Heutzutage sind nicht nur Datenwissenschaftler und Analytik-Teams gefordert, Daten zu lesen, zu nutzen und zu bearbeiten, um wichtige Geschäftsentscheidungen zu treffen. Von den Mitarbeitern in allen Funktionen wird erwartet, dass sie Daten interpretieren und wissen, wann sie skeptisch sein sollten, was vor ihnen liegt. Sie werden gebeten, Daten zu verwenden, um einen Punkt zu argumentieren, eine Geschichte zu erzählen oder zukünftige Trends vorherzusagen, die sich auf das Ergebnis auswirken könnten.
Laut einem aktuellen Bericht von Qlik, einem Datenanalyse-Unternehmen, fühlen sich jedoch nur 24 Prozent der Geschäftsentscheider, vom Junior-Manager bis zum C-Suite-Manager, sicher, Daten zu lesen, zu verarbeiten und zu analysieren. Sogar diese Zahl scheint Jordan Morrow, globaler Leiter der Datenkompetenz bei Qlik und Autor des Berichts, überhöht. „Wir denken, dass wir uns unserer Fähigkeiten ein wenig sicherer sind, als wir es tatsächlich sind“, sagte er.
Obwohl Unternehmen heute mehr denn je versuchen, aus den gesammelten Daten Kapital zu schlagen, werden sie, wenn die Mitarbeiter nicht über Datenkenntnisse verfügen, nicht die besten Geschäftsentscheidungen treffen. Für Morrow braucht die Welt zwar Datenwissenschaftler, aber nicht jeder muss einer werden. Stattdessen „müssen sie sich nur mit Daten vertraut machen und Bereiche finden, in denen sie lernen wollen“.
Hier sind fünf Lektionen über Daten, um Ihre Mitarbeiter zu schulen.
1. Demokratisierung von Daten für einen breiteren Zugang
Um das Beste aus ihren Daten herauszuholen, sollten Unternehmen laut Morrow, sicherzustellen, dass ihre Mitarbeiter den richtigen Zugang zu ihnen haben. Als Mitglied des Data Literacy Project, einer Gruppe von Vordenkern für Datenanalyse, die Unternehmen ermutigt, ihren Mitarbeitern beizubringen, wie man Datenkenntnisse vermittelt, setzt er sich für eine offenere Datenpolitik ein.
So stehen beispielsweise bei DashThis, einem Marketing-Analytikunternehmen, allen Mitarbeitern durch regelmäßiges Mittagessen und Lernen, Workshops und Präsentationen Daten zur Verfügung, damit jede Abteilung versteht, was gesammelt wird, wie es gespeichert wird und wie man es besser nutzen kann. „Diese Bemühungen ermöglichen es jeder Abteilung, Daten selbstständig zu lesen und zu nutzen“, sagt Marie Lamonde, Content Marketing und Kommunikationsspezialistin bei DashThis. „Je mehr die Mitarbeiter über die verschiedenen Daten wissen, die wir verwenden können und wie sie ihren Entscheidungsprozess unterstützen können, desto mehr neue Ideen und Möglichkeiten sind entstanden.“
2. Suche nach der Story
Dr. Jim Kyung-Soo Liew, Assistenzprofessor für Finanzen an der Johns Hopkins Carey Business School, glaubt, dass Daten in vielen Unternehmen ein unterbewerteter Vermögenswert sind. „Unternehmen werden Daten sammeln und speichern, aber nicht wirklich nutzen“, sagte er. Da Daten unsortiert sein können und es keine Standardmethode gibt, um sie aufzunehmen, sei es nicht immer einfach, Muster zu finden.
Um Potenziale in Wert zu verwandeln, empfiehlt Liew, mit einem Geschäftsproblem zu beginnen, mit dem die Marketing-, Vertriebs- oder Betriebsabteilung konfrontiert ist – eine Praxis, auf die er sich in seinem ganztägigen Kurs bei Hopkins verlässt, wo Führungskräfte lernen, Bedeutung aus großen Daten zu extrahieren. Sobald das Problem identifiziert sei, könnten die Mitarbeiter anhand von Daten nach einer Verbindung suchen, die eine Beziehung zwischen zwei oder mehr Dingen aufzeigt. Die Daten können beispielsweise zeigen, dass die Verkäufe nach einem Fußballspiel steigen, so dass der beste Ort für die Werbung für Ihr Produkt ein Fußballstadion oder ein Fußballspiel sein kann.
Liew warnt jedoch davor, dass Sie Ihre Verbindungen mit mehr als nur Rohdaten validieren müssen: „Die Daten müssen eine Story enthüllen, die für die Menschen in Ihrer Branche und Ihre Nutzer Sinn macht.“
3. Einblicke finden, nicht Beobachtungen
Unternehmen neigen dazu, Entscheidungen zu treffen, die sich auf das Endergebnis auswirken können. Diese Entscheidungen basieren aber häufig auf ihren Beobachtungen, nicht auf Erkenntnissen aus Daten, stellte Morrow fest. So könnte beispielsweise ein Marketing-Team beobachten, dass der Umsatz um 20 Prozent gestiegen ist, und davon ausgehen, dass es daran lag, dass es im gleichen Zeitraum eine Twitter-Kampagne durchgeführt oder den Kunden einen Coupon angeboten hat. Diese Beobachtung könnte potenziell missbraucht werden, fuhr Morrow fort, wenn Sie sofort daraus schließen, dass Sie mehr Kampagnen durchführen sollten, da die Umsätze während der Kampagne gestiegen sind.
„Die Realität ist, dass es ein Faktor von 20 sein könnte, der den Verbraucher zum Kauf bewegte“, erklärte Morrow. Es könnte mit einer Veränderung der Wirtschaft, des Wetters oder des Zeitpunkts der Kampagne zusammenhängen. Ohne Daten ist es schwierig, einen Überblick darüber zu gewinnen, warum Kunden auf die Kampagne reagiert haben. Alles andere ist nur eine Beobachtung. „Die Einsicht ist das Warum hinter den Dingen, die Beobachtung dass was passiert ist.“ Ermutigen Sie die Mitarbeiter, sich nicht nur auf das zu verlassen, was sie während der Kampagne beobachten – der Umsatz stieg während der Kampagne -, sondern nutzen Sie die Daten, um herauszufinden, warum der Umsatz stieg.
4. Daten benutzerfreundlich visualisieren
Die effektivste Methode für Mitarbeiter, Daten zu verstehen, ist die Visualisierung, sagte Cecilia R. Aragon, Direktorin des Human-Centered Data Science Lab an der University of Washington. „Du musst die Statistiken mit einem Verständnis dafür verbinden, wie Menschen Daten wahrnehmen.“
Es ist wichtig zu verstehen, wie man Daten-Putting-Kontexte sowohl um die Zahlen als auch um die Bilder herum präsentiert. „Die Leute denken, dass es einfach ist -‚einfach ein Balkendiagramm erstellen‘ – aber es braucht mehr als das“, sagte Aragon. Zu wissen, wie man ein Diagramm richtig zeichnet und zu verstehen, wann man ein Tortendiagramm im Vergleich zu einem Balkendiagramm verwendet, ist genauso wichtig wie das Verständnis, wie das Lesen der Daten.
5. Vorsicht vor schlechten Daten
Die meisten Mitarbeiter wollen glauben, dass die Daten korrekt sind. In Wirklichkeit können Daten verzerrt, falsch oder einfach falsch dargestellt werden. Experten warnen davor, dass es wichtig ist, den Mitarbeitern beizubringen, skeptisch gegenüber Daten zu sein, die keinen Sinn ergeben oder fehlerhaft zu sein scheinen. „Gehen Sie nicht davon aus, dass sich die Trendlinien auf unbestimmte Zeit fortsetzen werden“, sagte Drew Farnsworth, ein Partner des Rechenzentrumsdesignunternehmens Green Lane Design. Wenn die Daten ungenau zu sein scheinen, stellen Sie sich die Frage, ob sie verzerrt oder falsch berechnet sind.
Um diesen Punkt in die Praxis umzusetzen, stellt Farnsworth neuen Mitarbeitern oft einen Beispieldatensatz zur Verfügung, der einen Fehler im Programm hat, um ihnen beizubringen, dass die Daten unvollkommen sind: „Es gibt wirklich eine Tendenz, wenn man ein Modell sieht, welches eine bestimmte Zahl ausspuckt, zu sagen: ‚Das ist richtig!“. Dabei sollte es nur eine Orientierungshilfe sein und hinterfragt werden.“, sagte er.
Der Datenweg in die Zukunft
Obwohl diese Datenlektionen von unschätzbarem Wert sind, empfiehlt Morrow, im Hinterkopf zu behalten, dass jeder Mitarbeiter nicht die gleichen Fähigkeiten haben muss, wenn es um Datenkompetenz oder sogar den gleichen Komfort bei der Verwendung von Daten geht. Verstehen Sie, wo jeder Mitarbeiter derzeit steht, was seinen Komfort beim Lesen und Arbeiten mit Daten betrifft. Dann bauen Sie auf die Stärken dieses Einzelnen.
