Weltfrauentag: Interview mit 9 weiblichen Data Heros

Zum Weltfrauentag hatten wir die Gelegenheit mit neun bemerkenswerten "Women in Data” und StackFuel-Absolventinnen über diverse Teams und ihre Liebe für die Arbeit mit Daten zu sprechen.

Inhaltsverzeichnis

Grafik im Artikel “Skill Gap Analyse: Wie Unternehmen den Weiterbildungsbedarf ihrer Belegschaft effektiv feststellen“ zeigt das StackFuel Data-Literacy-Assessment (Symbolbild).

Interessiert an mehr?

The future is female. Die macht auch vor Data Science Teams keinen Halt. Zurzeit ist nur etwa jeder sechste Data Professional weiblich und es liegt im Interesse von Unternehmen und der Gesellschaft, die Geschlechtervielfalt in Datenberufen zu fördern. Unternehmen suchen aktiv nach mehr weiblichen Data Scientists für ihre Teams und dabei wollen wir helfen. Deshalb haben wir neun inspirierende „Women in Data“ zu ihren Erfahrungen, Learnings und Ratschlägen für weibliche Newcomer befragt.

Caroline Kleist Head of Data Science, Positive Thinking Company GmbH:

Was liebst Du an der Arbeit mit Daten/Datenwissenschaft?

Die Arbeit mit Daten und Data Science erfordert so viele verschiedene Fähigkeiten und bringt immer neue Herausforderungen mit sich. Es ist wahrscheinlich einer der vielfältigsten Jobs, die man derzeit machen kann. Ich finde es toll, dass wir alle zusammen an der Spitze der Innovation arbeiten und Dinge, die gerade aus der Forschung kommen, direkt in die Praxis umsetzen. Gemeinsam verändern wir unseren Alltag und unsere Unternehmen mit den neuesten und ausgefallensten Themen, die man in die Finger bekommt – wie aufregend ist das bitte?

Wie bist Du in die Branche eingestiegen?

Die offensichtliche Antwort ist, dass ich Statistik studiert habe und schon immer gerne mit Daten gearbeitet habe, also habe ich 2015 angefangen, in der Tech-Branche zu arbeiten. Damals gab es in Deutschland noch nicht einmal eine Stellenbeschreibung für „Data Scientist“ und um ehrlich zu sein – ich hatte einfach das große Glück, in dieser Branche anzufangen, kurz bevor sie so gehyped wurde, und dafür bin ich sehr dankbar. Die weniger offensichtliche Antwort ist, dass ich als Kind immer alle Möglichkeiten hatte: Meine Eltern gaben mir sowohl Puppen als auch Dampfmaschinen zum Spielen und legten damit den wichtigsten Grundstein für meine Karriere im technischen Bereich. Es hat nie eine Rolle gespielt, ob ich ein Junge oder ein Mädchen war.

Warum sollten Deiner Meinung nach mehr Frauen im Bereich Technik und Data Science arbeiten?

Neben Programmierung, Mathematik und all den technischen Fähigkeiten gibt es eine sehr wichtige Superkraft, die man braucht, um erfolgreich mit Daten und technischen Projekten im Allgemeinen umzugehen: nämlich Einfühlungsvermögen und starke Kommunikationsfähigkeiten. Ich bin keine Freundin davon, bestimmte Eigenschaften Männern oder Frauen zuzuschreiben, weil wir alle individuell sind, aber uns Frauen sagt man viel Einfühlungsvermögen und gute Kommunikationsfähigkeiten nach, oder? Also lasst sie uns nutzen! Meine eigene Karriere hat einen großen Schub bekommen, nicht obwohl, sondern weil ich eine Frau bin. – Und zwar nicht wegen der Frauenquote, sondern wegen dieses instinktiven Gespürs für Menschen und ihre Anliegen, das man bei schwierigen und komplexen Projekten braucht. Wenn man zum Beispiel eine neue Kultur rund um den Einsatz von KI und maschinellem Lernen in einem Unternehmen etablieren will, ist man höchstwahrscheinlich mit Silos und eher geschlossenen Strukturen in Unternehmen konfrontiert. Um mit dieser Mission erfolgreich zu sein, müssen alle Beteiligten überzeugt sein. Frauen haben oft ein besonderes Gespür dafür und ahnen, wie wichtig es ist, allen die Ergebnisse oder Algorithmen so zu erklären, dass sie am Ende alle verstehen und überzeugt sind. Diese Fähigkeit wird in unseren Data-Science-Projekten wirklich gebraucht, und deshalb würde ich mir wünschen, dass es mehr Frauen in der Tech- und Data-Science-Branche gibt.

Wie können wir mehr Frauen für Karrieren in der Data Science begeistern?

Wir müssen wirklich das gerade erwähnte Einfühlungsvermögen betonen, das für datenwissenschaftliche und technische Projekte dringend erforderlich ist. Und natürlich müssen wir Mädchen weiterhin ermutigen, neugierig auf naturwissenschaftliche Fächer zu sein und diese in der Schule und an der Universität zu wählen und nicht davor zurückzuschrecken. Je mehr Vorbilder es gibt, desto wahrscheinlicher ist es, dass wir kleine Mädchen inspirieren, also lasst uns über unsere Geschichten sprechen und sie teilen.

Hast Du einen Tipp für Frauen, die in der Branche Fuß fassen wollen?

Seid ihr selbst und geht selbstbewusst damit um! Verschwendet keinen Gedanken und keine Energie darauf, ob jemand eure Kompetenz oder eure Fähigkeiten für minderwertig halten könnte, nur weil ihr Frauen seid. Wenn Du keine Zweifel an Deinen Fähigkeiten hast, dann hat Dein Umfeld sie auch nicht. Es versteht sich von selbst, dass Frauen in der Tech-Branche arbeiten, und das beginnt bei Dir.

Dr. Yen Hoang, Educational Data Scientist, StackFuel GmbH

Was liebst Du an der Arbeit mit Daten/Datenwissenschaft?

Die Arbeit mit Daten ist wie das Sprechen einer Sprache. Die verschiedenen Anwendungen sind nur Dialekte. Mein Hintergrund ist der medizinische Bereich, aber ich kann die kritischen Punkte schnell verstehen, wenn ich verschiedene Analyseansätze für z. B. Verkaufs- oder Trackingdaten diskutiere.

Wie bist Du in die Branche eingestiegen?

Eine meiner ersten Arbeitserfahrungen war die Analyse von Next Generation Sequencing-Daten einer Brustkrebspatientin, deren Krebsbehandlung nicht die erwarteten Ergebnisse brachte. Ich musste also die wenigen Gene (von 25 000) finden, die mutiert waren, damit die Ärzte mit einer individualisierten, gezielten Gentherapie für diese Patientin weitermachen konnten. Ich hatte solche Angst, Fehler zu machen, aber gleichzeitig war ich auch begeistert und fühlte mich geehrt. Ich war total süchtig nach Datenwissenschaft!

Warum sollten Deiner Meinung nach mehr Frauen im Bereich Technik und Data Science arbeiten?

Es gibt keinen Grund, warum sie das nicht tun sollten. Im Moment sind wir noch unterrepräsentiert, und in einer idealen Welt sollten die Zahlen ausgeglichen sein. Frauen haben eine andere Sichtweise und einen anderen Geschmack bei technischen Geräten und Tools als Männer. Deshalb ist es wichtig, Frauen in die Programmierung von Tools einzubeziehen, die jeder nutzt.

Wie können wir mehr Frauen für Karrieren in der Data Science begeistern?

Es gibt mehrere Schritte, die wir unternehmen können. Ich glaube wirklich, dass es in den ersten Jahren der Kindheit beginnt. Eltern sollten aufhören, ihre Kinder nach Geschlechtern zu trennen und Barbies für Mädchen und Feuerwehrautos für Jungen zu kaufen. Es ist wichtig, Mädchen mehr zu ermutigen, damit sie sich in der Schule für Daten und Programmierung begeistern. In der Berufswelt sollte meines Erachtens eine bestimmte Frauenquote in Technik- und Datenabteilungen ab einer bestimmten Größe gesetzlich vorgeschrieben werden. Warum nur in Führungspositionen? Wenn wir anfangen, in einer idealen Welt zu leben, können Kinder sehen und erleben, dass es für Frauen normal ist, mit Daten zu arbeiten. Und nach einer Generation wird diese Quote überflüssig sein. Ich glaube aber, dass es auch andersherum funktionieren sollte, z.B. sollten mehr Männer ermutigt werden, in die Pflege zu gehen.

Hast Du einen Tipp für Frauen, die in der Branche Fuß fassen wollen?

Es ist schwer, als Frau einen Job im Bereich Technik/Datenverarbeitung zu bekommen, keine Frage. Das habe ich auch schon erlebt. Es ist wichtig, dass man sich selbst nicht unterschätzt. Glauben Sie an sich selbst. Seien Sie stark. Erinnern Sie sich (vielleicht sogar täglich) daran, dass Sie schon viel erreicht haben. Und seien Sie nicht schüchtern mit Ihren Zertifikaten und Ihren GitHub-Repos. In diesem Bereich erzählt Ihr Code die Geschichte Ihrer harten Arbeit.

Product/Project Manager at DB Training, Learning & Consulting

Was liebst Du an der Arbeit mit Daten/Datenwissenschaft?

Da der Datenbereich für mich recht neu ist, finde ich es spannend zu erfahren, wie viele Möglichkeiten die effektive Nutzung der verfügbaren Daten in jeder Branche eröffnet. Ich habe einen sozialwissenschaftlichen Hintergrund und finde es aus einer sozialen Perspektive äußerst interessant, wie die richtige Datenvisualisierung und -darstellung die menschliche Wahrnehmung beeinflusst.

Wie bist Du in die Branche eingestiegen?

Ich würde sagen, dass die Datenbranche mich eher gefunden hat als umgekehrt. Ich bin auf diese Branche gestoßen, nachdem ich meine neue Position als Produktmanager bei DB Training angetreten habe, und Datenkurse gehören zu meinem Portfolio. Das fordert mich heraus und motiviert mich gleichzeitig, neue Dinge zu lernen.

Warum sollten Deiner Meinung nach mehr Frauen im Bereich Technik und Data Science arbeiten?

Der Technologiebereich wächst ständig und bietet viele Möglichkeiten für Frauen und Männer gleichermaßen. Ich denke, dass mehr Frauen in dieser Branche auch neue Perspektiven für den Bereich der Daten und die Entwicklung neuer Technologien bieten könnten.

Wie können wir mehr Frauen für Karrieren in der Data Science begeistern?

Ich glaube, dass es schwer ist, jemanden in ein bestimmtes Gebiet zu drängen. Attraktive Schulungs- und Ausbildungsmöglichkeiten innerhalb eines Unternehmens könnten jedoch ein tieferes Verständnis für das Feld ermöglichen und es als Karriereweg fördern.

Hast Du einen Tipp für Frauen, die in der Branche Fuß fassen wollen?

Verlasst einfach eure Komfortzone und probiert neue Dinge aus, wenn ihr daran interessiert seid.

Svenja Plaumann,Training Operations Manager, StackFuel GmbH

Was liebst Du an der Arbeit mit Daten/Datenwissenschaft?

Die Welt der Daten und der Datenwissenschaft kennenzulernen, ist in vielerlei Hinsicht lohnend. Daten spielen in unserem Leben heute eine so wichtige Rolle. Die Aneignung grundlegender Datenkenntnisse sollte auf der Tagesordnung eines jeden stehen – diese Fähigkeiten können sicherlich dazu beitragen, die Dinge ins rechte Licht zu rücken.

Wie bist Du in die Branche eingestiegen?

In einer Welt, die zunehmend auf Daten basiert, hat mich die Idee fasziniert, Menschen dabei zu helfen, die dafür notwendigen Fähigkeiten zu erwerben. Die Arbeit bei StackFuel hat mir die Möglichkeit gegeben, aktiv an der digitalen Transformation der beruflichen Bildung mitzuwirken.

Warum sollten Deiner Meinung nach mehr Frauen im Bereich Technik und Data Science arbeiten?

Frauen machen etwa 50 % der Bevölkerung aus, aber nur ein Bruchteil von ihnen arbeitet in technischen oder datenbezogenen Bereichen. Mehr Frauen zu motivieren, in der Datenwissenschaft zu arbeiten, ist entscheidend, um sicherzustellen, dass unvoreingenommene und vielfältige Daten verfügbar sind. Wir müssen aktiv die von Männern dominierten Datenblasen zum Platzen bringen und einzigartige und vielfältige Perspektiven einbringen.

Wie können wir mehr Frauen für Karrieren in der Data Science begeistern?

Indem wir Frauen ermutigen, jetzt eine Karriere in der Datenwissenschaft einzuschlagen, schaffen wir Vorbilder für alle Mädchen und Frauen der Zukunft. Frauen in der Datenverarbeitung sollten die Norm sein – nicht die Ausnahme. Daten sind voreingenommen, weil weibliche Perspektiven und Themen immer noch oft nicht vertreten sind oder aktiv ausgeschlossen werden. Wir können das ändern – indem wir unser Recht auf Beteiligung einfordern!

Hast Du einen Tipp für Frauen, die in der Branche Fuß fassen wollen?

Fragen stellen, Standards hinterfragen und Daten nutzen, um sie zu widerlegen!

Laura-Luisa Velikonja, Senior Data Scientist, Telefonica S.A.

Was liebst Du an der Arbeit mit Daten/Datenwissenschaft?

Ich liebe die Vielseitigkeit meines Jobs. Die Vielseitigkeit in Bezug auf Themen, Methoden und Tools. Es wird nie langweilig, und ich lerne immer etwas Neues.

Wie bist Du in die Branche eingestiegen?

Während meines Mathematikstudiums wurde uns gesagt, dass man mit Mathematik alles machen kann, aber mich für eine Disziplin zu entscheiden, fiel mir ziemlich schwer. Damals war ich schon ein Generalist, der verschiedene Studentenjobs und Branchen ausprobiert hat. Ich hatte das Gefühl, dass ich mit Data Science viele verschiedene Aufgaben erledigen könnte, was sich auch bewahrheitete. So begann ich meine Karriere mit einem Praktikum bei einer Data-Science-Beratung in München.

Warum sollten Deiner Meinung nach mehr Frauen im Bereich Technik und Data Science arbeiten?

Ich bin fest davon überzeugt, dass gemischte Teams in jeder Branche bessere Ergebnisse erzielen, weil unterschiedliche Perspektiven den Teams helfen, kreativ zu sein und Probleme in einer immer komplexeren Welt zu bewältigen. Leider gibt es in der Technologiebranche noch viel zu tun, was die Geschlechtervielfalt angeht. Deshalb sollten wir wirklich daran arbeiten, mehr Frauen, aber auch generell mehr Vielfalt in die Technologie- und Datenbranche zu bringen. Im Datenbereich stellen sich enorme ethische und moralische Fragen, für die wir so viele unterschiedliche Perspektiven wie möglich brauchen.

Wie können wir mehr Frauen für Karrieren in der Data Science begeistern?

Meiner Meinung nach sind Berufe im Datenbereich sehr aufregend, und jeder, dem ich von meiner Arbeit erzähle, ist begeistert, aber die Leute haben Angst vor der mathematischen und kodierenden Komponente. Das ist also der Punkt, an dem wir ansetzen müssen. Und wir müssen früh damit anfangen! Wir müssen junge Mädchen für MINT-Fächer begeistern, anstatt ihnen Angst zu machen oder ihnen zu sagen, was von Mädchen und Jungen erwartet wird, um gut zu sein. Und natürlich sind Vorbilder wichtig, um jungen Mädchen zu zeigen, dass auch Frauen Mathe und Programmieren lieben und in technischen Berufen arbeiten.

Hast Du einen Tipp für Frauen, die in der Branche Fuß fassen wollen?

Es gibt so viele Rollen in der Technologie- und Datenbranche. Für die meisten Aufgaben braucht man keine jahrelange Programmiererfahrung. Man sollte sich also über die verschiedenen Möglichkeiten informieren, etwas finden, das den eigenen Interessen und Talenten entspricht, und dann einfach zugreifen.

Dr. Nina Meinel, Strategy & Data Science, Syncier GmbH

Was liebst Du an der Arbeit mit Daten/Datenwissenschaft?

Es sind die Daten selbst, also das Verständnis, worum es bei den Daten geht, wie und was gemessen wird und wie die Daten einen Business Case unterstützen können. Und natürlich der ganze Spaß dabei, die Tools, die Programmierung, die Visualisierung und die Modellevaluation.

Wie bist Du in die Branche eingestiegen?

Meine Liebe zu Daten entstand ganz einfach durch das Studium der Statistik an der Universität. Die Kurse waren wirklich cool und es gab zwei großartige Abteilungen für Statistik und Ökonometrie, von denen eine sogar schon in den 90er Jahren lehrte.

Warum sollten Deiner Meinung nach mehr Frauen im Bereich Technik und Data Science arbeiten?

Es geht darum, neue, kreative Ideen und Denkweisen in die Technologie- und Datenbranche zu bringen. Frauen sehen die Dinge anders, argumentieren anders und können eine andere coole Lösung anbieten. Vor allem in den Bereichen Daten und Wissenschaft geht es oft darum, gute Diskussionen zu führen und gemeinsam Lösungen zu finden, und das geht nur, wenn man allen zuhört.

Wie können wir mehr Frauen für Karrieren in der Data Science begeistern?

Die Liebe zu Zahlen und Technik beginnt schon sehr früh. Einige Programme in der Schule würden definitiv helfen, ebenso wie mehr weibliche Lehrer oder weibliche Datenwissenschaftler, die Kurse anbieten.

Hast Du einen Tipp für Frauen, die in der Branche Fuß fassen wollen?

Niemals aufhören, neugierig zu sein, neue Dinge auszuprobieren, Fragen über Fragen zu stellen, denn man muss verstehen. Und glauben Sie an Ihre eigenen Fähigkeiten, denn Sie können es auf jeden Fall schaffen.

Isabel Sum, Account Executive, StackFuel GmbH

Was liebst Du an der Arbeit mit Daten/Datenwissenschaft?

Ich liebe die Vielfalt und die Möglichkeiten, die die Datenwissenschaft mit sich bringt, und wie sie uns hilft, zuvor unlösbare Probleme schneller, billiger und besser zu lösen.

Wie bist Du in die Branche eingestiegen?

Mit Software und IT bin ich erstmals während meines dualen Studiums in Berührung gekommen, als ich bei IBM in verschiedenen Abteilungen und Positionen gearbeitet habe. Später hatte ich die Gelegenheit, die schnelllebige und sich ständig verändernde KI- und Technologielandschaft in Shenzhen, China, kennenzulernen und mich dort zu engagieren, was mein Interesse an diesem Bereich weiter weckte.

Warum sollten Deiner Meinung nach mehr Frauen im Bereich Technik und Data Science arbeiten?

Ich bin der Meinung, dass mehr Frauen in der Technik und insbesondere in der Datenwissenschaft arbeiten sollten, weil Vielfalt uns hilft, Vorurteile zu beseitigen – sowohl menschliche als auch maschinelle.

Wie können wir mehr Frauen für Karrieren in der Data Science begeistern?

Ich denke, es geht vor allem um das Bewusstsein und die Gemeinschaft. Die Menschen umgeben sich im Allgemeinen gerne mit Menschen, die ihnen ähnlich sind. Wir brauchen also mehr Vorbilder und eine größere Sichtbarkeit von Frauen in der Datenwissenschaft, um die Stereotypen aufzubrechen und dieses Feld für alle attraktiv zu machen.

Hast Du einen Tipp für Frauen, die in der Branche Fuß fassen wollen?

Ich würde Frauen ermutigen, an Communities, Roundtables und Informationsveranstaltungen rund um das Thema Daten und KI teilzunehmen und sich dort zu vernetzen. Außerdem gibt es so viele offene Stellen in diesem Bereich, und es hilft, sich zunächst einen guten Überblick darüber zu verschaffen, in welcher Branche oder in welchem Bereich man arbeiten möchte, und dann einfach von dort aus zu starten und sich dorthin vorzuarbeiten, wo man hin möchte.

Ricarda Heim, Data Analyst, SKIM

Was liebst Du an der Arbeit mit Daten/Datenwissenschaft?

Ich liebe die Eindeutigkeit von Zahlen. Es gibt zahllose Möglichkeiten, Worte zu interpretieren, aber bei Daten ist es in der Regel eine ziemlich klare Geschichte.

Wie bist Du in die Branche eingestiegen?

Nachdem ich meinen Master in Wirtschaftswissenschaften und Ökonometrie gemacht hatte, wusste ich, dass ich in einem analytischen Beruf arbeiten wollte. Der Einstieg als Analystin ist eine gute Möglichkeit, verschiedene Methoden und Ansätze kennenzulernen und generell mit großen Datenmengen zu arbeiten.

Warum sollten Deiner Meinung nach mehr Frauen im Bereich Technik und Data Science arbeiten?

Es ist ein Bereich, der für jeden geeignet ist, der sich für Daten und die Erkenntnisse, die sie liefern können, interessiert. Und Frauen sind darin genauso geschickt wie Männer. Da wir jeden Tag mehr und mehr Daten sammeln, brauchen wir immer mehr Menschen, die diese Daten analysieren, um daraus verwertbare Erkenntnisse zu gewinnen und sie für gute Zwecke einzusetzen.

Wie können wir mehr Frauen für Karrieren in der Data Science begeistern?

Ich glaube, es ist wichtig, dass junge Frauen erkennen, dass Technik und Datenwissenschaft kein Jungenclub sind und auch nicht sein sollten. Sie sind für jeden geeignet, der gerne forscht, Antworten auf Fragen findet und Datensätze erforscht. Das Wissen und die Erfahrung, die man dabei sammelt, sind oft auch auf andere Branchen übertragbar, was viele Möglichkeiten eröffnet.

Hast Du einen Tipp für Frauen, die in der Branche Fuß fassen wollen?

Daten sind heute allgegenwärtig, deshalb sollten Sie wissen, was Sie damit machen wollen. Welches sind die Bereiche oder Produkte, die Sie interessieren? Was möchten Sie mit Daten erreichen oder tun? Möchten Sie für ein Unternehmen oder eine Agentur mit verschiedenen Kunden aus unterschiedlichen Branchen arbeiten? Dann arbeiten Sie an den erforderlichen Hard Skills.

Anna Peeck, Freelancer for Agile Project Management, Axel Springer National Media & Tech GmbH & Co. KG

Was gefällt Dir am Change Management in der Daten- und Tech-Branche?

Ich liebe es, dass ich durch meine Arbeit in der Tech-Branche Teil der sich am schnellsten verändernden und relevantesten Branche der heutigen Zeit bin. Das bedeutet, dass es immer spannend und aufregend schnelllebig ist, aber ich habe das Gefühl, dass ich mehr Möglichkeiten als in jedem anderen Bereich habe, diesen Wandel auch selbst zu gestalten und die Richtung zu beeinflussen, in die wir uns morgen bewegen werden.

Die Technologiebranche braucht Dich!

Die Technologiebranche legt mittlerweile viel Wert darauf, weibliche Talente zu rekrutieren, zu halten und weiterzuentwickeln. Das ist ein wichtiges Signal, aber die Bemühungen sollten hier nicht enden. In unserer heutigen Arbeitswelt ist eine Qualifikation mit den richtigen Fähigkeiten zur richtigen Zeit entscheidend, um die eigene Karriere voranzubringen. Data Science und Data Analytics sind massiv nachgefragte Fähigkeiten. Wir ermutigen Frauen dazu, spannende Karrieremöglichkeiten im Data-Science-Bereich wahrzunehmen. Derzeit machen Frauen nur etwa ein Sechstel der Arbeitskräfte aus, die mit neuen Technologien arbeitet. Wir sind fest davon überzeugt, dass die Branche mehr Frauen und mehr Diversität benötigt, um Teams zu stärken und innovativer, vielfältiger und produktiver zu gestalten.

Als waschechte Berlinerin hat sich Laura schnell der Kreativ- und Start-up-Szene angeschlossen. Nach ihrem Studium in Medien- und Kommunikationsmanagement an der Mediadesign – Hochschule für Design und Informatik, war Laura bereits als Redakteurin bei IQPC tätig, wo sie die Bereiche Finance, Tech, Data und AI verantwortete und bekannte Vorreiter der Branche auf Kongressen interviewte. Bei StackFuel baut Laura das Content Lab – unser vielseitiges Angebot an kostenlosen Inhalten, Webinaren und Veröffentlichungen – stetig aus.

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