In einer Welt, in der generative KI wie ChatGPT, Gemini und Microsoft Copilot das Geschäft revolutionieren, ist Datenkompetenz keine Option mehr – sie ist ein Muss. Daten sind heute das Öl, das die Motoren der Innovation schmiert. Aber: Nur wer den Umgang mit Daten beherrscht, kann dieses Potenzial voll ausschöpfen.
Datenkompetenz bedeutet, mehr als nur Zahlen zu verstehen. Es geht darum, Daten zu nutzen, um intelligente Entscheidungen zu treffen, neue Geschäftsmodelle zu entwickeln und in Zeiten von Unsicherheiten den Kurs zu halten. Aber wie sieht das konkret aus?
Stell dir Datenkompetenz als das Lesen und Schreiben des 21. Jahrhunderts vor. Es reicht nicht mehr, nur „lesen“ zu können. Mitarbeiter müssen Daten nicht nur verstehen, sondern sie im Kontext einordnen, interpretieren und mit ihnen arbeiten. Diese Fähigkeit wird umso wichtiger, da Tools wie ChatGPT und Co. es ermöglichen, auf Basis von Daten völlig neue Einsichten zu gewinnen.
Besonders im Kontext der generativen KI geht es nicht nur darum, Daten zu erfassen, sondern diese effizient zu nutzen. Ein KI-Modell kann enorme Datenmengen analysieren, Muster aufzeigen und daraus verwertbare Erkenntnisse generieren – aber nur, wenn die Menschen, die diese Tools nutzen, auch verstehen, wie sie die Ergebnisse interpretieren und anwenden können. Und das ist die Brücke zwischen Technik und Geschäftswert.
Unternehmen, die nicht datenkompetent sind, laufen Gefahr, den Anschluss zu verlieren. Sie verpassen wertvolle Chancen, weil sie nicht in der Lage sind, mit den enormen Datenmengen, die täglich generiert werden, etwas anzufangen. Aber was bringt es, riesige Datenmengen zu horten, wenn niemand weiß, wie man sie nutzt?
Betrachte es mal so: Generative KI hat das Potenzial, Muster und Zusammenhänge zu erkennen, die der Mensch allein nicht finden könnte. Doch ohne ein grundlegendes Verständnis von Daten wird dieses Potenzial nicht ausgeschöpft. Datenkompetente Teams können besser mit diesen Technologien interagieren, sie optimal einsetzen und die Erkenntnisse in strategische Entscheidungen umwandeln.
Gartner hat bereits 2020 darauf hingewiesen, dass Unternehmen, die ihre Datenkompetenz nicht fördern, bis zu 50 % der möglichen Geschäftsvorteile aus Big Data und KI verpassen. Selbst die besten KI-Tools sind nur so gut wie die Menschen, die sie bedienen. Also: Wer keine Datenkompetenz entwickelt, wird abgehängt.
Stell dir vor, du hast ein Team, das nicht nur weiß, wie man ChatGPT und Copilot einsetzt, sondern auch versteht, welche Daten diese Systeme füttern und welche Entscheidungen auf Basis dieser Daten getroffen werden müssen. Das wäre ein Game-Changer.
Generative KI ist keine Blackbox. Sie liefert nicht einfach Ergebnisse, die unkritisch hingenommen werden können. Um ihre Stärken wirklich zu nutzen, müssen deine Teams wissen, wie sie die richtigen Fragen stellen, die Ergebnisse kritisch hinterfragen und diese zur Verbesserung von Prozessen, Produkten oder Dienstleistungen einsetzen.
Datenkompetenz in Kombination mit generativer KI erlaubt es, mehr als nur vergangenheitsorientierte Analysen zu fahren. Unternehmen können in die Zukunft blicken, Szenarien simulieren und fundierte Vorhersagen treffen. Von „was ist passiert?“ über „warum ist es passiert?“ bis hin zu „was wird wahrscheinlich passieren?“ – das ist die Macht der KI, wenn sie auf einer soliden Grundlage von Datenkompetenz aufbaut.
Hier sind sechs Schritte, wie du Datenkompetenz gezielt ausbauen kannst – und das mit Blick auf die neuen Möglichkeiten der generativen KI:
Wie sieht es aktuell mit der Datenkompetenz in deinem Unternehmen aus? Welche Tools nutzen deine Teams, um Entscheidungen zu treffen? Verstehen sie, wie KI-Modelle wie ChatGPT funktionieren und welche Daten sie benötigen?
Du brauchst nicht nur Analysten, sondern auch Brückenbauer – Mitarbeiter, die zwischen den Datenexperten und den Geschäftsabteilungen vermitteln können. Diese „Übersetzer“ spielen eine Schlüsselrolle in einer datenkompetenten Organisation.
Warum ist Datenkompetenz im Zeitalter von generativer KI so wichtig? Deine Teams müssen verstehen, dass es nicht nur um Technik geht, sondern um das Erschließen von Geschäftsmodellen und Wettbewerbsvorteilen.
Einfach nur Daten sammeln reicht nicht. Sorge dafür, dass alle Mitarbeitenden Zugang zu den relevanten Daten haben – und dass sie Tools wie Microsoft Copilot oder Google Bard einsetzen können, um diese Daten zu analysieren und zu nutzen.
Fange klein an. Starte mit Pilotprojekten, bei denen Teams lernen, wie sie generative KI in ihre Arbeitsprozesse integrieren können. Nutze diese Erkenntnisse, um dein Programm kontinuierlich zu optimieren.
Deine Führungskräfte sollten den Nutzen von Daten und KI vorleben. Wenn ein neuer Vorschlag auf den Tisch kommt, dann sollten Daten und Analysen im Zentrum stehen. So schaffst du eine datenorientierte Kultur, die nachhaltig ist.
Datenkompetenz ist nicht nur ein Nice-to-have – sie ist entscheidend, um in einer Welt, die von Daten und KI getrieben wird, erfolgreich zu sein. Unternehmen, die diese Fähigkeit aufbauen, werden besser in der Lage sein, die Vorteile von Technologien wie ChatGPT und Copilot zu nutzen. Es geht darum, sich den Herausforderungen der Zukunft zu stellen und die Chancen von morgen zu ergreifen. Denn eines ist sicher: Wer heute nicht in Datenkompetenz investiert, wird morgen den Anschluss verlieren.
Datenkompetenz bedeutet, die Fähigkeit zu haben, Daten zu verstehen, zu interpretieren und sie für Entscheidungen und Innovationen zu nutzen – unabhängig davon, ob du ein Data Scientist bist oder nicht. Im Zeitalter der KI ist das unverzichtbar.
Generative KI wie ChatGPT kann riesige Datenmengen verarbeiten, aber nur Teams mit Datenkompetenz können diese Erkenntnisse richtig interpretieren und anwenden.
Schaffe Zugang zu Daten, fördere ein Verständnis dafür, warum Daten wichtig sind, und implementiere Schulungsprogramme, die den Umgang mit Tools wie Microsoft Copilot oder Google Bard beinhalten.
Nein! Datenkompetenz ist für alle in deinem Unternehmen wichtig. Jeder, der Entscheidungen trifft oder Prozesse optimiert, profitiert von einem besseren Verständnis für Daten.
KI-Tools helfen dir, aus Daten schnell wertvolle Erkenntnisse zu gewinnen. Sie erleichtern die Analyse und Interpretation, machen Daten zugänglicher und unterstützen datenbasierte Entscheidungen.
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Business Intelligence ist schon seit einigen Jahren ein Modewort. Es wurde meist in Verbindung mit Entscheidungsunterstützungssystemen, Data Warehouse, Data Mining, Berichten, Abfragen und OLAP genannt. Die meisten von uns haben Business Intelligence (BI) mit einem Entscheidungsunterstützungssystem verwechselt, da BI zwar eine breite Kategorie von Anwendungen und Technologien zum Sammeln, Speichern, Analysieren und Bereitstellen des Zugriffs auf Daten ist, aber hauptsächlich von Unternehmen für die Analyse von Geschäftsdaten und deren Präsentation für das Management zur Entscheidungsfindung verwendet wurde. In letzter Zeit haben sich die Dinge geändert. Jetzt hat jede Anwendung oder Lösung, die wir betrachten, Business Intelligence-Funktionen, ein Dashboard, Analysen, Berichte und manchmal sogar Abfragen eingebaut.
