Förderung der KI-Kompetenz durch Datendemokratisierung: Aufbau einer datengesteuerten Kultur

Der Mangel an Datenkompetenz bremst Unternehmen aus. Im letzten Jahrzehnt haben wir bis zum Überdruss über Big Data und die Menge an Daten gehört, die Unternehmen sammeln, aber viele Mitarbeiter wissen nicht, wie sie damit umgehen oder was sie damit anfangen sollen.

In einem Bericht von Data Camp aus dem Jahr 2023 glauben 78 % der US-Führungskräfte und 89 % der britischen Führungskräfte, dass Datenkompetenz für die täglichen Aufgaben ihres Teams wichtig ist.

Quelldatenlager

Datenkompetenz ist die Fähigkeit, Daten auf sinnvolle Weise zu untersuchen, zu verstehen und mit ihnen zu kommunizieren. Wenn Mitarbeiter Daten hinterfragen und diskutieren, sind sie datenkompetent. Wenn sie Daten einfach so akzeptieren, wie sie präsentiert werden, sind sie es nicht. Wenn sie neugierig auf Daten sind und ihren Kontext berücksichtigen, sind sie datenkompetent; wenn sie Daten isoliert betrachten, sind sie es nicht. Wenn sie den Wert von Daten verstehen und Erfahrung, Daten und kritisches Denken bei ihren Entscheidungen in Einklang bringen können, sind sie datenkompetent. Wenn sie nur ihrem Bauchgefühl folgen, sind sie es nicht.

Die befragten Führungskräfte sind außerdem der Ansicht, dass präzise Entscheidungsfindung (63 %), Innovationsfähigkeit (48 %) und die Fähigkeit, bessere Kundenerlebnisse zu schaffen (41 %) zu den wichtigsten Werten gehören, die datenkompetente Mitarbeiter schaffen. Diese Fähigkeiten sind wichtige Treiber für Erfolg und gesteigerten Unternehmenswert.

Ein wesentlicher Faktor für die mangelnde Datenkompetenz von Unternehmen sind fehlende Kenntnisse und Fähigkeiten im Umgang mit Daten, aber auch der fehlende Zugang zu hochwertigen Daten, Tools und Ressourcen.

Datendemokratisierung und Datenkompetenz

Die Demokratisierung von Daten kann ein wesentlicher Faktor für die Verbesserung der Datenkompetenz in Ihrem Unternehmen sein.

Datendemokratisierung ist eine Strategie, die das für den Datenzugriff erforderliche technische Wissen reduziert. Durch weniger technische Hürden können auch Laien auf Daten zugreifen und so ihren Daten-IQ steigern. So wie der Zugang zu einer Bibliothek die Lesefähigkeit verbessert und die Neugier weckt, kann der Zugang zu Daten Mitarbeitern helfen, diese besser zu verstehen.

Nicht demokratisierte Daten sind in komplexen technischen Datenspeichern mit strengen und umfassenden Zugriffsbeschränkungen gesperrt. Um auf die Daten zugreifen zu können, müssen Dateningenieure Datenpipelines erstellen und Governance-Richtlinien befolgen. Angesichts dieser Art von Barrieren ist der Datenzugriff zeitaufwändig und erfordert knappe Datentechnikressourcen. Mitarbeiter, die Daten untersuchen möchten, müssen ebenfalls die Berechtigung zum Zugriff erhalten. Angesichts dieser Barrieren muss der Datenzugriff wohlüberlegt und gezielt erfolgen. Der Zugriff auf und die Kombination mehrerer Datensätze nur zum Erkunden von Trends und Validieren von Ideen rechtfertigt nicht die Ressourcen, die zum Zugriff auf die Daten und deren Bereinigung erforderlich sind.

Eine Datendemokratisierungsstrategie bietet Datenkonsumenten die Tools und Befugnisse, um auf geeignete Datensätze zuzugreifen. Datendemokratisierung ermöglicht auch einen besseren Datenaustausch zwischen verschiedenen Abteilungen und Datensilos. Durch einen besseren Datenaustausch können Mitarbeiter Daten erkunden, mit denen sie möglicherweise nicht so vertraut sind, um ein besseres Verständnis zu fördern und ihre Neugier zu wecken. Daten aus verschiedenen Bereichen werden möglicherweise nicht auf die gleiche Weise präsentiert, verwenden nicht die gleiche Terminologie oder berechnen Metriken einheitlich. Die Auseinandersetzung mit diesen Unterschieden erweitert die Kompetenz. Es erleichtert auch stärkere bereichsübergreifende Diskussionen über Daten, hinterfragt Annahmen und steigert das Lernen.

Obwohl die Demokratisierung von Daten positive Auswirkungen auf die Datenkompetenz haben kann, kann das System ohne effektive Schulung zusammenbrechen. So wie Demokratie als Regierungsform mit einer ungebildeten Wählerschaft nicht gut funktioniert, erfordert auch die Demokratisierung von Daten Bildung und Schulung. Datenkundige Mitarbeiter sollten die Grundlagen der Statistik verstehen. Sie sollten die Konzepte von Durchschnitt, Median und Standardabweichung verstehen. Sie müssen den Unterschied zwischen Korrelation und Kausalität sowie Signal und Rauschen verstehen.

Durch besseren Zugang und Schulung lernen Mitarbeiter, wie sie mit Daten Geschichten erzählen können. Mit Geschäftserfahrung in Kombination mit Datenkompetenz und -zugriff können Mitarbeiter Daten nutzen, um Geschichten zu erzählen, die Meinungen ändern und den Fortschritt vorantreiben. Hier wird erheblicher Geschäftswert geschaffen, da Ressourcen effektiver investiert werden können, um die Unternehmensleistung zu steigern.

Wenn Sie die Denkweise Ihrer Mitarbeiter ändern und ihnen die Werkzeuge zur Verfügung stellen, mit denen sie ihre Leistung steigern können, sind sie auch zufriedener und bleiben eher im Unternehmen. Untersuchungen von Tableau haben ergeben, dass 80 % der Mitarbeiter eher bei einem Unternehmen bleiben, das Programme zur Datenqualifizierung anbietet.

Durch besseren Zugriff können Mitarbeiter dazu inspiriert werden, mehr zu lernen, ihren Wissensschatz zu erweitern und noch mehr zu erforschen und zu verstehen. Diese Feedbackschleife führt zu Wissen, Kompetenz, besseren Entscheidungen, Innovation und einem höheren Unternehmenswert.

Datenkompetenz unterstützt KI-Kompetenz.

Mit dem Aufkommen von ChatGPT ist die Fähigkeit der generativen KI im Mainstream angekommen, aber wir haben noch einen langen Weg vor uns, um herauszufinden, wie wir sie am besten implementieren können, um die Effizienz zu steigern und gleichzeitig das Risiko zu managen. Um ihr volles Potenzial auszuschöpfen, sind größere KI-Kenntnisse erforderlich.

KI-Kompetenz ist die Erweiterung der Datenkompetenz. Wie bei der Datenkompetenz geht es bei der KI-Kompetenz darum, über die Fähigkeiten und Kompetenzen zu verfügen, die erforderlich sind, um KI-Anwendungen und -Technologien effektiv zu nutzen. Während KI-Kompetenz zusätzliche berufliche Kompetenzen umfasst, beginnt sie an derselben Stelle wie die Datenkompetenz mit kritischen Denkfähigkeiten.

Da KI noch eine relativ neue Technologie ist, herrscht große Verwirrung darüber, wie sie funktioniert und wozu sie fähig ist. KI-Kompetenz erfordert ein grundlegendes Verständnis davon, wie KI funktioniert. Dazu gehört vielleicht nicht die anspruchsvolle Mathematik und Statistik, die hinter Algorithmen steckt, aber datenkompetente Mitarbeiter müssen die Konzepte hinter den Modellen verstehen.

Das Verständnis von Konzepten wie neuronalen Netzwerken, Entscheidungsbäumen und linearer Regression sowie das Wissen um die Stärken und Schwächen jedes Ansatzes bei der Lösung spezifischer Probleme sind wichtige Fähigkeiten, die Sie erlernen müssen, um kompetenter zu werden. Sie müssen nicht in der Lage sein, ein lineares Regressionsmodell zu erstellen, aber es ist wichtig zu verstehen, wozu es fähig ist und wozu nicht.

Wie bei der Datenkompetenz müssen Mitarbeiter auch bei der KI-Kompetenz verstehen, wie Daten gesammelt und verarbeitet werden und wie sich dies auf die Ergebnisse auswirkt. Die Rolle synthetischer Daten ist ein weiteres wichtiges Konzept, dessen man sich bewusst sein muss.

Zu verstehen, wo KI-Modelle Fehler machen, ist auch der Schlüssel zur KI-Kompetenz. Für eine effektive Implementierung ist es wichtig, ein gutes Gespür dafür zu haben, wie man Verzerrungen in Modellen erkennt, um sicherzustellen, dass sie ethisch einwandfrei verwendet werden. KI-Modelle entwickeln sich ständig weiter und lernen dazu. In einigen Fällen können neue Daten dazu führen, dass Modelle abweichen und die Leistung nachlässt. Datenkundige Mitarbeiter sollten sich dieses Risikos bewusst sein.

Mitarbeiter mit Datenkompetenz können über typische KI-Anwendungsfälle hinausblicken und Innovationen hervorbringen. Datenkompetente Mitarbeiter können KI-kompetent werden und lernen, wie sie ihren Wertbeitrag skalieren und ihre Produktivität steigern können. Eine gesunde Portion Skepsis in Bezug auf die Datenqualität ist von größter Bedeutung, um sicherzustellen, dass KI-Modelle keine großen Fehler machen oder Verzerrungen verstärken. Datenkompetente Mitarbeiter können die Qualität und Nuancen der Daten verstehen, die zum Trainieren von Datenmodellen verwendet werden, und deren Verhalten und Ergebnisse interpretieren.

Datendemokratisierung und KI-Kompetenz

Da KI immer alltäglicher wird, wird es sehr wichtig sein, dass die Menschen in der Lage sind, sie unter Kontrolle zu halten. Um sicherzustellen, dass KI richtig funktioniert, gilt: Je mehr daten- und KI-kundige Mitarbeiter Sie in Ihrem Unternehmen haben, desto geringer ist das Risiko, dass KI große Fehler macht. Wenn die Mehrheit der Mitarbeiter versteht, wie KI funktioniert, und die ihnen zur Verfügung stehenden und in Arbeitsabläufe integrierten Testtools und -daten ein Wettbewerbsvorteil im aufkommenden KI-Zeitalter sein werden. Wenn jeder Mitarbeiter ein Modell jedes Mal testen kann, wenn er ein Ergebnis erhält, das ein wenig daneben zu liegen scheint, verringert sich das Potenzial, dass KI große Fehler macht.

Wie Menschen und Maschinen mit Daten interagieren und zusammenarbeiten, wird die Leistung wettbewerbsfähiger Organisationen maßgeblich beeinflussen. Je weniger Barrieren und Reibungen zwischen Menschen und Maschinen bestehen, desto mehr Möglichkeiten gibt es, an Daten zusammenzuarbeiten und die Leistung der Organisation zu steigern.

Während die Demokratisierung von Daten die Produktivität eines typischen Mitarbeiters steigern kann, kann sie auch hochqualifizierten Datenwissenschaftlern zugute kommen. Datenwissenschaftler können die Leistung ihrer Modelle mit diskreten Datensätzen verbessern, die im gesamten Unternehmen vorhanden sein können. In vielen Fällen, in denen Daten nicht demokratisiert sind, erfordert der Zugriff auf Daten in anderen Datensilos Autorisierungs- und Datentechnikkenntnisse. Ohne eine Datendemokratisierungsstrategie in Verbindung mit einer Datenermittlungsstrategie wissen Datenwissenschaftler möglicherweise nicht einmal, dass ein Datensatz existiert, der ihr Modell verbessern könnte. Ohne Zugriff auf alle Daten greifen Datenwissenschaftler möglicherweise auf schlechte Datensätze mit Fehlern oder Verzerrungen zurück, die eine KI-Strategie beeinträchtigen können.

Förderung von KI und Datenkompetenz

Die Integration von Datendemokratisierung, Datenkompetenz und Schulung in Ihre Unternehmenskultur führt zu besseren Ergebnissen. Ein einfacher Zugang zu Schulungen ist eine einfache Möglichkeit, Daten- und KI-Kompetenz zu fördern. Zwar ist eine etwas höhere Investition erforderlich, aber die Umsetzung einer Datendemokratisierungsstrategie, die einen einfachen Datenzugriff ermöglicht, ermöglicht es den Mitarbeitern, ihre Fähigkeiten zu nutzen, um zu einer verbesserten Unternehmensleistung beizutragen. Um Ihre Datenkultur zu stärken, ermutigen Sie erfahrenere Datenwissenschaftler, Führungsrollen zu übernehmen, um die Kompetenz im gesamten Unternehmen zu steigern. Das Ermöglichen von Datenchats und das Anregen von Diskussionen sowie Übungen zum Erzählen von Datengeschichten kann dazu beitragen, Vertrauen in das Verständnis von Daten und KI aufzubauen.