Data Literacy
Training für Fachbereiche und Teams
Daten sicher verstehen, bewerten und nutzen
Data Literacy Training vermitteln die Grundlage für einen sicheren, kritischen und verantwortungsvollen Umgang mit Daten. Die Trainings sind toolagnostisch aufgebaut und lassen sich modular an unterschiedliche Zielgruppen, Vorkenntnisse und Unternehmenskontexte anpassen.
Warum Data Literacy
Training wichtig ist
Daten sind in vielen Bereichen längst Teil des täglichen Arbeitens. Gleichzeitig fehlt oft ein gemeinsames Verständnis dafür, wie Daten entstehen, welche Qualität sie haben und wie Ergebnisse richtig interpretiert werden. Data Literacy Trainings schaffen Sicherheit im Umgang mit Daten. Sie helfen, Diskussionen über Reports und Analysen auf eine verlässlichere Grundlage zu stellen und stärken die Fähigkeit, Daten kritisch zu hinterfragen, zu kommunizieren und sinnvoll in Entscheidungen einzubeziehen.
The Information Lab verbindet fachliche Erfahrung in Data Analytics, Business Intelligence und Enablement mit praktischer Projekterfahrung. Die Trainings orientieren sich an realen Anforderungen aus Unternehmen und vermitteln Wissen so, dass es direkt im Arbeitskontext anwendbar wird. Als ISO 27001 zertifiziertes Unternehmen arbeiten wir nach klaren Standards für Informationssicherheit. Das ist besonders relevant, wenn Trainings an Unternehmenskontexte, interne Datenprodukte oder Use Cases anschließen.
Unsere Data Literacy Formate
Modular aufgebaute Training
The Information Lab bietet modular aufgebaute Data Literacy Trainings, die sich je nach Zielgruppe, Wissensstand und Bedarf flexibel kombinieren lassen. Die Inhalte reichen von den Grundlagen des Datenverständnisses über kritische Interpretation und Visualisierung bis hin zu Datenethik sowie aktuellen AI- und GenAI-Trends. Unternehmen können genau die Formate auswählen, die zu ihren Teams, Rollen und Anforderungen passen.
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Praxisnah, toolagnostisch und anschlussfähig
Die Trainings sind bewusst toolagnostisch aufgebaut. Der Fokus liegt auf dem sicheren Umgang mit Daten als grundlegender Kompetenz für Analyse, Reporting und Entscheidungsprozesse. Dadurch lassen sich die Inhalte unabhängig davon einsetzen, ob im Unternehmen mit Power BI, Tableau, Excel, Snowflake oder anderen Systemen gearbeitet wird.
Bei Bedarf können Beispiele, Übungen und Diskussionen an konkrete Datenprodukte, Reports oder Fragestellungen aus dem Unternehmen angepasst werden. Das macht das Training praxisnah und anschlussfähig an den Arbeitsalltag der Teilnehmenden.
AI Literacy und GenAI
Mit dem Einsatz von generativer AI verändert sich auch der Umgang mit Daten. Teams arbeiten zunehmend mit AI-gestützten Analysen, automatisierten Zusammenfassungen, Chatbots oder Anwendungen, die in natürlicher Sprache Fragen an Daten ermöglichen. Damit steigt der Bedarf, Ergebnisse auch kritisch zu prüfen.
AI Literacy erweitert Data Literacy um ein grundlegendes Verständnis für AI und GenAI im Datenkontext. Teilnehmende lernen, wie AI-gestützte Ergebnisse entstehen, welche Rolle Datenqualität, Kontext und Modellgrenzen spielen und warum Ergebnisse kritisch eingeordnet werden müssen. Dazu gehören auch typische Risiken wie Bias, Halluzinationen oder fehlende Nachvollziehbarkeit.
Datenkompetenz bildet damit eine wichtige Grundlage, um AI-Anwendungen verantwortungsvoll einzuordnen und sinnvoll im Arbeitsalltag zu nutzen.
Das passende Data Literacy Training finden
Ob kompakter Einstieg, modular aufgebautes Grundlagenformat oder vertiefendes Training für fortgeschrittene Zielgruppen: Gemeinsam klären wir, welches Format zum Wissensstand, zu den Rollen und zu den Zielen im Unternehmen passt.
Jan Delventhal
Head of Business Development
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Weitere Fragen & Antworten
Welchen konkreten wirtschaftlichen Nutzen bietet Data Literacy für das Unternehmen?
Fehlende Datenkompetenz führt in der Praxis häufig zu ungenutzten Dashboards, Fehlinterpretationen und Verzögerungen in der Entscheidungsfindung. Data Literacy Trainings befähigen Fachbereiche dazu, Kennzahlen eigenständig zu verstehen, Datenqualitäten kritisch zu hinterfragen und datenbasierte Entscheidungen souverän zu treffen. Das entlastet die IT- und Data-Teams von grundlegenden Rückfragen und erhöht den Return on Investment (ROI) der bestehenden Analytics-Infrastruktur.
An wen richten sich die Formate und sind Vorkenntnisse erforderlich?
Die Module richten sich explizit an Fachanwender:innen, Projektleitungen und Führungskräfte, die im Arbeitsalltag zunehmend mit Daten konfrontiert sind, aber keinen technischen Data-Science-Hintergrund besitzen. Es werden weder Programmierkenntnisse noch spezifisches Know-how in bestimmten BI-Tools (wie Tableau oder Power BI) vorausgesetzt, da die vermittelten Methoden bewusst toolagnostisch aufgebaut sind.
Worin unterscheidet sich die Webinarreihe von den interaktiven Inhouse-Trainings?
Die Data Literacy Webinarreihe fungiert als kompakter Einstieg. Sie dient dazu, ein erstes Bewusstsein für die Relevanz von Daten zu schaffen und grundlegende Konzepte vorzustellen. Um jedoch eine nachhaltige Datenkultur (Data Culture) im Arbeitsalltag zu etablieren, bedarf es der vertiefenden Trainings (wie „Applied Data Literacy“). Diese vollwertigen Formate sind interaktiv, setzen an konkreten Entscheidungsprozessen an und ermöglichen die direkte Arbeit an unternehmensspezifischen Use Cases.
Können interne Unternehmensdaten für die Praxisübungen verwendet werden?
Ja. Um den Transfer in den operativen Arbeitsalltag so greifbar wie möglich zu gestalten, lassen sich in geschlossenen Inhouse-Trainings konkrete, interne Reports, Dashboards oder spezifische Fragestellungen der Organisation als Fallbeispiele integrieren. Als ISO-27001-zertifiziertes Unternehmen gewährleistet The Information Lab dabei jederzeit höchste Standards bei der Informationssicherheit und im Umgang mit sensiblen Daten.
Welche Rolle spielt Künstliche Intelligenz (AI Literacy) im Kontext der Datenkompetenz?
Mit der Integration generativer AI in den Business-Alltag werden Daten zunehmend durch Algorithmen aggregiert und interpretiert. Um diese automatisierten Ergebnisse verlässlich nutzen zu können, müssen Anwender:innen in der Lage sein, die Datenbasis zu bewerten und Risiken wie Verzerrungen (Bias) oder Halluzinationen sicher zu identifizieren. Das Modul „AI Literacy“ schult genau diese kritische Bewertungskompetenz als essenzielle Erweiterung der klassischen Data Literacy.
In welchen Formaten und Längen werden die Trainings durchgeführt?
Die Bereitstellung erfolgt hochflexibel und richtet sich nach den operativen Kapazitäten der Teams. Die Trainings können als Remote-Sessions, in hybriden Modellen oder als kompakte Präsenz-Workshops vor Ort durchgeführt werden. Vorab erfolgt ein kurzes Scoping-Gespräch, um den genauen inhaltlichen Fokus, die notwendige Tiefe und den optimalen zeitlichen Rahmen für die jeweilige Zielgruppe zu definieren.
