Data Literacy demokratisieren: Ein Interview mit Mina Saidze

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Liebe Mina, Du hast beim Data Literacy Day 2021 von StackFuel im Panel mitdiskutiert und überzeugende Argumente präsentiert, wieso Data Literacy in unserer heutigen Zeit unverzichtbar ist. Gibt es hier Ausnahmen oder ist “Data Literacy für alle” nicht mehr aufzuhalten?

Data Literacy unterscheidet sich nicht viel vom Erwerb eines Führerscheins: Das Wissen, Daten zu analysieren, zu interpretieren und zu kommunizieren, kann prinzipiell auf alle Fahrzeuge bzw. Datentechnologien übertragen werden.

Es muss nicht immer der Porsche sein, der Volkswagen reicht auch, solange wir von A nach B befördert werden. Das bedeutet in diesem Fall, dass nicht jede Person in der Organisation fähig sein muss, SQL, Python oder R für die Datenanalyse zu beherrschen. Eine leicht bedienbare No-Coding-Plattform kann es vereinfachen, dass auch nicht-technische Mitarbeiter:innen dateninformiert arbeiten können.

Muss jede:r Datenkompetenz besitzen? Nicht zwingenderweise, da es auch Menschen gibt, die sich gegen den Erwerb eines Führerscheins aus finanziellen, ökologischen oder anderen Gründen entscheiden. Genauso ist es mit dem Erwerb von Datenkompetenzen: Wenn ich zum Beispiel auf dem Bau oder an der Kasse arbeite, ist es für mich nicht naheliegend, mich damit auseinanderzusetzen.

Anders sieht es aus, wenn ich im Bereich von Finance oder HR arbeite, wo ich mich mit der Entwicklung von Finanz- oder Personalkennzahlen oftmals in Excel befasse. Und irgendwann gelange ich an einen Punkt, wo mir die Excel-Tabelle aufgrund der Datenmenge ewig braucht oder sogar abstürzt – und ich mir dann die Frage stelle: Wie kann ich mit großen Datenmengen effizienter umgehen? Dann kommt Data Literacy, Upskilling und Reskilling ins Spiel.

 

Blicken wir in die Zukunft, werden Daten und Datenkompetenzen immer wichtiger, auch hier in Deutschland. Wie sieht Deine Vision einer deutschen Datenkultur in 15 Jahren aus?

Ich glaube nicht an eine deutsche Datenkultur, da das Feld von Big Data Analytics und Künstliche Intelligenz nicht an einem Ort geografisch gebunden sind.

Deutschland ist eine Industrienation, in der die klassische Karriere immer im linearen Verlauf betrachtet wird. Es wird erwartet, dass man einfach eine Etappe nach der anderen nach oben geht und nur innerhalb von Unternehmenshierarchien aufsteigt, wenn man die richtigen Abschlüsse von den richtigen Universitäten mitbringt.

Ein Mensch mit einem geisteswissenschaftlichen oder humanistischen Abschluss, der sich selbst das Programmieren beibringt, hat es sehr schwer. Auch wenn diese Personen wirklich aus Leidenschaft im Tech-Bereich arbeiten wollen, bekommen sie oft nicht einmal die Chance auf ein Bewerbungsgespräch, weil sie keinen Abschluss in Informatik, Wirtschaftsinformatik oder Naturwissenschaften haben. Außerdem werden informelle Qualifikationen wie Bootcamps oder Onlinekurse noch immer nicht flächendeckend anerkannt.

Die hohen Anforderungen hemmen dadurch den Einstieg, was wir auch jetzt in der Pandemie sehen. Es fällt vor allem der jüngeren Generation schwer, auf dem Arbeitsmarkt Fuß zu fassen, weil Unternehmen häufig mehrjährige Berufserfahrung verlangen.

Daher plädiere ich für ein Anerkennungssystem von informeller Qualifikation als auch mehr Flexibilität bei Einstellungsprozessen seitens Arbeitgeber.

Wie muss die neue Bundesregierung auf den veränderten Bedarf an Daten-Skills reagieren, um diese Entwicklung zu unterstützen?

Die deutsche Bundesregierung geht bereits langsam in die richtige Richtung. Ich finde es wichtig und richtig, dass noch weiter in Künstliche Intelligenz (KI) investiert und die Bildungspolitik dahingehend ausgebaut wird. So erhöhte die Bundesregierung die Investitionen des Bundes in KI von drei auf fünf Milliarden Euro bis 2025. Außerdem haben Bund und Länder Anfang 2021 bekannt gegeben, dass sie 133 Millionen Euro investieren, um die Lehre über und mit KI an den Hochschulen zu fördern.

Damit verfolgt Deutschland vor allem ein Ziel: Die Künstliche Intelligenz soll uns zu einem großen Innovationstreiber in Europa machen und dafür sorgen, dass wir im Wettbewerb – gegen Länder wie China, Indien oder den USA – bestehen können. Das ist zwar alles begrüßenswert, aber wirklich zufrieden bin ich immer noch nicht.

Es müssen noch mehr Maßnahmen im Bereich der Bildungs- und Arbeitspolitik eingeführt werden und das Thema weiterhin priorisiert werden. So muss sich der Unterricht an Bildungseinrichtungen für die digitale Zukunft ändern. So sollte beispielsweise im Mathematikunterricht nicht nur die Statistik, sondern auch der Umgang mit Statistiktools erlernt werden. Auch sollten Universitäten Programmiersprachen und Software in den Kursen verwenden, die für den Arbeitsmarkt relevant sind.

 

Wie müssen sich Schulbildung und betriebliche Bildung im Heute verändern, um die wichtigen ersten Grundsteine für eine datenkompetente Zukunft zu legen?

Ich unterstütze die Forderung des KI-Bundesverbandes das Schulfach „Datenkunde“ ab der dritten Klasse als Pflichtfach einzuführen.

Aktuell geht es viel um Robotik oder die Programmierung von Webseiten, oder es wird im Informatik-Unterricht erklärt: Was ist eine Hardware und was eine Software? Bei der Datenkunde sollte Kindern und Jugendlichen vielmehr vermittelt werden, ab wann wir mit Daten konfrontiert sind. Zum Beispiel ab dem Moment, in dem Du eine App verwendest und Dich durchklickst, werden im Hintergrund Daten gesammelt.

Ich finde es wichtig, dass auch junge Menschen verstehen: Wie schafft es die Shopping-Seite, mir genau die Kleidung anzuzeigen, die mir gefällt? Oder warum kann eine Dating-App womöglich die Liebe meines Lebens finden? Schülerinnen und Schüler sollten verstehen, welchen massiven Einfluss Daten und Algorithmen auf ihr alltägliches Leben haben.

Warum muss die Tech- und Datenbranche jetzt und in Zukunft verstärkt auf Quereinsteiger:innen setzen und wie offen ist die Branche für frischen Wind?

Aktuell verzeichnet Deutschland noch einen KI-Fachkräftemangel. Und genau dieser Mangel an Spezialist*innen hindert eine Vielzahl von Unternehmen daran, Projekte in den Bereichen KI und Big Data einzuführen.

In einer IDC-Studie aus dem Jahr 2018 gab mehr als die Hälfte der Unternehmen an, Projekte wegen fehlender Expert*innen nicht umsetzen zu können. Über 80 Prozent der Firmen haben keine Fachkräfte für diesen Bereich.

Durch den technologischen Wandel und Fachkräftemangel brauchen wir mehr Quereinsteiger*innen, die um die Ecke denken und flexibel auf Änderungen reagieren.

Ein:e Quereinsteiger:in hat es leider immer noch sehr schwer. Schwerer als er oder sie es haben sollte. Auch wenn diese Personen wirklich aus Leidenschaft im Tech-Bereich arbeiten wollen, bekommen sie oft nicht einmal die Chance auf ein Bewerbungsgespräch, weil sie beispielsweise keinen Abschluss in Informatik, Wirtschaftsinformatik oder Naturwissenschaften haben. Außerdem werden informelle Qualifikationen wie Bootcamps oder Onlinekurse noch immer nicht von allen anerkannt.

Ich wünsche mir deswegen, dass Unternehmen nicht nur nach Abschlüssen und formellen Qualifikationen einstellen, sondern vielmehr auch Menschen die Chance geben, die keinen „perfekten“ Lebenslauf mitbringen, sondern den Sprung ins kalte Wasser wagen. Denn diese Menschen sind bereit, neue Wege einzuschlagen und haben die intrinsische Motivation, sich neue Fähigkeiten beizubringen. Gerade im Zeitalter der Digitalisierung brauchen wir mehr Menschen, die das Prinzip des lebenslangen Lernens auch wirklich leben.

Was findest Du an einem interdisziplinären Austausch wie dem DLD wichtig und welche besonderen Learnings hast Du aus der Konferenz mitgenommen?

Das wichtigste Learning war für mich auch zu sehen, wie in den Chefetagen von Unternehmen, das Thema auf die Tagesordnung gesetzt und letztendlich umgesetzt wird. Und auch, dass technologischer Wandel immer auch mit Emotionen einhergeht – Angst vor dem Unbekannten oder Vorfreude auf das Neue. Und diese Gefühle müssen von Entscheidungsträger:innen aus der Politik, Wirtschaft und Gesellschaft adressiert werden. Ohne die richtige Kultur, Kommunikation und Kollaboration gelingt uns keine erfolgreiche digitale Transformation.

Warum war es wichtig für Dich und Deine Mission beim DLD2021 dabei zu sein?

Wir sollten das Verständnis für Daten und KI demokratisieren, weil es zukunftsentscheidend ist und die Zukunft uns allen gehört. Und genau deswegen war es mir auch so wichtig, beim DLD 2021 dabei zu sein, um diese Mission mehr Menschen näher zu bringen.

Vielen Dank Mina für das gemeinsame Interview und dass Du Dir die Zeit genommen hast!

(Bilder von Julia Steinigeweg)

 

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Mina Saidze
Mina Saidze
Mina Saidze ist eine Forbes 30 under 30 Gründerin und Data Evangelist mit einer Leidenschaft für Diversity in Tech. Mit Inclusive Tech hat sie europaweit die erste Organisation für Diversity und Inclusion in der Tech-Branche gegründet. Sie wurde 1993 in Hamburg als Tochter von politischen Aktivisten aus dem Afghanistan geboren und lebt heute in ihrer Wahlheimat Berlin. Minas Mission ist es, Big Data und Künstliche Intelligenz zu demokratisieren und eine Brücke zwischen Tech und Business zu erschaffen. Um dies zu erreichen, arbeitet sie als Beraterin und Referentin mit großen Unternehmen wie Facebook. Auch lehrt sie als Dozentin für Data Analytics an der Hamburg Media School.

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