Datenlebenszyklus

In wenigen Schritten mit Daten zu aussagekräftigen Ergebnissen? Der Datenlebenszyklus gibt Euch einen Überblick: von der Planung bis zur Umsetzung. Klickt Euch durch die einzelnen Schritte und erfahrt, was bei der Verarbeitung von Daten wichtig ist.

Datenkultur

Eine etablierte Datenkultur auf Organisationsebene unterstützt Mitarbeitende dabei, datengestützt zu arbeiten. Datenkultur ist ein Zusammenspiel aus Richtlinien, Strukturen und Ressourcen (sichtbarer Teil),  sowie Werten und geteilten Annahmen (unsichtbarer Teil).

  • Welche Rolle spielen Daten in der Organisation?
  • Welche Einstellung gegenüber Daten haben die Mitarbeitenden?
  • Sind Daten in (Kern-)Prozessen der Organisation verankert?
  • Gibt es regelmäßige Anlässe sich mit Daten zu beschäftigen?
  • Welche Rolle spielen Daten in der internen und externen Kommunikation?
  • Welche Vorerfahrung und Fähigkeiten gibt es bei den Mitarbeitenden in Bezug zu Daten?
  • Wird der Kompetenzaufbau in Bezug zu Daten gefördert und unterstützt (auch mit Zeit und Budget)?
  • Gibt es organisationsweite Richtlinien und Strukturen für datenbasiertes Arbeiten?
  • Werden Daten in der Organisation möglichst offen für alle verfügbar gemacht?
  • Werden Daten auch nach außen transparent und nutzbar gemacht?
  • Welche Annahmen haben Mitarbeitende, die datenbasiertes Arbeiten fördern oder erschweren?
  • Welche Hoffnungen und Ängste in Bezug zu Daten gibt es bei den Mitarbeitenden?
  • Sind Mitarbeitende vom Potenzial von Daten überzeugt?
  • Zu welchem Anteil werden Entscheidungen auf Grundlage von Daten getroffen?
  • Werden Daten auch ernst genommen, wenn sie anderen Entscheidungsgrundlagen widersprechen?
  • Welche Priorität wird der Pflege von Daten eingeräumt?
  • Welche Bedeutung hat der Schutz personenbezogener Daten bei der Datennutzung in der Organisation?
  • Welche Bedeutung hat das verantwortungsvolle Nutzen und Teilen von Daten?
Übergangswelle

Kompetenzlevel

Ihr möchtet wissen, wo Ihr steht und wie Ihr weiterlernen könnt? Schätzt Eure Vorerfahrung anhand der drei Level ein und erhaltet Lernempfehlungen, um ins nächste Level aufzusteigen.

  • Einzelne Anwendung von Daten z.B. Finanztabellen oder Mitgliederdaten findet statt, Daten sind jedoch noch nicht in die Kernprozesse der Organisation integriert und kein Teil der täglichen Arbeit.
  • Daten werden lokal von Mitarbeitenden verwaltet und gespeichert und stehen nicht allen Mitarbeitenden offen zur Verfügung, bzw. sind schwer auffindbar
  • Daten- oder KI-gestützte Entscheidungen sind noch nicht gängige Praxis
  • Nur wenige einzelne Mitarbeitende haben Vorerfahrung mit Daten und datenbezogenen Hintergrund oder Ausbildung.
  • Mitarbeitende können durch private Erfahrungen (z.B. Tracking mit Fitnessuhr) erste vorteilhafte Bezüge zu Daten herstellen.
  • Fehlendes Bewusstsein über Chancen und Risiken von Daten und unklare Definition des Begriffs führen zu Skepsis, Unsicherheit und Hemmungen in der Anwendung. Mitarbeitende berufen sich auf „erprobte“ analoge Mittel.
  • Daten werden hauptsächlich für die Kommunikation nach außen verwendet z.B. Reporting, Wirkung
  • Daten und KI sind teilweise in Kern- und Entscheidungsprozesse der Organisation integriert.
  • Einzelne engagierte Mitarbeitende stoßen aktiv Datenprojekte an
  • Wissen über Dateninfrastrukturen  und -organisation wird allen Mitarbeitenden zur Verfügung gestellt, um ein Datenprojekt erfolgreich umzusetzen
  • Mitarbeitende mit einigen Datenanalytik-Kenntnissen sind in bedeutenden Positionen vertreten. Einzelne Mitarbeitende werden in Datenkompetenzen geschult, meist auf Eigeninitiative.
  • es gibt einen internen Überblick, wer in Datenprojekte mit involviert werden sollte
  • Daten werden als ein interessantes Konzept wahrgenommen und Vorteile werden meist geschätzt.
  • Unsicherheiten bestehen bei der Anwendung und darin, was konkret beim Arbeiten mit Daten zu erwarten ist.
  • Mitarbeitende entwickeln kritische Reflexion gegenüber Daten

Unsere Lernempfehlungen

  • Daten werden systematisch in den Geschäftsabläufen der Organisation erfasst und stehen jederzeit zur weiteren Verarbeitung / Analyse zur Verfügung
  • Datenanalyse und datenbasierte Entscheidungen sind bei vielen Mitarbeitenden Bestandteil der täglichen Arbeit.
  • Auch höheres Hierarchien im Management und Projektmanager*innen sind sich der Notwendigkeit bewusst, Daten zu sammeln, zu speichern und zielgerichtet einzusetzen.
  • Daten werden sowohl nach außen, als auch nach innen kommuniziert, um Prozesse und Projekte zu erklären, auf Themen aufmerksam zu machen und Entscheidungen und Handeln abzuleiten.
  • Dateninfrastrukturen, Datenquellen und Anleitungen stehen in der Organisation übergreifend allen Mitarbeitenden zur Verfügung
  • Daten und Erkenntnisse aus Datenprojekten werden auch anderen Organisationen als offene Datensätze zur Verfügung gestellt
  • es gibt organisationsweite Schulungen und Angebote für die Förderung der Datenkompetenzen oder Mitarbeitende werden aktiv beim Kompetenzaufbau gefördert. Ressourcen (Zeit und Budget) werden dafür bereitgestellt.
  • Organisation schöpft das Potenzial von Daten aus, ist Muliplikator*in für die Thematik und beteiligt sich an aktuellen gesellschaftspolitischen Diskursen rund um Daten
  • Daten werden nicht als Quelle von Unsicherheit verstanden, sondern als Potenzial für die Planung und Weiterentwicklung von bestehenden und zukünftigen Aktivitäten.

Unsere Lernempfehlungen