Data Literacy Workshop

Im Zuge der Digitalisierung nimmt die Data Literacy Education einen immer größeren Stellenwert ein. Der Stifterverband der Deutschen Wissenschaft zählt Data Literacy zu den Future Skills, die in den nächsten Jahren für das Berufsleben und die gesellschaftliche Teilhabe deutlich wichtiger werden. Im Rahmen eines Workshops kann Ihr Team die verschiedenen Grundpfeiler der Datenkompetenz genauer betrachten. Je nachdem, was für Sie aktuell sinnvoll ist, könnt Sie sich einen umfassenenden Überblick über die Grundpfeiler der Datenkompetenz machen, oder sich auf einen - oder wenige - Grundpfeiler fokussieren und tiefer ins Thema eintauchen. Mögliche Themen für einen Workshop wären beispielsweise:

Das Lesen und Interpretieren von Daten

Mit einem Bild manipuliert man leichter, als mit 1.000 Worten... Wodurch kommt der Unterschied in den beiden Abbildungen zustande? Ganz einfach: Durch Auswahl des Skalenausschnitts! Bei einer seriösen Darstellung von Balkendiagrammen sollte dieser bei Null beginnen. Hätten Sie den Übertreibungseffekt der ersten Abbildung bemerkt, wenn die zweite nicht direkt daneben gewesen wäre? Das Lesen und Interpretieren von Daten - egal ob bei der Betrachtung von Visualisierungen oder von Texten - will geübt sein. Werden auch alle Informationen geliefert, um die statistischen Kennzahlen im Kontext betrachten und dementsprechend interpretieren zu können?

Warum wir alle schlechte intuitive Statistiker sind

Unser Gehirn liebt Geschichten! Daher fällt es uns wahnsinnig schwer, einfache Korrelationen als das zu sehen was sie sind: Erstmal einfach nur schlichte Zusammenhänge. Ob es sich dabei um einen Ursache-Wirkungs-Zusammenhang handelt, ist eine ganz andere Frage. Und noch schwerer zu begreifen ist, dass Zusammenhänge manchmal auch rein zufällig sind oder nur durch eine weitere - nicht beachtetet - Einflussgröße enstanden sind. Oder wie war das nochmal mit den Störchen und den Babys?

Wenn wir uns unserer begrenzten Intuition in Sachen Statistik nicht bewusst sind, lassen wir uns leicht zu wirklich schlechten Entscheidungen verleiten. Und ja, richtig verstanden: Statistik umfasst nicht nur nackte Zahlen, sondern als Statistiker bzw. Analyst muss man auch immer die gesamte Geschichte dahinter betrachten.

Was übrigens auch noch ein Treiber von fehlgeleiteten Entscheidungen ist, ist unser mangelndes Verständnis von Repräsentativität im Alltag - aber das würde an dieser Stelle den Rahmen sprengen.

Potenzial von Datenanalysen in Unternehmen

Unabhängig davon, ob man selbst mit Daten arbeitet oder nicht, sollte man in der Lage sein Fragen zu formulieren, die die mithilfe von Daten und einer geeigneten statistischen Methode beantwortet werden können. Nur wenn Ihr Team dazu in der Lage ist, können Sie die Verschwendung von ungenutzen Informationsquellen vermeiden. Es gibt nur eine begrenzte Menge von Arten von Fragen, die in Unternehmen mit Daten beantwortet werden können. Lernen Sie diese Arten von Fragestellungen kennen und versuchen Sie auf deren Basis konkrete Fragen für Ihr Team, Ihre Abteilung oder für andere Bereiche in Ihrem Unternehmen zu formulieren.

Ablauf eines Datenprojekts

Ihr Team hat bisher noch kein Datenprojekt durchgeführt? Schauen Sie sich an, wie ein Datenprojekt im Unternehmen typischerweise abläuft. Dabei gibt es schon eine grundlegende Struktur, an der Sie sich orientieren können, die aber auch genug Raum für die Individualität Ihres Datenprojekts lässt.

Storytelling mit Daten

Die ermittelten Zahlen sind meist weniger von Interesse als die Rückschlüsse, die daraus gezogen werden können. Lernen Sie mit dem kleinen Einmaleins des Storytellings mit Daten die wesentlichen Erkenntnisse Ihrer Datenanalyse zu kommunizieren.