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.

Planen und fragen

Oft steht am Anfang der Datennutzung eine Problem- oder Fragestellung und Ihr plant die Datenerhebung. Der Datenlebenszyklus ist ein idealisierter Prozess. Ihr könnt mit einem anderen Schritt anfangen, der besser zu Eurer Ausgangssituation passt.

  • Welche Frage will ich mit Hilfe von Daten beantworten?
  • Welche Daten brauche ich?
  • Wie gehe ich vor?
  • Welche Fragen kann ich an Daten stellen?
  • Welche Fragen können mit Daten beantwortet werden?
  • Welches Problem will ich mit Daten lösen?
  • Warum brauche ich Daten, um dieses Problem zu lösen?
  • Welche Daten brauche ich?
  • Wie viele Daten brauche ich?
  • Wer erhebt die Daten?
  • Wie viele Ressourcen (finanziell, zeitlich) sind für die Erhebung verfügbar?
  • Gibt es die Daten schon oder erhebe ich sie selbst?
    • Wann und wo erhebe ich Daten?
    • Wie oft muss ich sie erheben?
    • Wo finde ich die Daten?
    • Wie und von wem bekomme ich sie?
    • Brauche ich qualitative oder quantitative 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.

  • braucht noch Inspiration dafür, welche Fragestellungen sich datenbasiert lösen lassen
  • hat den Begriff „Daten“ schon mal gehört, weiß allerdings nicht so richtig, was darunter alles zu verstehen ist, was man mit Daten machen kann und was dabei zu beachten ist
  • hat bisher keine Vorerfahrung in der Arbeit mit Daten oder dem Nutzen von Daten
  • Muss sich erst noch einen Überblick darüber verschaffen, welche Daten in der Organisation zur Verfügung stehen
  • Weiß nach einer Beratung, wie viele Ressourcen für ein Datenprojekt benötigt werden
  • Nutzt primär analoge Methoden, um einen Projektüberblick zu bekommen

Unsere Lernempfehlungen

  • kann einfache Fragestellungen an Daten richten, formuliert die Fragestellung intuitiv, noch keine zielgerichtete Abfrage an Daten
  • Hat eine Vorstellung davon, was „Daten“ sind und kennt Arbeitskontexte, in denen datengetriebenes Handeln von Vorteil wäre, z.B.: Wirkungsanalyse, Reporting
  • weiß, welche Daten für die Fragestellung benötigt werden und kennt einfache Datenerebungs- und Analysemethoden, um die Fragestellung zu beantworten
  • Hat Selbstvertrauen, das Projekt zu starten, einen Weg zu finden und Probleme zu lösen – das WIE ergibt sich auf dem Weg
  • Kann einen Plan für die nächsten Schritte formulieren
  • plant die Ressourcen (Zeit, Budget, Personal) für das  Datenprojekt  nach Intuition

Unsere Lernempfehlungen

  • kann Fragen an Daten präzise und zielorientiert formulieren
  • Hat hohes, kritisches Bewusstsein auf persönlicher und organisationaler Ebene – welche Fragen mit Daten zu beantworten sind
  • hat realistische Erwartungen gegenüber Daten
  • kann passende Datenerhebung- und Analysemethoden auswählen, um in den meisten Fällen aussagekräftige Antworten zu erhalten
  • plant die Ressourcen (Zeit, Budget, Personal) für das Datenprojekt  aus Erfahrung und bezieht dafür relevante Interessensvertreter*innen mit ein.
  • plant die Datenerhebung systematisch, um die Fragestellungen mehrdimensional und datenbasiert zu beantworten, denkt dabei Datensparsamkeit in den einzelnen Prozessschritten mit
  • Externe Abstimmung mit Datenschutzbehörden (oder anderen Akteuren) bei Datennutzungsfragen zu eigenen oder fremden Daten ist selbstverständlich