Welche Fähigkeiten brauchen Sie, um datenorientiert zu arbeiten?
Da Unternehmen von einem intuitiven Entscheidungsprozess zu einem datengesteuerten Entscheidungsprozess übergehen, müssen die Mitarbeiter bestimmte Fähigkeiten erwerben, um das Beste aus den Daten herauszuholen. Diese Fähigkeiten lassen sich grob in zwei Gruppen einteilen: technische und soziale Fähigkeiten. Diese Fähigkeiten gehen Hand in Hand und sind gleichermaßen wichtig.
Technische Fähigkeiten (Technische Fähigkeiten)
Datenextraktion: Sobald Sie entschieden haben, welches Ergebnis Sie erreichen wollen, müssen Sie die relevanten Daten extrahieren, um die Analyse durchzuführen. Dies ist der Anfangsprozess eines jeden Analyseprojekts und eine wesentliche Fähigkeit für jeden Mitarbeiter, der an einem Projekt arbeitet.
Datenumwandlung und -standardisierung: Daten in Rohform sind selten in einem Zustand, in dem sie direkt bearbeitet werden können. Sie müssen gereinigt, umgewandelt und standardisiert werden, damit sie für die Arbeit bereit sind. Schätzungen zufolge verbringen Analysten fast achtzig Prozent ihrer Zeit mit der Bereinigung und Umwandlung von Daten. Bei so viel Zeit und Ressourcen, die für eine so alltägliche Aufgabe aufgewendet werden, ist es von entscheidender Bedeutung, dass die Unternehmen über die richtigen Fähigkeiten verfügen, um sie intelligent und korrekt zu verwalten.
Mathematische Grundkenntnisse und Verständnis von Daten: Mathematische Grundkenntnisse sind unerlässlich, um aus der Datenanalyse gute Entscheidungen abzuleiten. Da die meisten Analyseergebnisse numerischer Natur sind, müssen Sie über grundlegende mathematische Kenntnisse verfügen, um die Ergebnisse zu interpretieren. Der Fahrplan für die Analyse hängt auch von der Art der verwendeten Daten ab. Dazu gehört ein grundlegendes Verständnis von Daten, einschließlich Datentypen (kategorisch oder kontinuierlich), Verteilungen und Attributen.
Grundlegende Statistiken: Statistiken helfen einer Organisation, die Ergebnisse vorhandener Datensätze vorherzusagen. Grundlegende Kenntnisse der Wahrscheinlichkeits-, Korrelations-, Regressions- und Folgerungsstatistik sind wichtig, um datengestützte Entscheidungen zu treffen.
Datenwissenschaft: Obwohl Datenwissenschaft ein weites Feld ist und auch maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz umfasst, ist ein grundlegendes Verständnis dieses Bereichs erforderlich, um Daten in entscheidungsrelevante Erkenntnisse umzuwandeln.
Soft Skills
System- und Unternehmensdenken: Systemdenken hilft Entscheidungsträgern, die kollektive Denkweise zu verstehen und zu begreifen, warum Menschen sich so verhalten, wie sie es tun. Wenn man die Dinge aus dieser Perspektive betrachtet, ist es für die Organisation einfacher, die Ursachen von den Symptomen zu unterscheiden und entsprechende Entscheidungen zu treffen.
Kritisches Denken: Datengestützte Entscheidungsfindung erfordert die Fähigkeit, kritisch über Daten nachzudenken, die Komplexität der Daten zu erkennen und die Vor- und Nachteile der getroffenen Entscheidungen abzuwägen. Die Entscheidungsträger müssen verstehen und akzeptieren, dass Daten Grenzen haben können und dass ihre eigenen persönlichen Voreingenommenheiten sich auf die Entscheidungsfindung auswirken können und abgeschwächt werden müssen. Kritisches Denken hilft, solche Hindernisse zu überwinden und die richtigen Schlüsse zu ziehen.
Aktives Zuhören: Entscheidungsträger werden mit verschiedenen Arten von Informationen aus unterschiedlichen Quellen konfrontiert, bevor sie eine Entscheidung treffen. Es liegt in der Natur des Menschen, dass die Informationen, die er erhält, unterschiedlich interpretiert werden können und das Ergebnis der Entscheidung dementsprechend unterschiedlich wahrgenommen wird. Aktives Zuhören hilft den Entscheidungsträgern, diese Herausforderung zu meistern.
Aufbau von Beziehungen: Damit eine Person eine wirksame Entscheidung treffen kann, muss sie mit vielen Personen im Unternehmen kommunizieren, um Informationen zu sammeln und die Voraussetzungen für das Problem zu verstehen. Gute Beziehungen zwischen den Beteiligten wirken in diesem Prozess als Katalysator und tragen zu einer guten Entscheidungsfindung bei.
Mit Daten kommunizieren: Damit die Stakeholder (Mitarbeiter, Investoren oder Kunden) die Entscheidung akzeptieren, müssen Sie in der Lage sein, Ihre Entscheidungen zu validieren. Die Kommunikation der Ergebnisse auf der Grundlage der zugrunde liegenden Daten trägt dazu bei, die Akzeptanz der Entscheidungen zu erhöhen.
Alles in allem
Unternehmen müssen das richtige Gleichgewicht zwischen technischen und sozialen Fähigkeiten finden, um angemessene datengestützte Entscheidungen zu treffen. Gute Entscheidungsträger neigen dazu, ihre Soft Skills zu nutzen, um die Wirkung ihrer technischen Fähigkeiten wirksam zu unterstreichen und so ihre Entscheidungen zu kommunizieren und eine breite Akzeptanz zu erreichen. Auf diese Weise werden technische und soziale Kompetenzen gemeinsam zum Eckpfeiler aller datengestützten Entscheidungen im Unternehmen.