Auf geht’s in Richtung Data Fluency! Zum Einstieg lernst du, was Data Fluency ist und wie sie sich von Data Literacy unterscheidet. Außerdem entdeckst du die Ergebnisse, die Data Fluency ermöglicht, und welche Bausteine nötig sind, um sie auf individueller und organisatorischer Ebene zu erreichen.  

Datenflüssigkeit verstehen

Die Elemente der Datenflüssigkeit

Data fluency versus literacy

Die Ergebnisse von Datenflüssigkeit

Diskussionen rund um Daten

Handeln mit Daten

Datenflüssigkeit erreichen

Ein unterstützendes Datenökosystem

Ziele für Data Fluency festlegen

Der Weg zu Data Fluency

Individuelle Data Fluency umfasst die Fähigkeiten, die Menschen benötigen, um wirksam datengestützte Entscheidungen zu treffen. In diesem Kapitel lernst du, wie datenkompetente Personen Geschäftsprobleme mithilfe von Daten identifizieren, diese in analytische Fragen übersetzen, effektiv mit Daten arbeiten und ihre Ergebnisse so kommunizieren, dass daraus Handlungen folgen. 

Geschäftsprobleme mit Daten lösen

Probleme mithilfe von KPIs erkennen

KPI-Trees in Aktion!

Optionen

Relevant

Nicht relevant

Analytische Fragen formulieren

Daten erkunden und beschreiben

Datenqualität sicherstellen

Gute Praxis

Schlechte Praxis

Effektiv mit Daten arbeiten

Analytische Expertise nutzen

Analytische Lösungen in der Praxis

Vermeiden

Best Practices für Zusammenarbeit

Ergebnisse interpretieren und kommunizieren

Gut gelaufen

Verbesserungswürdig

Praktiken für wirkungsvolle Kommunikation

Prozess zur Problemlösung mit Data Fluency

Ein Problem mit Daten lösen

Datenkompetente Einzelpersonen

In diesem Kapitel tauchst du tiefer in die verschiedenen Elemente ein, die die Data Fluency einer Organisation prägen. Du lernst die Verhaltensweisen einer datenorientierten Kultur kennen sowie die Bedeutung eines starken Daten-Ökosystems, das Data Fluency unterstützt – einschließlich Dateninfrastruktur, Tools und schließlich Prozessen und Organisationsstruktur.  

Eine data-fluente Kultur fördern

Führungskräfte fördern Data Fluency

Datengewohnheiten in Aktion!

Eine robuste Dateninfrastruktur

Die Elemente, die Dateninfrastruktur ermöglichen

Datenstandards und Governance-Praktiken

Datenwerkzeuge und -technologien ermöglichen

Vorteile von BI-Tools

Das richtige Tool auswählen

Skalierbare Prozesse & Organisation

Prozesse für Data Fluency implementieren

Das Data Ecosystem befähigen

Abschluss

Datenkompetente Organisation

Daten sind überall, und in unserer datengetriebenen Welt ist Datenkompetenz ein Muss – nicht nur für Einzelpersonen, sondern für ganze Organisationen. Data Fluency bedeutet nicht nur, Daten zu verstehen; es geht darum, mit Daten arbeiten und sie wirkungsvoll nutzen zu können, um fundierte, datengestützte Entscheidungen zu treffen. Dieser spannende, konzeptionelle Kurs vermittelt dir Best Practices und die wichtigsten Fähigkeiten, die du für echte Data-Fluency-Exzellenz brauchst!

Du startest mit der Bedeutung von Data Fluency und dem Unterschied zur Data Literacy. Außerdem erfährst du, warum Data Fluency heute so wichtig ist. Du lernst ein Rahmenwerk kennen, wie man Data Fluency erreicht – sowohl auf individueller als auch auf organisatorischer Ebene!

Als Nächstes entdeckst du die Verhaltensweisen datenkompetenter Personen sowie die Fähigkeiten, die sie einsetzen: von der ersten Phase, Geschäftsprobleme mit Daten zu identifizieren, bis hin zur verständlichen Kommunikation von Erkenntnissen für Entscheidungen.

Zum Abschluss tauchst du in die Elemente einer datenkompetenten Organisation ein. Du lernst die Verhaltensweisen und Gewohnheiten einer datenorientierten Kultur kennen und wie sich eine solche Kultur gestalten lässt. Schließlich erfährst du, wie ein starkes Ökosystem aus Infrastruktur, Tools und Prozessen die Data Fluency einer Organisation ermöglicht!


Daten sind überall, und in der heutigen datengesteuerten Welt ist es echt wichtig, sich mit Daten auszukennen – nicht nur für Einzelpersonen, sondern für Unternehmen insgesamt. Bei Datenkompetenz geht's nicht nur darum, Daten zu verstehen, sondern auch darum, mit ihnen umzugehen und sie effektiv zu nutzen, um datengestützte Entscheidungen zu treffen. Dieser spannende Konzeptkurs zeigt dir die besten Vorgehensweisen und wichtigen Fähigkeiten, die du brauchst, um Daten flüssig zu beherrschen!
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<h2>Was ist Datenkompetenz?</h2>
Zuerst lernst du, was Datenkompetenz bedeutet und wie sie sich von Datenkenntnissen unterscheidet. Außerdem erfährst du, wie wichtig Datenkompetenz in der heutigen Welt ist. Du lernst ein Konzept kennen, wie du Datenkompetenz erreichen kannst – sowohl auf persönlicher als auch auf organisatorischer Ebene!
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<h2>Datenflüssiges Verhalten </h2>
Als Nächstes lernst du das Verhalten von Leuten kennen, die gut mit Daten umgehen können, und die Fähigkeiten, die sie einsetzen – von der ersten Phase, in der sie geschäftliche Probleme mit Daten erkennen, bis hin zur effektiven Kommunikation von Erkenntnissen für die Entscheidungsfindung.
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<h2>Datenflüssige Organisationen</h2>
Zum Schluss guckst du dir die Elemente einer datenorientierten Organisation genauer an. Du wirst die Verhaltensweisen und Gewohnheiten einer datenorientierten Kultur kennenlernen und erfahren, wie man eine solche Kultur aufbaut. Zum Schluss lernst du, wie ein starkes Ökosystem, das Infrastruktur, Tools und Prozesse abdeckt, die Datenkompetenz in Unternehmen fördern kann!

Introduction to Data Literacy

Beherrschen Sie Datenkompetenz! Lernen Sie Fähigkeiten, verstehen Sie Verhalten und fördern Sie Datenkultur.

Data Fluency

Datenkompetenz ist heute das A und O. Dieser Kurs vermittelt dir relevante Skills und Best Practices für einen optimalen Umgang mit Daten.

Emily erklärt das Geschäftsproblem und definiert die gewünschten Ergebnisse, die die analytische Lösung liefern soll

Sie bittet um Input zur geeignetsten analytischen Lösung und zu möglichen Einschränkungen

Emily bespricht Zeitpläne mit den Data-Experten unter Berücksichtigung der technischen Komplexität

Emily schlägt den genauen Machine-Learning-Algorithmus vor, den das Data-Science-Team verwenden soll

Emily spricht Datenqualität und -verfügbarkeit in ihrer Diskussion mit dem Data-Science-Team nicht an

Best Practices für Zusammenarbeit

Interaktive praktische Übung