Data Scientists zumeist einsetzen, um analytische Initiativen zu leiten und dadurch datengestützte Erkenntnisse zu produzieren.
Mittlerweile geht die Qualifikationslücke jedoch darüber hinaus: Auf allen Ebenen würden Unternehmen von mehr Datenfachkräften profitieren, nicht nur von spezialisierten Data Scientists. Effektiveres Arbeiten kann auch dann realisiert werden, wenn Mitarbeitende ohne Hintergrund in der Datenwissenschaft befähigt werden, aus Daten Erkenntnisse zu gewinnen. Dafür sind zugängliche Low-Code/No-Code-Anwendungen und die entsprechende Weiterbildung zentral.
Die Schlüsselressource nicht verkennen
Während Unternehmen auf der ganzen Welt danach streben ihre analytischen Fähigkeiten zu verfeinern, bleibt oftmals eine wesentliche Ressource unangetastet: die eigenen Knowledge Worker. Diese Fachkräfte haben eine einzigartige Fähigkeit: Sie verfügen über das spezielle Fachwissen, um Probleme vor dem Kontext des Geschäfts anzugehen. Obwohl dies nicht unbedingt als datenwissenschaftliche Kompetenz betrachtet werden kann, ist ihr Fachwissen dennoch der Schlüssel, um relevante Erkenntnisse zu erarbeiten.
Ein spannendes Beispiel hierfür ist McLaren Racing. Knowledge Worker aus verschiedenen Fachbereichen verwenden Self-Service-Analysetools. Damit können sie auf Daten zugreifen und diese selbst untersuchen. Zum einen können so Antworten schneller und einfacher gefunden werden. Zum anderen werden so Data Scientists entlastet und haben damit mehr Zeit, um beispielsweise neue innovative Tools zu konzipieren.
Die Datenanalyse auf eine solche Art zu demokratisieren, bringt viele Vorteile mit sich. Data Scientists können sich auf wegweisende Pilotprojekte konzentrieren und damit das Unternehmen am besten voranbringen.
Währenddessen werden Fachkräfte aus anderen Bereichen befähigt selbstständig datengestützt zu arbeiten. Gleichzeitig wird eine „Wir“-Kultur gefördert, da alle Mitarbeitende mit dem Thema Datenanalyse in Berührung kommen. Wichtig dabei ist es die Knowledge Worker aus verschiedenen Bereichen als Expert:innen für Details zu verstehen. Sie sind es, die Veränderungen auf der Mikroebene erkennen und deuten können – während Data Scientists ein Auge für Makro-Trends haben.
Um Informationen in Erkenntnisse umzuwandeln, bedarf es Soft Skills und spezifischem Fachwissen. Beides bringen Knowledge Worker mit. Drei Soft Skills spielen eine besonders wichtige Rolle beim Weg von Rohdaten zur datengestützten Entscheidung: Kollaboration, Neugierde und Kommunikation. Generell sollte die Datenanalyse als Teamdisziplin verstanden werden.
Die Kooperation von Mitarbeitenden mit verschiedenen Hintergründen bringt unterschiedliche Sichtweisen zusammen. Durch eine Vielfältigkeit an Stimmen können die aussagekräftigsten Erkenntnisse entstehen. Bei der Datenanalyse geht es dabei auch darum, zu untersuchen, zu erkunden und zu experimentieren.
Es handelt sich um eine investigative Aufgabe, die es erfordert zu tüfteln, verschiedene Wege auszuprobieren und offen für neue Ansätze zur Erkenntnisgewinnung zu sein. Für das Lösen von Problemen ist letztendlich auch effektives zuhören und kommunizieren essentiell.
Worauf Führungskräfte achten sollten
Wie also investieren Führungskräfte am besten in die Fortbildung ihrer Mitarbeitenden? Zunächst ist anzumerken, dass in den Abteilungen für die tägliche Arbeit Kenntnisse auf dem Niveau eines Data Scientist nicht notwendig sind.
Entscheidend ist, dass Bildung dort ankommt, wo sie den meisten Nutzen bringt. Somit sollten Unternehmen genau überlegen, welche Abteilungen welche datenwissenschaftlichen Kompetenzen gebrauchen können. Gleichzeitig sollten sie sicherstellen, dass alle Bildungsressourcen als Self-Service mit detaillierten Lernpfaden, Referenzen und Zertifizierungen als Endziel verfügbar sind.
Vom Erwerb einer grundsätzlichen Datenkompetenz bis hin zur Datenwissenschaft ist alles machbar. Außerdem sind Tools wie Self-Service-Analyseplattformen eine Möglichkeit für Unternehmen Datenkompetenz zu fördern. Es sollte daher reflektiert werden, welche Schulungen und Tools den Mitarbeitenden am besten im Arbeitsalltag helfen können.
Wenn möglichst viele Mitarbeitende aus unterschiedlichen Arbeitsbereichen einen Zugang zum datengestützten Arbeiten erlangt haben, bringt das mehrere Vorteile mit sich. Daten können leicht als Ressource genutzt werden.
Die Fachbereiche abseits der Data Scientists werden befähigt selbstständig datengestützt zu entscheiden. Ein in der Breite vermitteltes Grundlagenwissen stärkt nicht nur die Fähigkeiten des Einzelnen. Es kann auch mögliche Bedenken über datengesteuerte Unternehmen bei den Mitarbeitenden ausräumen.
Demokratisierte Datenanalyse als langfristige Strategie
Dem Fachkräftemangel bei Data Scientists müssen sich Unternehmen nicht einfach aussetzen. Wenn sie zielgerichtet datenwissenschaftliches Fachwissen in ihren Belegschaften verankern, lässt sich die Qualifikationslücke bei der Datenanalyse schließen.
Somit wird nicht nur dem Fachkräftemangel entgegengewirkt, sondern auch in die vorhandene Belegschaft investiert. Die Demokratisierung der Datenanalyse kommuniziert die Wertschätzung der Mitarbeitenden aus allen Fachbereichen und kann so den Zusammenhalt im Unternehmen fördern.
Was sind Knowledge Worker?
Knowledge Worker haben eine einzigartige Fähigkeit: Sie verfügen über das spezielle Fachwissen, um Probleme vor dem Kontext des Geschäfts anzugehen. Obwohl dies nicht unbedingt als datenwissenschaftliche Kompetenz betrachtet werden kann, ist ihr Fachwissen dennoch der Schlüssel, um relevante Erkenntnisse zu erarbeiten.
Be the first to comment