Da die Welt von Tag zu Tag vernetzter und datengesteuerter wird, ist es für Fachleute in allen Bereichen unerlässlich, effektiv auf Daten zugreifen und diese nutzen zu können. Dieser Artikel enthält eine Definition von Data Literacy (deutsch: “Datenkompetenz”), beschreibt die verschiedenen Methoden zum Sammeln und Analysieren von Daten und skizziert ein Framework zum Erlernen der Datenanalyse.
Wenn Sie diese Konzepte verstehen, sind Sie besser gerüstet, fundierte Entscheidungen auf der Grundlage von Daten zu treffen und effektive Inhalte zu erstellen, die Ihre Argumente unterstützen.
Was ist Data Literacy?
Datenkompetenz (engl. „Data Literacy“) bezieht sich auf die effektive und effiziente Nutzung von Daten. Es umfasst nicht nur das Verstehen der Daten, sondern auch die Fähigkeit, sie zu nutzen, um fundierte Entscheidungen zu treffen. Damit deckt es eine gewisse Grundausbildung im Thema Datennutzung ab. Generell kann Datenkompetenz durch verschiedene Methoden und Frameworks gelehrt und verbessert werden.
Definition von Datenkompetenz
Datenkompetenz ist ein multidisziplinärer Begriff, der eine Vielzahl von Bereichen wie Informationstechnologie, Statistik, Bibliothekswissenschaft und Wirtschaft abdeckt. Im Allgemeinen bezieht es sich auf die Fähigkeit von Menschen, Daten zu verwenden, um ihre Aufgaben und Ziele zu erreichen. Es gibt jedoch keine einheitliche Definition von Datenkompetenz, die von allen akzeptiert wird. Stattdessen konzentrieren sich unterschiedliche Definitionen auf unterschiedliche Aspekte der Datennutzung.
Eine gängige Definition von Datenkompetenz findet sich im Bericht des National Center for Education Statistics (NCES) „Alignment of Data Literacy Learning Outcomes with College-Level Coursework in Information Science“ (2012). Dieser Bericht definiert Datenkompetenz als „die Fähigkeit, Informationsprodukte effektiv und effizient zu finden, zu verstehen, zu bewerten, zu nutzen und zu präsentieren“. Diese Definition umfasst nicht nur das Wissen, wie man Daten findet und verwendet, sondern auch das Verständnis der darin enthaltenen Informationen und das Treffen fundierter Entscheidungen auf der Grundlage dieser Informationen.
Eine weitere gängige Definition von Datenkompetenz findet sich im Bericht der National Standards for Educational Technology (NSET) „Data Literacy for Students: A Framework for K-12 Educators“ (2009). Dieser Bericht definiert Datenkompetenz als „die Fähigkeit, Informationen mithilfe von Technologien zu finden, zu verwenden, zu verstehen und zu erstellen“. Diese Definition umfasst nicht nur das Wissen, wie man Technologie nutzt, um Daten zu finden und darauf zuzugreifen, sondern auch zu verstehen, welche Art von Daten verfügbar sind und wie man sie nutzt, um seine Ziele zu erreichen.
Vor welchen Herausforderungen stehen Menschen bei der Nutzung von Daten?
Eine häufige Herausforderung, der Menschen bei der Verwendung von Daten gegenüberstehen, ist der Versuch, die richtigen Informationen zu finden. Oft können die online oder in gedruckter Form verfügbaren Informationen verwirrend oder überwältigend sein. Darüber hinaus wissen viele Menschen nicht, wie sie bestimmte Software oder Tools verwenden, um auf Daten zuzugreifen oder diese zu analysieren. Dies kann es schwierig machen, effektive Strategien zu entwickeln oder Ihre Ziele zu erreichen.
Eine weitere häufige Herausforderung, der Menschen bei der Verwendung von Daten gegenüberstehen, ist das Verständnis des Datenformats. Datenformate sind oft ungewohnt oder schwer verständlich. Dies kann es erschweren, die notwendigen Informationen aus den Daten zu extrahieren oder sinnvoll zu nutzen. Außerdem können falsche Annahmen über das Format der Daten dazu führen, dass aus den Daten ungenaue Schlussfolgerungen gezogen werden.
Eine weitere häufige Herausforderung, mit der Menschen bei der Verwendung von Daten konfrontiert sind, sind unzureichende Informationen. Oft sind Daten in einem Format verfügbar, für dessen Zugriff oder Verarbeitung bestimmte Software oder Tools erforderlich sind. Wenn die benötigten Informationen nicht in diesem Format verfügbar sind, kann es schwierig sein, die erforderliche Software oder Tools zu finden oder zu kaufen. Dies kann zu Verzögerungen bei der Erledigung Ihrer Aufgabe oder sogar zum Totalausfall führen.
Schließlich besteht eine weitere häufige Herausforderung, der Menschen bei der Verwendung von Daten gegenüberstehen, darin, Fehler zu machen. Manchmal können falsche Annahmen über die Daten dazu führen, dass falsche Schlussfolgerungen aus den Daten gezogen werden. Darüber hinaus können Flüchtigkeitsfehler die Daten beschädigen oder Sie daran hindern, Ihre Aufgabe vollständig zu erledigen.
Welche Methoden und Werkzeuge gibt es für Data Literacy?
Es gibt viele Methoden und Werkzeuge für Data Literacy. Sie lassen sich in zwei Kategorien einteilen: formelle und informelle Tools zur Datenkompetenz.
Formale Tools zur Datenkompetenz umfassen Datenbanken, Taschenrechner, Statistiksoftware und Lernmaterialien. Zu den informellen Tools zur Datenkompetenz gehören soziale Medien, Online-Ressourcen und Gespräche mit Menschen.
Informelle Datenkompetenz-Tools sind oft benutzerfreundlicher und zugänglicher und können auch in Verbindung mit formellen Datenkompetenz-Tools wie Datenbanken oder Taschenrechnern verwendet werden. Sie können beispielsweise eine Datenbank verwenden, um Informationen zu einem bestimmten Thema nachzuschlagen, oder Sie können einen Taschenrechner verwenden, um Durchschnittswerte oder Prozentsätze zu berechnen.
Formale Tools zur Datenkompetenz können Ihnen helfen, die Ihnen zur Verfügung stehenden Daten zu verstehen. Sie können Ihnen auch helfen, nützliche Informationen zu den Daten zu finden, die Effektivität Ihrer Datenerfassungsbemühungen zu messen und Entscheidungen auf der Grundlage der Daten zu treffen.
Es gibt viele verschiedene Möglichkeiten, sich im Umgang mit formellen und informellen Tools zur Datenkompetenz zu qualifizieren. Ein Ansatz besteht darin, sie in Kombination miteinander zu verwenden. Sie könnten beispielsweise eine Datenbank verwenden, um Informationen zu einem bestimmten Thema nachzuschlagen, und dann eine Website oder eine Social-Media-Plattform verwenden, um diese Informationen zu teilen.
Welche Methode Sie auch wählen, denken Sie daran, dass es bei der Datenkompetenz nicht nur darum geht, zu wissen, wie man bestimmte Tools verwendet. Es geht auch darum, die Ihnen zur Verfügung stehenden Daten zu verstehen, die Tools zu verwenden, um die benötigten Informationen zu finden und auf der Grundlage dieser Informationen Entscheidungen zu treffen.
Warum ist Datenkompetenz wichtig?
Datenkompetenz ist wichtig, denn je mehr Menschen verstehen, wie Daten funktionieren und wie sie verwendet werden, desto mehr können sie zu fundierten Entscheidungen beitragen. Datenkompetenz hilft Einzelpersonen, Daten zu lesen, zu analysieren und fundierte Entscheidungen auf der Grundlage verfügbarer Informationen zu treffen.
Datenkompetenz lässt sich in fünf Hauptkategorien unterteilen: Daten verstehen, Daten nutzen, Daten erstellen, Daten kommunizieren und Daten schützen. Das Verständnis von Daten beinhaltet das Wissen, wie man relevante Informationen aus einem gegebenen Datensatz identifiziert. Bei der Verwendung von Daten geht es darum, zu verstehen, wie bestimmte Aufgaben mit Daten ausgeführt werden, z. B. deren Bearbeitung oder Analyse. Das Erstellen von Daten bezieht sich auf den Prozess des Gewinnens oder Erstellens von neuem Wissen oder Erkenntnissen aus vorhandenen Daten. Daten zu kommunizieren bedeutet, Informationen effektiv und für andere verständlich zu vermitteln. Der Schutz von Daten umfasst Maßnahmen, um sicherzustellen, dass die Daten sicher sind und nicht manipuliert werden.
Wer muss datenkompetent sein?
Wer Daten nutzt, sollte mit den Grundlagen der Datenerhebung und -analyse vertraut sein. Sie sollten in der Lage sein, zu erkennen, welche Datenquellen zuverlässig und genau sind, und in der Lage sein, sie für ihre eigenen Entscheidungen zu nutzen. Sie sollten auch mit gängigen Methoden zur Datenanalyse wie Regressions- und Korrelationsanalyse vertraut sein, damit sie die Beziehungen zwischen verschiedenen Informationen verstehen können.
Wie können wir Datenkompetenz entwickeln?
Datenkompetenz ist die Fähigkeit, Daten effektiv zu verstehen, zu nutzen und zu erstellen. Die Entwicklung von Fähigkeiten zur Datenkompetenz kann Menschen helfen, ihre persönlichen Daten zu verstehen, neue Wege zur Verwendung von Daten zu finden und ihre Privatsphäre zu schützen. Es gibt viele Möglichkeiten, Datenkompetenz zu entwickeln, aber einer der effektivsten wege ist die Nutzung eines Frameworks.
Ein standardisiertes Framework garantiert, dass Inhalte komplett und kontinuierlich an Interessenten vermittelt werden. Das Ziel muss sein, dass Menschen verstehen, wie Daten verwendet werden, welche Fragen mit Daten beantwortet werden können und wie man vertrauenswürdige Informationsquellen findet und nutzt.
Framework zur Etablierung von Datenkompetenz
Das hier vorgestellte Rahmenwerk für Datenkompetenz ist eine Reihe von sieben zusammenhängenden Konzepten, die eine Struktur für das Nachdenken über Datenkompetenz bieten.
Die Konzepte sind:
1. Daten: Arten, Quellen, Erhebungsverfahren
Datenarten:
- Strukturierte Daten (z. B. CSV, XML)
- Unstrukturierte Daten (Bilder, Audiodateien)
Datenquellen:
- Organisatorische Datenbanken
- Online-Umfragen
- Software (z.b. APIs)
- Öffentliche Quellen (z.b. webscraping)
Erhebungsverfahren:
- Manuell erhoben
- Automatisierte Erhebung
2. Information: Bedeutung, Qualität, Relevanz
Information ist ein Begriff, der sich auf die Gesamtheit von Fakten und Wissen über etwas bezieht. Es kann auf viele Arten klassifiziert werden, aber man kann es sich auch als die Ressourcen vorstellen, auf die wir Zugriff haben, um Entscheidungen zu treffen. Die Qualität der Informationen kann je nach Quelle variieren und für eine bestimmte Situation relevant oder nicht relevant sein.
3. Analyse: deskriptiv, prädiktiv, präskriptiv
1) Die deskriptive Analyse zielt darauf ab, eine detaillierte und genaue Beschreibung des untersuchten Phänomens zu liefern.
2) Die prädiktive Analyse versucht, Trends oder Muster zu ermitteln, um Daten vorherzusagen. Diese vorhersagen können verwendet werden, um Entscheidungen darüber zu treffen, wie die Situation gehandhabt oder geändert werden soll.
3) Die präskriptive Analyse bietet eine Anleitung, wie das vorliegende Problem basierend maschinellen Vorhersagen am besten angegangen werden kann.
4. Visualisierung: statisch, interaktiv
- Statisch: Diagramm der Daten, Inhaltsverzeichnis, Tortendiagramme, Liniendiagramme, Balkendiagramme
- Interaktiv: Benutzer können die Visualisierung vergrößern und verkleinern, einzelne Datenpunkte anzeigen („Drill down“) und Änderungen am Diagramm vornehmen
5. Ergebnisse kommunizieren: mündlich, schriftlich
1) Mündliche Kommunikation: Sprechen, Hören und Schreiben.
2) Schriftliche Kommunikation: Texte erstellen und verwenden, um Ideen zu kommunizieren.
6. Zusammenarbeit: teambasiert, online
1) Die teambasierte Zusammenarbeit erfolgt durch einen teambasierten Ansatz, bei dem die Mitglieder über eine Kommunikationsplattform miteinander kommunizieren.
2) Online-Zusammenarbeit kann online über Kommunikationsplattformen wie E-Mail, Chat oder Foren stattfinden.
7. Lebenslanges Lernen
Die Initiative für lebenslanges Lernen soll Mitarbeitern helfen, mit den Veränderungen am Arbeitsplatz Schritt zu halten, Fähigkeiten zu erwerben und der Konkurrenz einen Schritt voraus zu sein. Es bietet Mittel für die Aus- und Weiterbildung der Mitarbeiter sowie Möglichkeiten für kontinuierliches Lernen.
Wie man den Erfolg misst
Es gibt keinen definitiven Weg, den Erfolg zu messen, wenn es um Datenkompetenz geht. Es gibt jedoch mehrere häufig verwendete Metriken, die bei der Bewertung des Fortschritts hilfreich sein können. Dazu gehören (1) das Verständnis, wie Daten die Entscheidungsfindung beeinflussen; (2) Daten effektiv zur Problemlösung nutzen; (3) Verbesserung der Fähigkeit zum kritischen Denken; (4) Verbesserung der Kommunikations- und Kooperationsfähigkeiten; und (5) Entwicklung eines kritischen Technologieverständnisses.
Darüber hinaus ist es wichtig, die eigene Datenkompetenz regelmäßig zu überprüfen und bei Bedarf notwendige Anpassungen vorzunehmen. Dies trägt dazu bei, dass Sie sich kontinuierlich weiterentwickeln und neue informationsbezogene Fähigkeiten erlernen.
Fazit
Da sich Unternehmen zunehmend auf Daten verlassen, um fundierte Entscheidungen zu treffen, werden Mitarbeiter, die in der Lage sind, Daten zu verstehen und effektiv zu nutzen, wertvoller. In diesem Artikel haben wir die Definition von Datenkompetenz ausführlich erörtert, einige Methoden zur Entwicklung eines Datenkompetenz-Frameworks beschrieben und Beispiele dafür gegeben, wie diese Methoden am Arbeitsplatz eingesetzt werden können. Indem wir den Lesern einen Überblick darüber geben, was Datenkompetenz ist und was sie beinhaltet, können wir ihnen hoffentlich dabei helfen, sich mit den Werkzeugen auszustatten, die sie benötigen, um effektive Datennutzer in ihren Organisationen zu sein.