Datenkompetenz

Unter Datenkompetenz werden Kompetenzen für einen kritischen Umgang mit Daten verstanden.

Überblick

1. 1 Zusammenfassung
2. 2 Teilbereiche der Datenkompetenz
3. 3 Aufbau von Datenkompetenz in Organisationen
4. 4 Quellenangaben

1 Zusammenfassung

In den letzten Jahren ist die Menge an erfassten Daten auch in den Feldern der Sozialen Arbeit enorm angestiegen, nicht zuletzt, weil die digitalen Möglichkeiten immer einfacher werden, entsprechende Daten zu erfassen. Um mit diesen Daten auch kompetent umgehen zu können und sie vor allem auch in die fachliche Arbeit einzubinden, wird bei den Mitarbeitenden eine entsprechende Datenkompetenz benötigt.

Unter Datenkompetenz wird die Fähigkeit verstanden, auf kritische Weise mit Daten umzugehen. Dies beinhaltet unter anderem die Verwaltung, Bewertung, Auswertung und Interpretation von Daten (Ridsdale et al. 2015). Datenkompetenz ist damit eines der zentralen Future Skills. Darunter versteht man „Fähigkeiten, die […] für das Berufsleben und/oder die gesellschaftliche Teilhabe deutlich wichtiger werden“ (Stifterverband für die Deutsche Wissenschaft e.V. 2018). Es zeigt sich auch, dass Datenkompetenz nicht nur für die berufliche Arbeit wichtig ist, sondern auch eine ständig wachsende allgemeine gesellschaftliche Bedeutung hat. Hierzu schreibt Spiegelhalter (2020): „Nicht nur Fachleute brauchen Datenkompetenz – sie ist eine Grundanforderung für eine informierte Gesellschaft.“

2 Teilbereiche der Datenkompetenz

Datenkompetenz berücksichtigt verschiedene Teilbereiche (Schüller, Busch und Hindinger 2019):

• Datenkultur etablieren
• Datenquellen identifizieren und Daten bereitstellen
• Daten auswerten und Auswertungen kritisch bewerten
• Ergebnisse und Datenprodukte interpretieren
• Handeln ableiten

Die Teilbereiche zeigen, dass neben individuellen Kompetenzen auch Aspekte der Organisationskultur adressiert werden.

3 Aufbau von Datenkompetenz in Organisationen

Der Aufbau von Datenkompetenz und die Etablierung einer Datenkultur sind damit die zentralen Entwicklungsschritte in Organisationen, auch in der Sozialen Arbeit und Sozialwirtschaft. Dieser personelle und kulturelle Aspekt ist neben dem Aufbau einer technischen Infrastruktur und der Etablierung entsprechender Prozesse zentral, um ein dateninformiertes Handeln der Akteure in der Organisation zu ermöglichen (Ottmann und Helten 2023a, 2023b).

Bei der Vermittlung von Datenkompetenz ist es zentral, zuvor den jeweiligen Bedarf zu bestimmen. Hierbei sollte geprüft werden, welche Aufgaben und Rollen die einzelnen Mitarbeitenden im Hinblick auf den Umgang mit Daten in der Organisation haben. So gibt es Mitarbeitende, die eher mit der Datenerfassung beschäftigt sind, während andere Mitarbeitende erhobene Daten auswerten oder interpretieren müssen. Schulung und Vermittlung von Datenkompetenz sollten daher auf die jeweiligen Tätigkeiten und Rollen hin angepasst sein.

Zentral ist dabei ebenso, dass der Aufbau von Datenkompetenz in einen größeren strategischen Rahmen eingebettet ist. Dies kann der Aufbau einer Data Governance (Weber und Klingenberg 2021) für die Organisation sein, inkl. der Entwicklung einer Datenstrategie (Ottmann 2021). Neben einer solchen zentralen Verankerung sollte auch regelmäßig der Stand der Datenkompetenz unter den Mitarbeitenden erhoben und geprüft werden. Aktuell werden hierzu entsprechende Erhebungsinstrumente entwickelt.

4 Quellenangaben

Ottmann, Sebastian, 2021. Benötigt man in der Sozialen Arbeit eine Datenstrategie? Blog Soziale Wirkung [online]. Hersbruck: Sebastian Ottmann, 10.12.2021 [Zugriff am: 19.12.2022]. Verfügbar unter: https://blog.soziale-wirkung.de/2021/12/10/benotigt-sozialen-arbeit-datenstrategie/

Ottmann, Sebastian und Anne-Kathrin Helten, 2023a. Datenkompetenz und dateninformiertes Handeln in der Sozialen Arbeit. In: Blätter der Wohlfahrtspflege [online]. 170(3), S. 109–112 [Zugriff am: 29.07.2025]. ISSN 2942-3147. doi:10.5771/0340-8574-2023-3-109

Ottmann, Sebastian und Anne-Kathrin Helten, 2023b. Daten-Framework für die Soziale Arbeit und Sozialwirtschaft. In: Forschung, Entwicklung, Transfer – Nürnberger Hochschulschriften. 71 [Zugriff am: 29.07.2025]. doi:10.17883/​FET-SCHRIFTEN071

Ridsdale, Chantel, James Rothwell, Mike Smit, Hossam Ali-Hassan, Michael liemel, Dean Irvine, Daniel Kelley, Stan Matwin und Brad Wuetherick, 2015. Strategies and Best Practices for Data Literacy Education Knowledge Synthesis Report [online]. Halifax, Nova Scotia, Canada: Dalhousie University [Zugriff am: 13.01.2024]. Verfügbar unter: https://dalspaceb.library.dal.ca/server/api/core/bitstreams/​7c0db868-79ac-4c3c-9ad0-f2a93cf2ccc6/​content

Schüller, Katharina, Paulina Busch und Carina Hindinger, 2019. Future Skills: Ein Framework für Data Literacy. Kompetenzrahmen und Forschungsbericht. In: Hochschulforum Digitalisierung [online]. 4, Arbeitspapier Nr. 47 [Zugriff am: 07.09.2020]. ISSN 2365-7081. Verfügbar unter: https://hochschulforumdigitalisierung.de/sites/​default/​files/​dateien/​HFD_AP_Nr_47_DALI_Kompetenzrahmen_WEB.pdf

Spiegelhalter, David, 2020. The RSS Data Manifesto blog: Skilling up the nation [online]. London: Royal Statistical Society [Zugriff am: 03.07.2023]. Verfügbar unter: https://rss.org.uk/news-publication/​news-publications/2020/general-news/​the-rss-data-manifesto-blog-skilling-up-the-nation/

Stifterverband für die Deutsche Wissenschaft e.V., 2018. Das Future-Skills-Framework [online]. Essen: Stifterverband, 28.06.2023 [Zugriff am: 28.06.2023]. Verfügbar unter: https://www.stifterverband.org/future-skills/​framework

Weber, Kristin und Christina Klingenberg, 2021. Data Governance: der Leitfaden für die Praxis. München: Hanser. ISBN 978-3-446-46388-2

Verfasst von
Sebastian Ottmann
M.A.
Evangelische Hochschule Nürnberg
Leitung Kompetenzzentrum Wirkungsorientierung in der Sozialen Arbeit
Wiss. Mitarbeiter am Institut für Praxisforschung und Evaluation

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