Datenkompetenz

Ein Albtraum für Datenanalysten: Die Dashboards, die niemand versteht

Warum Datenkompetenz entscheidend für erfolgreiche Dashboards ist

Stellen Sie sich vor: Sie haben Stunden oder sogar Tage in die Erstellung eines brillanten Dashboards investiert. Es ist logisch, visuell ansprechend und voller wertvoller Erkenntnisse. Sie präsentieren es dem Management oder Ihren Kollegen – doch die Reaktionen sind verhalten. Fragen wie „Was bedeutet das wirklich für uns?“ oder „Wie sollen wir diese Information nutzen?“ bleiben unbeantwortet.

Dieses Szenario ist mehr als nur frustrierend; es zeigt ein grundlegendes Problem: die Lücke zwischen der Bereitstellung von Daten und der Fähigkeit, sie zu verstehen und anzuwenden. Es ist die Lücke derDatenkompetenz. betrifft nicht nur die Spezialisten, sondern das gesamte Unternehmen. Denn die wahre Kraft der Daten entfaltet sich erst, wenn jeder Mitarbeiter – vom Marketing bis zum Vertrieb – in der Lage ist, sie zu interpretieren und in die tägliche Arbeit zu integrieren. Datenkompetenz darf nicht in einer Abteilung isoliert bleiben, sie muss im gesamten Unternehmen verankert und gezielt erlernt werden.

Der Mangel an Datenkompetenz.betrifft nicht nur die Spezialisten, sondern das gesamte Unternehmen. Denn die wahre Kraft der Daten entfaltet sich erst, wenn jeder Mitarbeiter – vom Marketing bis zum Vertrieb – in der Lage ist, sie zu interpretieren und in die tägliche Arbeit zu integrieren. Datenkompetenz darf nicht in einer Abteilung isoliert bleiben, sie muss im gesamten Unternehmen verankert und gezielt erlernt werden.

Doch wie lernt ein ganzes Unternehmen eine so komplexe Fähigkeit? Die Antwort liegt nicht in einmaligen Workshops, sondern in einem nachhaltigen Lernprozess, der die individuellen Bedürfnisse jedes Mitarbeiters berücksichtigt.

Jenseits der Theorie: So funktioniert nachhaltiges Datenkompetenz-Lernen wirklich

In der modernen Arbeitswelt ist Weiterbildung unerlässlich. Doch allzu oft verpuffen die Effekte von Seminaren, sobald die Teilnehmenden wieder am Schreibtisch sitzen. Warum fällt es uns so schwer, Gelerntes dauerhaft zu verinnerlichen und anzuwenden? Die Antwort liegt in den Grundlagen der Lehr-Lernforschung: Echtes Lernen ist kein passiver Prozess, sondern ein aktiver Zyklus, der den Lernenden ins Zentrum stellt.

Lernen verstehen: Der Mensch im Fokus

Bevor wir uns der Datenkompetenz widmen, ist es entscheidend zu verstehen, wie wir als Menschen lernen. Ein sehr nützliches Modell der Lehr-Lernforschung ist das INVO-Modell (Individuelle Voraussetzungen erfolgreichen Lernens). Dieses Modell beleuchtet die entscheidenden kognitiven und motivationalen Prozesse, die beeinflussen, wie gut wir neue Informationen aufnehmen und verarbeiten. Es verdeutlicht, dass der Lernerfolg maßgeblich von den persönlichen Eigenschaften der Zielgruppe abhängt und nicht in einem standardisierten Training erreicht werden kann.

Die zentralen Komponenten des Modells umfassen:

Data Literacy durch Erfahrung: Der Lernzyklus nach David Kolb

Haben Sie sich jemals gefragt, warum wir so vieles, was wir in Trainings lernen, wieder vergessen? Die Wissenschaft hat darauf eine klare Antwort: Nachhaltige Kompetenzen entstehen nur, wenn mehrere Faktoren zusammenwirken.

Ein zentrales Modell hierfür ist der Zyklus des Erfahrungslernens nach David Kolb Er beschreibt Lernen als einen kontinuierlichen Prozess in vier Phasen, die sich ständig wiederholen.

1

Konkrete Erfahrung (Concrete Experience)

Sie machen eine neue Erfahrung, indem Sie beispielsweise ein Datenanalyse-Tool nutzen.

2

Reflektierende Beobachtung (Reflective Observation)

Sie denken über Ihre Erfahrungen nach und identifizieren Herausforderungen.

3

 Abstrakte Begriffsbeildung (Abstract Conceptualization)

Sie verarbeiten Ihre Beobachtungen, indem Sie theoretische Konzepte lernen, die Ihnen helfen, die Zusammenhänge zu verstehen.

4

Aktives Experimentieren (Active Experimentation)

Sie wenden Ihr Wissen gezielt an, um ein eigenes Problem zu lösen.

Dieser Zyklus zeigt: Passives Zuhören allein reicht nicht. Nur durch aktives Tun, Reflexion und die anschließende Anwendung in der Praxis wird Gelerntes wirklich verinnerlicht.

Ihr maßgeschneiderter Lernpfad: Fachwissen trifft auf Praxis

Die Erkenntnisse der Lehr-Lernforschung untermauern unseren Ansatz: Effektives Training muss den Lernenden in den Mittelpunkt stellen, seine individuellen Voraussetzungen berücksichtigen und den gesamten Lernzyklus abdecken. Statt Einheitskursen bieten wir daher maßgeschneiderte Lernpfade, die Fachwissen, Tool-Expertise und die Anwendung im Arbeitsalltag miteinander verbinden.

Egal, ob Sie…

Anwender:in sind: Sie lernen, Reports und Dashboards zu interpretieren und kritisch zu hinterfragen, um bessere Entscheidungen zu treffen. Ihr Lernpfad startet mit den Grundlagen der Datenkompetenz und des Tools, gefolgt von praktischen Hands-on-Trainings. Mehr erfahren: 🔗 Lernpfade für Anwender

Entwickler:in sind: Sie sind für die Erstellung von Datenvisualisierungen verantwortlich. Nach Ihrem Tool-Training erhalten Sie unsere gezielte Unterstützung, um einen konkreten Use Case aus Ihrem Unternehmen umzusetzen. Mehr erfahren: 🔗 Lernpfade für Entwickler

Manager:in sind: Sie lernen, die Arbeit Ihrer Teams zu bewerten und eine datengesteuerte Kultur zu etablieren. Ihr Fokus liegt auf strategischen Fragen und der Fähigkeit, die Analyseergebnisse Ihrer Teams kritisch zu beurteilen und weiterzuentwickeln. Mehr erfahren: 🔗 Lernpfade für Manager

Weitere Angebote:

Ihr individuelles Training für das gesamte Team

Machen Sie Ihr Team fit für die datengetriebene Zukunft! Wir konzipieren und führen maßgeschneiderte Trainings für Ihre gesamte Organisation durch. Von der Strategie bis zur Anwendung – wir stellen sicher, dass alle Mitarbeiter die notwendigen Fähigkeiten entwickeln.

Sprechen Sie uns für ein unverbindliches Beratungsgespräch an. Gemeinsam finden wir die perfekte Lösung für Ihre individuellen Anforderungen

Schreiben Sie uns gerne an info@theinformationlab.de oder rufen Sie uns an unter 040 2109181 80.