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Wie Unternehmen vielfältige Datenteams aufbauen
Datengetriebene Prozesse können Unternehmen Einsparungen und bessere Ergebnisse liefern. Allerdings sind hierfür vielfältige Teams mit Datenkompetenz erforderlich.
In der heutigen Unternehmenslandschaft sind Datenkenntnisse für alle Mitarbeiter von entscheidender Bedeutung. Mit dem zunehmenden Fortschritt von Cloud-Technologien wie maschinelles Lernen (ML) und künstlicher Intelligenz (KI), halten diese Technologien in vielen Abteilungen Einzug. Mitarbeiter mit einem grundlegenden Verständnis können davon profitieren und Daten und die entsprechenden Technologien somit besser zur Erreichung der Geschäftsziele nutzen. Unternehmen müssen dafür bei der Transformation den Dreiklang aus Menschen, Prozessen und Technologien bewältigen, um datengestützte Erkenntnisse und Entscheidungen zu ermöglichen.
Datengetriebene Abläufe können hervorragende Einsparungen und Ergebnisse für ein Unternehmen erzielen, einschließlich höherer Umsätze und stärkerer Mitarbeiterbindung. Unternehmen können nur dann von diesen Vorteilen profitieren, wenn die Datenkompetenz – die sogenannte data literacy – in ihrer Belegschaft weit verbreitet ist. Eine Voraussetzung, die nur allzu oft nicht erfüllt wird.
Um das volle Potenzial von modernen Technologien und Daten auszuschöpfen, müssen Führungskräfte darauf achten, vielfältige Teams mit funktionalen Datenkompetenzen aufzubauen, um das anhaltende Qualifikationsdefizit zu beheben. Dies bedeutet, dass wir Menschen aller Geschlechter, unterschiedlicher Qualifikationen und Hintergründe einbeziehen müssen, um Potenziale voll auszuschöpfen.
Datenkompetenz demokratisieren durch Fortbildungsmaßnahmen
Mathematik ist in Deutschland bereits in der Grundschule ein Problem. Vielen Schülern fehlt es in jungen Jahren an Beispielen, warum sie das Lösen von komplexeren Aufgaben später im Alltag benötigen. Nach Daten des statistischen Bundesamtes wählten im Studienjahr 2021 nur rund 307.000 Studierende im ersten Fachsemester ein MINT-Fach. Das waren 6,5 Prozent weniger als noch 2020. Die Zahl der Studierenden in MINT-Fächern sank zudem im Wintersemester 2021/22 erstmals seit 2007. Sie lag mit einer Million um ein Prozent niedriger als im vorigen Wintersemester.
Derzeit sind nur 15 Prozent der Data Scientists weiblich. Die Kluft zwischen den Geschlechtern ist nicht nur in der Belegschaft insgesamt – laut der Agentur für Arbeit (PDF) lag die Erwerbsquote von Frauen in Deutschland 2021 bei 74 Prozent im Vergleich zu 83 % bei Männern –, sondern auch insbesondere in der Datenbranche ausgeprägt. Während die schulische Bildung eine wichtige Rolle bei der Verringerung der geschlechtsspezifischen Lücke im Datenbereich für künftige Generationen spielt, können Unternehmen einen großen Einfluss auf den Ausbau der Data Literacy ihrer derzeitigen Belegschaft haben. Es besteht ein eindeutiger Bedarf, alle Mitarbeiter zu ermutigen, an relevanten und regelmäßigen Weiterbildungsmaßnahmen teilzunehmen, unabhängig davon, ob sie einen technischen Hintergrund haben oder nicht.
Weibliche Angestellte nehmen zwar genauso oft an solchen Programmen teil wie Männer, sind in Führungspositionen jedoch immer noch unterrepräsentiert. Branchenübergreifend sind lediglich ein Drittel der Führungspositionen mit Frauen besetzt. Das bedeutet, dass die Unternehmen eine Kultur der Vielfalt und der Integration im Zusammenhang mit der Datenweiterbildung schaffen müssen. Nur wenn diese Teams dann auch regelmäßig gefördert werden, kann diese Lücke in Unternehmen geschlossen werden.
Die Vielfalt an Talenten schließt die Lücke
Im Einklang mit der Förderung einer stärkeren Weiterqualifizierung in einer Reihe von Unternehmensfunktionen müssen Führungskräfte bei der Personalbeschaffung über den Tellerrand hinausschauen. Bei Einstellungsverfahren für Positionen, die eine gewisse Datenkompetenz erfordern, neigen Unternehmen dazu, nach idealen Kandidaten mit umfassender Erfahrung mit verschiedenen Plattformen und Tools zu suchen. Solche Profile sind rar, in Wirklichkeit verfügen nur wenige über dieses Maß an Erfahrung und Fähigkeiten. Unternehmen sollten sich daher breiter aufstellen und eine Reihe von Bewerbern mit unterschiedlichen Erfahrungen in Betracht ziehen.
Für Stellen, die eine gewisse Datenkompetenz erfordern, sind nicht immer Kandidaten mit einem traditionellen MINT-Hintergrund erforderlich. In der Tat können Unternehmen in der heutigen funktionsübergreifenden Datenwelt von der Vielfalt der Erfahrungen profitieren, die nicht- traditionelle Kandidaten mitbringen. Nehmen wir zum Beispiel jemanden, der aus dem Bereich der User Experience, der Nutzererfahrung kommt. Sie oder er muss vielleicht mehr über die Datenlandschaft oder die Analyseprozesse des Unternehmens lernen, hat aber bereits ein unschätzbares Verständnis dafür, was die Kunden in diesem Bereich anspricht. Dies ist für das Unternehmen wahrscheinlich weitaus wertvoller als reine Datenkompetenzen, die man im Rahmen von Schulungen am Arbeitsplatz erwerben kann.
„Um das volle Potenzial von modernen Technologien und Daten auszuschöpfen, müssen Führungskräfte darauf achten, vielfältige Teams mit funktionalen Datenkompetenzen aufzubauen, um das anhaltende Qualifikationsdefizit zu beheben.“
Linda Kohl, Databricks
Die Veröffentlichung von Stellenbeschreibungen, die eine lange Liste technischer Anforderungen enthalten, kann dazu führen, dass den Unternehmen die gesamte Bandbreite der Bewerber entgeht. Dies ist vor allem im Hinblick auf das Geschlecht von Bedeutung, da Frauen eher dazu neigen, sich selbst zu disqualifizieren, wenn sie nicht alle Anforderungen erfüllen, wie zuletzt der Gender Insights Report für Deutschland von Linkedin aufzeigt. In ihrem Bestreben, eine abteilungsübergreifende Datenkultur zu fördern, sollten Unternehmen daher ihre Einstellungspraktiken sorgfältig prüfen, um sicherzustellen, dass keine starken Kandidaten von einer Bewerbung abgehalten werden. Es ist ratsam, ein breites Spektrum von Bewerbern zu akzeptieren, um sicherzustellen, dass nicht nach einem One Size fits All-Kandidaten gesucht wird. Darüber hinaus brauchen wir in Unternehmen diverse Vorbilder, um wirklich den ganzen Pool an Talenten anzusprechen.
Fazit: Das Qualifikationsdefizit direkt adressieren
Bei der Bekämpfung des Fachkräftemangels im Datenumfeld geht es um viel mehr als nur um die Einstellung einer größeren Anzahl von Datenwissenschaftlern, -analysten und -ingenieuren. Dieser Ansatz schränkt oft die Gedankenvielfalt rund um den Arbeitsbereich ein, die in einem modernen, datenorientierten Unternehmen entscheidend ist. Unternehmen haben heute massenhaft Daten zur Verfügung, aber sie brauchen letztlich ein breites Spektrum an Talenten, um Daten interpretieren zu können, mit Daten Geschichten zu erzählen und sie auf geschäftliche Anforderungen anwenden zu können.
Gleichzeitig sollten Unternehmen ihren Mitarbeitern die richtigen Weiterbildungsmöglichkeiten bieten, damit der Pool an potenziellen Mitarbeitern vergrößert und mehr Mitarbeiter eingestellt werden können. Dies ist besonders wichtig für weibliche Mitarbeiter, deren Datenkompetenz oft hinter denen ihrer männlichen Kollegen zurückbleiben. Die Kluft rund um Datenkompetenzen ist von Natur aus geschlechtsspezifisch, was bedeutet, dass die Unternehmen sicherstellen müssen, dass die Schulungsprogramme allen offen stehen und im gesamten Unternehmen gefördert werden. Und wenn Sie über Programme nachdenken, sollten Sie nicht nur an Gleichberechtigung, sondern auch an die Förderung von Chancengleichheit denken. Die Einrichtung eines Schulungsprogramms nach Feierabend, das die Qualifizierung unterstützen soll, führt zwangsläufig zu einer Benachteiligung von Teammitgliedern, die andere Verpflichtungen haben, was sie letztlich daran hindert, diese Art von Möglichkeiten zu nutzen. Durch eine Kombination aus vielfältiger Rekrutierung und Fortbildung können Unternehmen ihre Datenkompetenzen erweitern, ihre Daten effizienter nutzen und eine erfolgreiche datengetriebene Zukunft schaffen.
Über die Autorin:
Linda Kohl ist Senior Manager Field Engineering bei Databricks.
Die Autoren sind für den Inhalt und die Richtigkeit ihrer Beiträge selbst verantwortlich. Die dargelegten Meinungen geben die Ansichten der Autoren wieder.
