Open Password - Dienstag,
den 16. September 2019

# 628

 

Steilvorlagen für den Unternehmenserfolg – Qlik – Sabine Graumann – Arbeitskreis Informationsvermittlung – Wolfgang Kobel – Datenanalyse – Datenkompetenz – Business Intelligence – Big Data – Data Literacy Project – Data Literacy Index – Überforderung – Schlüsselqualifikation – Data Scientists – Künstliche Intelligenz – Machine Learning – Datenverfügbarkeit – Datensouveränität – Analytics Economy – Wharton University – Berührungsängste – Wissensmanagement – Schulen – Digitale Transformation – Deutschland - Singapur - DGI - Forum Wittenberg

Steilvorlagen für den Unternehmenserfolg (1):
Sabine Graumann zum Qlik-Interview

Mit optimaler Bereitstellung von Daten
zu besseren Analysen

Sabine Graumann vom „Arbeitskreis Informationsvermittlung“, der die Buchmesse-Veranstaltung „Steilvorlagen für den Unternehmenserfolg“ inhaltlich gestaltet, hat das Qlik-Interview (siehe unten) kommentiert und in den Kontext der Vorbereitungen zu den „Steilvorlagen 2019“ gestellt:

Mit Qlik hat der Kongress einen Softwareanbieter als Gold-Sponsor gewonnen, der zeigt, wie Information Professionals mit optimaler Datenbereitstellung schneller zu besseren Analysen kommen. Wir haben im Vorfeld des Kongresses ein Exklusiv-Interview mit dem Vice President EMEA Wolfgang Kobek geführt. Wir haben ihn gefragt, worauf es bei den Datenanalysen wirklich ankommt. Auf die Technologie? Auf den problemorientiert-kritischen Umgang mit der Datenflut?

Der Kongress „Steilvorlagen für den Unternehmenserfolg“ widmet sich in diesem Jahr vor allem der Existenzfrage, die uns alle angeht: Stirbt der Beruf des Information Researchers aus? Übernehmen in Zukunft Datenanalysten unseren Job? - Nein, sicher nicht. Warum? Was können Sie tun? Darauf gibt Ihnen der Kongress „Steilvorlagen für den Unternehmenserfolg“ klare Antworten und zeigt Wege zu Ihrem persönlichen Erfolg auf. Weitere Details und Anmeldungen unter www.buchmesse.de/steilvorlagen.

 

Steilvorlagen für den Unternehmenserfolg (2)

17. Oktober, 9 - 14 Uhr:
Anmeldungen unter www.buchmesse.de/steilvorlagen

Datenkompetenz wird zur Schlüsselqualifikation in Unternehmen  

Wolfgang Kobek ist VP EMEA beim Business Intelligence-Anbieter Qlik. Qlik ist Gold-Sponsor der Buchmesse-Veranstaltung “Steilvorlagen für den Unternehmenserfolg”.

Daten sind das „Öl des 21. Jahrhunderts“. Wie wir auf dem diesjährigen Weltwirtschaftsforum in Davos gesehen haben, sind Themen wie Künstliche Intelligenz, Big Data, Industrie 4.0, aber auch eine Art „Globalisierung 4.0“ zur Überwindung der Klimakrise ganz oben auf der Agenda der politischen und gesellschaftlichen Debatte angekommen. Treibstoff all dieser Trends sind Daten, die jeder nahezu auf Schritt und Tritt selbst generiert, bewusst oder unbewusst zur Verfügung stellt – oder auch selbst nutzt. Damit in der immer größeren Flut von Daten das Relevante sichtbar wird, damit qualitative und verlässliche Datenquellen auffindbar und nutzbar sind und damit jeder, der mit Daten arbeiten möchte, dies sicher und effektiv tun kann, brauchen wir eine ganzheitliche Datenkompetenz.

Ganzheitliche Datenkompetenz!? Unter Datenkompetenz verstehe ich die Fähigkeit, Daten tatsächlich zu begreifen – also sie zu lesen, zu verstehen, einzuordnen, gerne auch zu hinterfragen und mit ihnen zu argumentieren. Das entspricht dem Verständnis des weltweit forschenden Data Literacy Projekts , das den souveränen sowie verantwortungsvollen Umgang mit Daten in Unternehmen, Branchen und Organisationen, aber auch im privaten Umfeld untersucht. https://thedataliteracyproject.org. Laut dem von Qlik ins Leben gerufenen Data Literacy Index  (1) wünschen sich 63% der befragten Unternehmen  mehr Mitarbeiter mit souveränen Datenkenntnissen. Aber nur 34% von ihnen sind bereit, Schulungen zur Verbesserung der Datenkompetenz anzubieten (siehe auch Infografik). Rund 45% der Europäer  können laut der Studie nicht mehr wirklich zwischen Fakt und Fake unterscheiden. Und gerade unter jungen Menschen fühlen sich je nach Land bis zu 30% von ihren eigenen Social-Media-Aktivitäten überfordert (2). Das gibt zu denken.

Da muss was passieren. Universitäten, Ausbildungsbetriebe, Politik – jeder sollte seinen Teil dazu beitragen, dass das souveräne, demokratische, mündige und kritische Arbeiten mit Daten als Schlüsselqualifikation des 21. Jahrhunderts aktiv gefördert und vermittelt wird. Auch jeder Einzelne ist eingeladen, sich kritisch mit der eigenen Datenkompetenz auseinanderzusetzen und sich in seinem persönlichen Erleben immer wieder Fragen zu stellen: Was sind valide Daten? Wer stellt Daten zur Verfügung und ordnet sie ein? Welche Schlüsse werden aus welchen Datengrundlagen gezogen – und sind diese Einsichten nachvollziehbar und plausibel?

Es gibt immer mehr Datenquellen und -formate, die Datenseen laufen voll. Muss nun jeder zum Data Scientist werden? Nein, jede vernünftige Data-Analytics-Strategie im Unternehmen geht davon aus, dass nicht jeder alle Daten in der gleichen Tiefe benötigt, um seine Aufgaben optimal zu erfüllen. Einem Sales-Mitarbeiter im Außendienst genügen unter Umständen einige vorkonfigurierte Analytics-Apps, die er auf seinem mobilen Endgerät verwendet und die ihm auf der Basis von Echtzeitdaten seine wichtigsten KPIs visualisieren. Für einen Data Scientist, der selbst Apps baut und sich eventuell  in die Details von Machine Learning und Künstlicher Intelligenz begibt, ist mehr Detailtiefe sinnvoll, die sich idealerweise im verwalteten Rahmen einrichten lässt. Auch das ist mit demokratischem Arbeiten auf der Basis von Daten gemeint. Hohe Automatisierungsgrade bei der Datenintegration, kognitive Analyse-Engines und Big-Data-Indexing helfen, Datenverfügbarkeit und -qualität sicherzustellen, schnelle Einsichten zu generieren und so optimale und passgenaue Entscheidungsgrundlagen zu schaffen.

Das ist was für Konzerne – und auch für KMUs? Von professioneller und unternehmensübergreifender Datenanalyse können Organisationen aller Art und Größe profitieren, daher lohnt sich der bewusste Auf- und Ausbau wirklicher Datenkompetenz. Wer es schafft, eine Kultur der Datensouveränität zu etablieren, hat gute Chancen, zu den Gewinnern der vierten industriellen Revolution zu gehören – und seine Rolle innerhalb der rasch wachsenden Analytics Economy zu stärken. In welchem Umfang sich Datenkompetenz rechnet, hat die amerikanische Wharton University ermittelt. Danach steigern profunde Datenkompetenz und echtes Datenbewusstsein den Wert eines Unternehmens um drei bis fünf Prozent. Je nach Unternehmensgröße kann es hier um Wertsteigerungen von bis zu 500 Millionen US-Dollar gehen .

Zur Strategie und zu den Umsetzungsschritten! Der Schlüssel zum Erfolg besteht darin, Hindernisse für den Einsatz von Daten abzubauen – technische Infrastrukturhürden ebenso wie mögliche Berührungsängste und Akzeptanzschranken. Die Qualifizierung von Mitarbeitern ist eine der ersten Maßnahmen auf dem Weg zur datengetriebenen Organisation. Investitionen in eine datenkompetente Kultur sind langfristig wirksam und erstrecken sich nicht nur auf die aktuelle Belegschaft, sondern nehmen auch schon künftige Mitarbeiter in den Blick. Wissensmanagement, abteilungsübergreifende Zusammenarbeit und das datenbasierte, allgemeinverständliche Argumentieren auch über den eigenen Fachbereich hinaus sind Themen, die sich im Unternehmen durchaus weitertragen lassen. Und mit denen sich neue Talente begeistern lassen.

Wenn der Nachwuchs in die Betriebe kommt, ist es mit ihrer Datenkompetenz nicht weit her. Im Job muss auf jeden Fall Datensouveränität auf- und ausgebaut werden – aber dem sollte eine planvolle Vorbildung vorausgehen. Weltweit nehmen sich nach der oben genannten Studie nur 21 Prozent der jungen Leute zwischen 16 und 24 Jahren als datenkompetent wahr und trauen sich eine gewisse Datensouveränität zu. Die  Bildungseinrichtungen vermitteln den Schülern offenbar nicht genügend Fähigkeiten in Sachen Datenkompetenz, die sie für den Einstieg in die Arbeitswelt benötigen. Es wäre sinnvoll, schon in den Lehrplänen sicherzustellen, dass künftige Arbeitskräfte mit grundlegenden Datenkenntnissen ausgestattet werden. Unser Ziel sollte sein, die digitale Transformation gemeinsam mit der jungen Generation aktiv mitzugestalten – und nicht von ihr getrieben zu werden.

Ohne die Top-Ebene läuft da nichts. Das ist ein ganz entscheidender Faktor, denn eine Analytics-Strategie muss sowohl zu den Zielen eines Unternehmens passen als auch alle abholen, die mit Daten arbeiten sollen und wollen. Alle Themen rund um Compliance und eine möglichst zentral gemanagte Governance sind ebenfalls beim Management gut aufgehoben, um in den Abteilungen ein freies, assoziatives Forschen in verschiedensten Datensets zu ermöglichen – und zwar im sicheren, verlässlichen Rahmen.

Wie weit sind wir in Sachen „Datenkompetenz“ mittlerweile gekommen? Auch hier liefert uns die Data-Literacy-Forschung wichtige Ergebnisse. So geben zwar 92% der befragten Entscheider an, sich der Bedeutung einer datenkompetenten Belegschaft bewusst zu sein. Aber nicht einmal 20% ermuntern ihre Mitarbeiter tatsächlich, selbstsicherer im Umgang mit Daten zu werden. Und nur 36% wären bereit, höhere Gehälter an Mitarbeiter zu zahlen, die über Datenkompetenz verfügen. Zwar steht Deutschland im internationalen Vergleich mit einem Data Literacy Index von 79,0 passabel da, aber Singapur hat einen Data Literacy Index von 84,1. Auch gibt es bedeutende Unterschiede nach Branchen: Während Datenkompetenz in der Unterkunfts- und Verpflegungsbranche schon recht gut etabliert ist (Index 80,2), haben Sozial- und Gesundheitswesen sowie Einzelhandel einigen Nachholbedarf (Index 67,1 bzw. 69,2 – siehe Infografik).

1)       Es handelt sich um eine wissenschaftlich erhobene Messgröße zum Stand der Datenkompetenz. Das Maß für die Datenkompetenz von Unternehmen wurde von IHS Markit und einem Professor der Wharton School festgelegt. Es liegt auf einem Kontinuum, das auf den Datenkompetenzen der Mitarbeiter, datengetriebener Entscheidungsfindung und Datenqualitätsstreuung basiert. Eine Umfrage wurde entwickelt, um die drei Dimensionen der Datenkompetenz von Unternehmen zu messen. Der Gesamtwert für die Datenkompetenz des Unternehmens wird als Summe der drei Säulenwerte berechnet von 0 bis zu einem maximalen Wert von 100.

2)       Die Umfrage wurde von PSB Research Mitte 2018 durchgeführt. Die Entscheidungsträger wurden aus globalen börsennotierten Unternehmen mit mindestens 500 Mitarbeitern ausgewählt, die ein breites Spektrum von Branchen vertreten, darunter Banken und Finanzdienstleistungen, Fertigung, Einzelhandel, Transport, Gesundheitswesen, Energie, Bauwesen, Versorgungsunternehmen und Kommunikation. Jeweils 200 Interviews wurden in den USA und Europa, 204 in Asien durchgeführt.

DGI

KI macht Schule

16. – 18. September, KI macht Schule – DGI-Forum Wittenberg – Das Programm:

16. September

14:00 Begrüßungen

14:15
Prof. Dr. Matthias Ballod, Martin-Luther-Universität Halle-Wittenberg
Ermächtigung und Entmündigung durch KI in der Bildung

15:30

Stefan Holtel, PwC Wirtschaftsprüfungsgesellschaft München,
Nicht für die Schule, sondern für die Digitalisierung lernen wir. Aber wie?

Prof. Dr. Matthias Hagen, Martin-Luther-Universität Halle-Wittenberg
KI-basierte Paraphrasierung zur Textverdichtung

16:30

Prof. Dr. Jutta Bertram, FH Hannover
KI-Kompetenz praktisch

17:00

Prof. Dr. Jörn Loviscach, FH Bielefeld
Lehren und Lernen im Zeitalter der Digitalisierung

17:30

Kurzpräsentationen aktueller Projekte:

Prof. Dr. Joachim Griesbaum, Universität Hildesheim
Zukunftsdiskurse – Informationskompetenz und Demokratie (IDE):
Bürger, Suchverfahren und Analyse-Algorithmen in der politischen Meinungsbildung

Bettina Gierke, FID BBI Wolfenbüttel
Fachinformationsdienst Buch-, Bibliotheks- und Informationswissenschaft.

17. September

9:00

Prof. Dr. Matthias Ballod, Martin-Luther-Universität Halle-Wittenberg,
Stefanie Klein, Martin-Luther-Universität Halle-Wittenberg
Didaktik statt Technik - Ergebnisse der DGI-Umfrage zu KI in der Bildung

9:45

Dr. Fabian Zehner, DIPF Frankfurt am Main
PISA-Textantworten automatisch auswerten  

11:00

Prof. Dr. Jutta Bertram, FH Hannover
KI-Kompetenz praktisch

11:30

M. Sc. Inga Kampmann, Martin-Luther-Universität Halle-Wittenberg
Semantische Domänenmodellierung mit T-MITOCAR-Artemis. Ein heuristischer und epistemologischer Ansatz zur Modellierung der Wissensdomäne Bildungswissenschaften

12:00

Dr. Olivetta Gentilin, Liceo Statale Vicenza Italien
KI in der Schule: Digitale Lehrkonzepte und
Anwendungsbeispiele für den Fremdsprachenunterricht– Zu welchen Ergebnissen

14:00

[D-3]-Projekt-Team in Kooperation mit Prof. Dr. Matthias Ballod
Workshop des D-3-Projekts: Wer entscheidet, welche Nachrichten mich interessieren?

16:30

Dr. Jürgen Buder, Leibniz-Institut für Wissensmedien Tübingen
Wieviel Mensch steckt in der Maschine?.

17:15

Prof. Dr. Isabell Otto, Universität Konstanz
Digitale Kompetenzen für Studierende aller Fachrichtungen.
Der Advanced Data and Information Literacy Track an der Universität Konstanz

18:30

Gesellschaftsabend des DGI-Forums


18. September

9:00

Dr. Sue-Ann Bäsler, Dr. Felix Sasaki, Cornelsen Verlag Berlin
KI – Herausforderungen und Chancen für die Gestaltung von Bildungsmedien

9:30

Petra Wagner, GENIOS München
GENIOS Schule 

10:00

Julian Hocker M.A., DIPF Frankfurt am Main
Semantic Wiki – Technologien für die Bildungsforschung

11:00

Werner Povoden, AKI RP/Eifel
CSPMEDI-plan – Eine App von Patienten für Patienten gemacht

11:30

Open Table: KI, Digitalität, Offenheit – was macht die Schule der Zukunft?  

12:30

Öffentliche Diskussion
Moderation: Prof. Dr. Matthias Ballod
Teilnehmer:
Dr. Stefan Luther, BMBF Berlin
Dr. Olivetta Gentilin, Liceo Statale Vicenza Italien
Prof. Dr. Günther Neher, FH Potsdam und KIBA

14:00

Mitgliederversammlung der DGI
 .

 

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