STRATEGIE20. August 2020

Datenkompetenz ausschöpfen: Den Wert von Daten erkennen, verstehen und endlich als Chance nutzen!

Experte für Datenkompetenz
Wolfgang Kobek, QlikQlik

Die Digitalisierung spielt in allen Bereichen des Lebens eine immer wichtiger werdende Rolle – so auch in der Finanzbranche. Sie bringt enorme Datenmengen mit sich, die die Finanzbranche vor neue Herausforderungen in Sachen Datenkompetenz stellt. Herausforderungen, die aber auch großes Potenzial bieten. Man muss nur wissen, wie man dieses ausschöpfen kann!

von Wolfgang Kobek, SVP EMEA beim Data-Analytics-Spezialisten Qlik

Banken sammeln Daten. Viele Daten. Wichtig ist, dass Finanzdienstleister erkennen, wie sie die digitalen Technologien als Werkzeuge nutzen, um den Kunden einen Mehrwert zu bieten. Dabei spielt z. B. die individuelle Beratung der Kunden eine wichtige Rolle.

Damit dies gelingt, sind jedoch Investitionen in digitale Infrastrukturen und die gezielte Qualifizierung von Mitarbeitern wichtig. In der Theorie ist also klar, welcher Weg gegangen werden muss, aber wie lässt sich das in der Praxis umsetzen?“

Sind die Mitarbeiter mit dem entsprechenden Wissen für den Umgang mit Daten ausgestattet? Mit dieser Frage beschäftigt sich die Studie „The Human Impact of Data Litercacy“ in verschiedenen Branchen – unter anderem im Finanzsektor. Während 87 Prozent aller befragten Mitarbeiter weltweit Daten als erfolgskritisch für ihre Arbeit wahrnehmen, sind es im Finanzbereich 90 Prozent. Der Wert für Deutschland ist sogar noch höher: Hier sind 94 Prozent der Befragten aus dem Finanzsektor von der großen Bedeutung der Daten für ihren Job überzeugt.

Das Bewusstsein für Daten reicht nicht aus – sie müssen auch verstanden werden!

Die Studie zeigt allerdings auch eine große Diskrepanz: Nur 19 Prozent der Befragten hierzulande aus dem Finanzbereich fühlten sich, als sie ihren aktuellen Job antraten, gut auf den Umgang mit Daten vorbereitet.

Insgesamt gaben sogar 80 Prozent an, sie seien überfordert bzw. fühlten sich unwohl, wenn es darum geht, mit Daten zu arbeiten und nur 43 Prozent von ihnen vertrauen ihren Entscheidungen mehr, wenn diese auf Daten beruhen.“

Betrachtet man diese Ergebnisse vor dem Hintergrund, welchen Mehrwert Daten zu liefern im Stande sind, sollte dieser Wert deutlich höher ausfallen. Die Studienergebnisse zeigen: Im Finanzsektor besteht Handlungsbedarf in Sachen Datenkompetenz!

Wo ein Wille, da ein Weg

Daten sind ein solides Fundament für eine Entscheidungsfindung, die auf Fakten statt auf Bauchgefühl basiert.

Deshalb sollte es langfristig zum Ziel werden, den Anteil der Mitarbeiter, die datenbasierten Entscheidungen vertrauen, zu steigern.“

39 Prozent der Befragten gaben an, dass ihnen eine Schulung in diesem Bereich helfen würde, ihre eigene Produktivität zu steigern. Jedoch werden Schulungen allein nicht reichen, um diese Lücke zu schließen. Was also braucht ein Finanzinstitut, um sich hier weiterzuentwickeln? Diese fünf Schritte helfen, Datenkompetenz zu etablieren.

Fünf Schritte für mehr Datenkompetenz im Unternehmen

Autor Wolfgang Kobek, Qlik
Wolfgang Kobek ist SVP EMEA beim Data-Analytics-Spezialisten Qlik (Website) und ordnet für das IT-Finanzmagazin die neusten Ergebnisse der Studie „The Human Impact of Data Literacy“ für den Finanzsektor ein.

Ernennung eines „Daten Champions“: Sie/ Er verantwortet die Zielsetzung- und Erreichung: Am Anfang sollte immer die Fragestellung stehen: Welche Ziele möchte das Unternehmen erreichen und welche Daten sind dafür hilfreich. Ist dies definiert, können Unternehmen im nächsten Schritt festlegen, welche Abteilung wie mit den Daten arbeiten muss, um die gesteckten Ziele zu erreichen. Wichtig ist, dass die Belegschaft ins Boot geholt wird: Jeder einzelne Mitarbeiter muss sich im Klaren darüber sein, was von ihm erwartet wird. Meist übernimmt diese Aufgabe federführend der Chief Data Officer (CDO) oder der Chief Information Officer (CIO). Sie fungieren in der kompletten Organisation als Datenbotschafter und arbeiten mit den unterschiedlichen Interessensgruppen zusammen. Ziel ist es, die besten Möglichkeiten zur Datennutzung in den einzelnen Segmenten zu erarbeiten und anschließend einen Plan für das damit verbundene Change-Management zu erstellen.

Vorarbeit leisten: Es ist unerlässlich, sich einen Überblick über die bisherige Nutzung von Daten durch die Mitarbeiter und über ihre Datenkompetenz zu verschaffen. Dabei hilft es, Antworten auf die folgenden Fragestellungen zu erarbeiten:

Wie wurde bisher mit Daten gearbeitet? Über welche Kompetenz bzw. über welches Wissen verfügen die Mitarbeiter aktuell? Ist die passende Technik vorhanden, um einerseits die richtigen Daten zu generieren und zu analysieren und um andererseits aus diesen Rückschlüsse und Erkenntnisse abzuleiten?“

Auf diesem Weg lässt sich identifizieren, welche Schritte nötig sind, um die Mitarbeiter in die Lage zu versetzen, die Ziele des Unternehmens zu erreichen. Sind diese Punkte definiert, ist schon mal ein wichtiger Schritt hin zur Datenkompetenz gemeistert. So auch Kevin Hanegan, Chief Learning Officer, Qlik:
„Die meisten Organisationen sitzen auf einer Goldmine von Talenten. Sie müssen diesen aber das Wissen und die richtigen Werkzeuge an die Hand geben, damit der wahre Wert von Daten erkennbar wird. Nur so werden sie in der Lage sein, das Potenzial ihrer Belegschaft freizusetzen und von den Vorteilen datengesteuerter Entscheidungen zu profitieren.“

Bereitstellung der passenden Tools: Um Mitarbeiter datenkompetent zu machen, bedarf es neben der Definition von Prozessen auch der Ausstattung mit entsprechenden/r Tools und Technik, wie Datenanalyse- und Business-Intelligence-Software. Dabei sollten die Tools folgende Kriterien erfüllen: Die Bereitstellung relevanter Informationen, die Präsentation der Informationen in einer leicht verständlichen Form und die einfache Integration der generierten Information in bestehende Software oder Applikationen. So bekommen Mitarbeiter die Möglichkeit, Erkenntnisse aus Daten zu generieren und diese vor dem Kunden oder dem Vorgesetzten mit den entsprechenden Daten und Fakten zu untermauern.

Schulung zur Verbesserung der Datenkompetenz: Die Schulung der Mitarbeiter hinsichtlich möglicher Datennutzung und -Erkenntnisse ist das A und O für mehr Datenkompetenz. Diese Schulungen können auf unterschiedlichen Wegen stattfinden. Denkbar sind E-Learning-Angebote, Vor-Ort Schulungen oder bereits im Unternehmen integrierte Qualifizierungsinitiativen. Schulungen sollten sich allerdings nicht nur auf die harten, technischen Fähigkeiten konzentrieren, die für Datenprozesse erforderlich sind.

Sie sollten auch die Soft Skills umfassen, die dem Menschen helfen, den vollen Wert der Daten zu erkennen.“

Beispiele sind die Zusammenarbeit, Neugier, kritisches Denken oder Storytelling. Business Intelligence, künstliche Intelligenz, Chatbots und biometrische Authentifizierung gehören laut Befragungen zu den wichtigsten Technologien. Wichtig ist, dass es sich um ein kontinuierliches Lernprogramm handelt, das die Fähigkeiten anhaltend stärkt und weiterentwickelt.Daten

Den Aufbau von Datenkompetenz als Co-Evolution verstehen: Durch die wachsende Verbreitung neuer Datentechnologien, wie beispielsweise bei der Automatisierung oder dem maschinellen Lernen, wird klar: Die Möglichkeiten, die uns der richtige Umgang mit Daten bietet, sind noch lange nicht ausgeschöpft und werden es auch nie sein. Deshalb ist es so wichtig, in den Unternehmen das Bewusstsein zu verankern, dass es mit einer einmaligen Schulung der Mitarbeiter nicht getan ist.

Die Vermittlung von Datenkompetenz ist ein fortlaufender Prozess. So müssen Datentools regelmäßig neu bewertet werden, damit sie den sich ändernden Ansprüchen der Anwender gerecht werden.“

Und: Datenkompetenz muss Teil der Ausbildung und Weiterentwicklung der Mitarbeiter werden. Nur so kann gewährleistet werden, dass das Thema in den Finanzinstituten die notwendige Verankerung erfährt und langfristig zur Unternehmensentwicklung und zum Unternehmenserfolg beiträgt.

Weiterbildung der Mitarbeiter als Erfolgsfaktor in einer datenorientierten Finanzwelt

Die fortschreitende Digitalisierung und der rasante Anstieg von Smartphone- und der Social-Media-Nutzung beschert den Banken enorme Datenschätze. Durch BI- und Analyselösungen kann nicht nur das Kundenverhalten besser verstanden werden, es lassen sich auch die Kosten und Erlöse für die unterschiedlichsten Unternehmensbereiche schnell und zuverlässig eruieren. Es ist also klar ersichtlich: Banken müssen auf den Zug der Digitalisierung aufspringen, damit ihnen junge, dynamische Start-Ups ihren Platzt nicht streitig machen.Wolfgang Kobek, Qlik

 
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