Daten verstehen und nutzen: Dein Einstieg in Data Literacy: Grundlagen der Datenkompetenz

Strategie & Grundlagen

• Entdecke die Möglichkeiten: Was kannst du mit Daten erreichen?
• Lerne die Bestandteile des Wertschöpfungsprozesses kennen.
• Entwickle einen strukturierten Ansatz für datenbasierte Entscheidungen.

Der strukturierte Datenprozess

• Einführung in das CRISP-DM-Modell als bewährte Roadmap für erfolgreiche Projekte.

Daten sammeln: Quelle, Struktur & Qualität

• Identifiziere relevante Quellen und beurteile ihre Qualität.
• Erkenne Verzerrungen (Bias) frühzeitig – warum sie entstehen und wie man sie vermeidet.
• Übung: Analysiere Beispieldaten auf Biases.

Arten der Datenanalyse

• Die vier Stufen der Analyse.
• Vorsicht beim „Durchschnitt“ – Zahlen richtig interpretieren!
• Wähle das passende Diagramm für deine Fragestellung aus.
• Übung: Entwickle aussagekräftige Visualisierungen und arbeite mit einem Dashboard.

Kommunikation: Visualisierung & Storytelling

• Vermeide irreführende Darstellungen durch klare Visualisierungen.
• Erzähle überzeugende Geschichten mit deinen Datenergebnissen.

Ethischer Umgang mit Daten

• Berücksichtige Aspekte wie Fairness, Bias und Datenschutz (DSGVO & EU AI Act).

Zusammenfassung & Maßnahmenplan

• Entwickle konkrete Schritte zur Integration datenbasierter Ansätze in deinen Arbeitsalltag mithilfe einer angeleiteten Übung.

• Erste Schritte des bewährten CRISP-DM-Prozesses eigenständig planen und umsetzen.
• Relevante Datenquellen identifizieren und deren Qualität bewerten.
• Verzerrungen (Bias) erkennen und vermeiden.
• Aussagekräftige Diagramme erstellen und visuelle Analysen durchführen.
• Mit „Data Storytelling“ klar kommunizieren – im Team oder vor Stakeholdern.
• Ethische Aspekte rund um Datenschutz (DSGVO) berücksichtigen.

• Mitarbeitende ohne technische Vorkenntnisse, die ihre Arbeit stärker datenbasiert gestalten möchten.
• Fachkräfte aus Bereichen wie Marketing, Controlling oder HR, die regelmäßig mit Berichten/Daten arbeiten.
• Führungskräfte/Projektleitende, die datengetriebene Diskussionen besser verstehen oder steuern wollen.

Es sind keine technischen Kenntnisse erforderlich! Der Fokus liegt auf verständlichen Konzepten sowie praktischen Anwendungen für den Arbeitsalltag.