Kommentar von Libby Duane Adams, Alteryx Quereinstieg in die Datenwelt

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Der Beruf des Data Scientists wurde einst als „Sexiest Job of the 21st Century“ gekürt. Für die Entscheidungsintelligenz innerhalb Organisationen sind datengesteuerte Erkenntnisse ein wesentlicher Bestandteil. Es ist daher für alle Mitarbeitenden wichtig, zu hinterfragen und zu verstehen, wie sie aus Daten geschäftlichen Mehrwert ziehen können.

Unternehmen befinden sich mitten in einer der größten Phasen der Datenproduktion, die es je gegeben hat. Studien zeigen, dass bis 2025 voraussichtlich 180 Zettabyte an Daten erzeugt werden, verglichen mit 64,2 Zettabyte im Jahr 2020. Ein Zettabyte Daten allein würde 41,5 Millionen der weltweit größten kommerziell erhältlichen Festplatten (24 TB) füllen. Während diese Datenflut neue Möglichkeiten für die Entscheidungsfindung bietet, haben viele Unternehmen Schwierigkeiten, die benötigten Informationen in der notwendigen Geschwindigkeit und im erforderlichen Umfang bereitzustellen. Denn Daten allein lösen keine Geschäftsprobleme. Um schnellere und bessere Entscheidungen treffen zu können, bedarf es der richtigen Kombination aus Menschen, Prozessen und Technologie.

Eine Untersuchung von PwC hat kürzlich ergeben, dass 61 Prozent der Technologieinvestitionen von CEOs auf die Weiterentwicklung ihres Geschäfts ausgerichtet sind, um den wirtschaftlichen Turbulenzen trotzen zu können. Dafür müssen die Unternehmen aber auch über die nötigen Fähigkeiten und Kompetenzen verfügen. Der Fachkräftemangel stellt hier eine sich ständig verändernde Herausforderung für Unternehmen dar: Wenn eine Qualifikationslücke geschlossen wird, öffnet sich meist bereits die nächste. Das gilt auch für die Datenanalyse. Da Daten überall vorhanden sind und jede Abteilung innerhalb eines Unternehmens versucht, mit Daten zu arbeiten, ist es besonders schwer, genügend hochqualifizierte Datenwissenschaftlerinnen und Datenwissenschaftler zu finden.

Von innen heraus wachsen

Führungskräfte können nicht einfach mit einem Zauberstab Hunderte von Dateningenieuren und -experten herbeizaubern. Selbst wenn sie es könnten, hätten diese Datenwissenschaftler vermutlich nicht das spezifische Fachwissen, um effizient wichtige Erkenntnisse in den einzelnen Bereichen des Unternehmens zu liefern. Dafür bräuchten sie beispielsweise zusätzlich jahrelange Erfahrung im Management von Lieferketten, in der Buchhaltung oder in HR-Prozessen. Doch genau solche Leute gibt es in den Unternehmen bereits.

Wichtig ist dabei zu verstehen, dass der Weg in die Welt der Data Science nicht zwangsläufig über ein Studium der Naturwissenschaften oder Informatik führen muss. Um die erforderliche Entscheidungsintelligenz bereitzustellen und in Echtzeit Geschäftseinblicke zu gewinnen, benötigen Unternehmen Mitarbeiter, die mit Daten umgehen können. Das sind nicht zwangsläufig nur Mitarbeiter, die über fortgeschrittene Programmierkenntnisse verfügen.

Die Schlüsselressource nutzen

Letztlich geht darum, die Menschen mit den notwendigen Datenkenntnissen und den richtigen Werkzeugen auszustatten. Jedes Unternehmen verfügt bereits über einen großen Pool an Talenten, die nur darauf warten, ihr volles Potenzial im Umgang mit Daten auszuschöpfen. Das können Personen sein, die sich in der Mitte ihres Karrierewegs befinden, völlig unabhängig von ihrem Bildungsstand und ihrem Alter. Es könnte sich auch um Personen handeln, die für einen weitereren Schritt auf der Karriereleiter überlegen, in ihre Weiterbildung zu investieren. Oder es sind die Menschen, die in einen Beruf zurückkehren möchten.

In Deutschland leben rund 3,1 Millionen Menschen, die sich wünschen zu arbeiten, aber zumeist aufgrund von Betreuungspflichten oder aus Angst, keine passende Tätigkeit zu finden, aktuell nicht auf dem Arbeitsmarkt zur Verfügung stehen. Dabei weisen mehr als 60 Prozent der Menschen in dieser sogenannten „Stillen Reserve“ ein mittleres oder hohes Qualifikationsniveau auf. Und auch intern bleibt eine wesentliche Ressource – die eigenen Knowledge Worker – oftmals unangetastet. Ihre wertvollste Fähigkeit ist ihr einzigartiges Verständnis über den breiteren Zusammenhang hinter den zu lösenden Problemen. Auch wenn dies nicht unbedingt als datenwissenschaftliche Kompetenz eingestuft werden kann, ist ihr einschlägiges Fachwissen der Schlüssel zur Erschließung aussagekräftiger Erkenntnisse.

Es ist eine große Chance für Unternehmen weltweit, ihre aktuellen Mitarbeiter in Datenkompetenz zu schulen und weiterzubilden, damit sie datengesteuerte Erkenntnisse verstehen, interpretieren und auf die Entscheidungsfindung anwenden können. Technisches Talent allein wird nicht dabei helfen, wertvolle Erkenntnisse aus Daten zu erschließen. Nich-technische Soft Skills können dazu beitragen, dass die Gewinnung von Erkenntnissen nicht mehr nur einer kleinen Elite vorbehalten bleibt, sondern allen zugänglich gemacht wird. Gartner prognostiziert, dass für die Wettbewerbsfähigkeit von Unternehmen Analyse- und Soft Skills bis 2025 die gefragtesten Fähigkeiten auf dem Markt für Daten- und Analysetalente sein werden. Unsere Quereinsteiger bringen eben diese Kombination aus fachlichen und sozialen Kompetenzen mit: Zusammenarbeit, Neugier und Kommunikation sind wichtige soziale Fähigkeiten, die ihnen helfen, sich von der Fachkraft zum analytischen Knowledge Worker zu entwickeln.

Die notwendigen Kompetenzen vermitteln

Wie können Unternehmen also Quereinsteigern Datenkompetenz und das nötige Know-how vermitteln, damit diese datengesteuerte Erkenntnisse für die Entscheidungsintelligenz und Wertschöpfung des Unternehmens beitragen? Letztlich kommt es bei der Entwicklung von Datenkompetenz und digitalen Fähigkeiten darauf an, wie Führungskräfte ihre Fachexperten einbeziehen – damit sie Analysemöglichkeiten nutzen, neue Anwendungsfälle entdecken und kontinuierlich Endergebnisse liefern können.

Jedes Unternehmen, das seinen Mangel an Datenkompetenzen beheben möchte, muss sich auf die Strategie konzentrieren: die bereits beschäftigten Talente zu nutzen, weiterzubilden und zu befähigen, die bestehenden Data Science Teams zu unterstützen. Bislang bildet nur jedes vierte Unternehmen in Deutschland (28 Prozent) seine eigenen Mitarbeiter für die Umsetzung datengesteuerter Geschäftsmodelle aus. Dabei sollten sie die folgenden Schritte unternehmen, um Quereinsteiger weiterzubilden:

• 1. Aktuelle technische Skills und Soft Skills bewerten: Kreative Problemlösung ist der Schlüssel. Unternehmen sollten daher sicherstellen, dass jede Schulung den Fähigkeiten der Mitarbeitern entspricht und ihnen gleichzeitig Zeit und Flexibilität zum Lernen gibt.

• 2. Benutzerfreundliche Self-Service-Tools und Zugriff auf Daten bereitstellen: Daten und Analysen müssen nicht komplex sein. Fortschritte in der No-Code-/Low-Code-Self-Service-Analyse haben dafür gesorgt, dass Analysen so zugänglich geworden sind, dass jeder geschäftliche Herausforderungen mit Daten lösen und Entscheidungsinformationen liefern kann, ohne über eine Qualifikation in Datenwissenschaft zu verfügen. In Kombination mit einem soliden Verständnis der Problemstellung und dem Zugriff auf Daten wird sichergestellt, dass die Mitarbeiter in der Lage sind, Erkenntnisse zu liefern.

• 3. Die Cloud für den Zugriff auf Daten und Analysen nutzen: Unternehmen erleichtern so allen Mitarbeitenden den Zugriff auf die relevanten Daten und Tools, um mehr Zeit in die eigentliche Weiterbildung investieren zu können.

• 4. Den Spaß nicht zu kurz kommen lassen: Unternehmen sollten das Erlebnis spielerisch gestalten und praktische Aktivitäten wie Datathons integrieren. Im Vergleich zu Lernmodulen machen diese Bemühungen die Weiterqualifizierung ansprechender und bieten den Teammitgliedern einen Anreiz, ihre Lernprozess fortzusetzen.

• 5. Weiterqualifizierung als Investition verstehen: Höherqualifizierung schafft einen integrativeren Arbeitsplatz und eine Kultur, die es allen Mitarbeitern ermöglicht, Daten zu nutzen, um strategische Entscheidungen zu treffen. Auf diese Weise können sie alle in invidiueller Hinsicht, etwas bewirken

Beachtet man diese Schritte, werden Branchenexperten und Quereinsteiger durch die notwendige Daten- und Analysekompetenz befähigt, den Wandel im gesamten Unternehmen voranzutreiben. Sie erhalten damit die Möglichkeit, datengesteuerte Entscheidungen in großem Maßstab selbst zu treffen. Unternehmen, die dies verstehen, werden ihrer Konkurrenz voraus sein: Denn sie schaffen eine Kultur der Datenkompetenz, in der alle Mitarbeiter Daten für strategische Entscheidungen nutzen können, ohne auf qualifizierte Datenexperten angewiesen zu sein. Wer diese Schritte jedoch nicht unternimmt, verliert früher oder später den Anschluss.

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