Datenkompetenz auf dem Arbeitsmarkt: eine systematische Übersicht

Warum Alltagsbeschäftigte sich für Datenfähigkeiten interessieren sollten

In heutigen Jobs fließen Informationen ständig — von Vertriebs-Dashboards über Gesundheitsakten bis hin zu Social-Media‑Feeds. Dieser Artikel untersucht die „Datenkompetenz“: das Bündel alltäglicher Fähigkeiten, die nötig sind, um diese Informationen bei der Arbeit zu verstehen und zu nutzen, auch wenn man kein Datenwissenschaftler ist. Anhand einer Durchsicht von Hunderten Studien zeigen die Autorinnen und Autoren, wie die Nachfrage nach diesen Fähigkeiten stark zunimmt, wie die Forschung zu diesem Thema wächst und welche praktischen Fähigkeiten Mitarbeitende und Unternehmen tatsächlich benötigen, um in einer datengetriebenen Wirtschaft zu bestehen.

Vom Schlagwort zur grundlegenden Arbeitsplatzanforderung

Die Autorinnen und Autoren beginnen damit, Datenkompetenz in die breitere „Wissensökonomie“ einzuordnen, in der Entscheidungen und Innovationen zunehmend auf Daten statt nur auf Intuition oder Dienstalter beruhen. Sie unterscheiden zwischen denjenigen, die Datensysteme und Modelle bauen, und der viel größeren Gruppe von Beschäftigten in allen Abteilungen, die inzwischen in irgendeiner Form mit Daten in Berührung kommen. Für diese Nicht‑Spezialisten geht es bei Datenkompetenz nicht um Programmierung oder fortgeschrittene Statistik; es geht darum, sich sicher genug zu fühlen, um Daten zur Problemerkennung, Mustererkennung und Entscheidungsunterstützung zu nutzen. Dennoch zeigen Umfragen, dass nahezu die Hälfte der Beschäftigten angibt, Schwierigkeiten beim Lesen und Interpretieren von Daten zu haben, was eine Lücke zwischen dem Versprechen datengetriebener Unternehmen und dem tatsächlichen Können der Organisationen schafft.

Wie Datenkompetenz mit anderen Alltagskompetenzen zusammenhängt

Der Artikel stellt klar, wie Datenkompetenz mit anderen bekannten Konzepten überlappt, aber nicht identisch ist. Statistische Kompetenz konzentriert sich auf das Lesen von Statistiken, die andere erstellt haben, während Informationskompetenz das Finden und Bewerten von Informationsquellen betrifft. Digitale Kompetenz betrifft die Nutzung von Geräten und Online‑Werkzeugen. Algorithmus‑ und KI‑Kompetenz ergänzt das Verständnis darüber, wie automatisierte Systeme funktionieren. Datenkompetenz steht im Zentrum all dieser Bereiche und deckt die gesamte Reise von Rohzahlen zu verwertbaren Erkenntnissen ab: zu wissen, woher Daten stammen, wie sie gespeichert und verarbeitet werden, wie Datenschutz und Eigentum funktionieren und wie man Daten visuell darstellt. Die Autorinnen und Autoren argumentieren, dass Menschen ohne diese Grundlage entweder Daten misstrauen oder sie als mysteriöse „Black Box“ behandeln.

Was die Forschungslandschaft zeigt

Mithilfe bibliometrischer Techniken durchforsten die Autorinnen und Autoren große wissenschaftliche Datenbanken und finden 831 Publikationen, die Datenkompetenz und Fähigkeiten verbinden, wobei die Zahl der Veröffentlichungen seit etwa 2015 auf das Doppelte angestiegen ist — ein Zeichen dafür, dass das Feld sich in einer Phase schnellen Wachstums befindet. Die meisten Arbeiten stammen aus den Vereinigten Staaten und einigen anderen einkommensstarken Ländern, und viele sind mit Bildungs‑ oder techniknahen Themen verknüpft. Nachdem Filter angewendet wurden, um Arbeiten zu entfernen, die sich hauptsächlich mit der Lehre von Studierenden, dem Aufbau von Infrastruktur oder der breit angelegten Diskussion von Ethik befassen, blieben nur 44 Artikel übrig, die sich direkt mit bereichsübergreifenden Datenfähigkeiten von Beschäftigten befassen. Das zeigt, dass der Begriff „Datenkompetenz“ zwar weit verbreitet ist, überraschend wenig Forschung jedoch konkret darauf eingeht, was normale Angestellte in unterschiedlichen Rollen tatsächlich wissen und tun müssen.

Kernfähigkeiten, die jemanden datenkompetent machen

Aus den gefilterten Studien extrahieren die Autorinnen und Autoren wiederkehrende Fähigkeiten, die zusammen Datenkompetenz am Arbeitsplatz definieren. Dazu gehört, zu erkennen, welche Daten für ein konkretes Ziel benötigt werden, sie zu finden und darauf zuzugreifen, ihre Qualität und Relevanz zu beurteilen und den Kontext zu verstehen, in dem sie erzeugt wurden. Beschäftigte benötigen genügend Kenntnisse von Analysemethoden, um geeignete Ansätze zu wählen oder produktiv mit Spezialisten zu sprechen; sie müssen Ergebnisse interpretieren, hinterfragen und Schlussfolgerungen klar an andere kommunizieren können. Juristisches und ethisches Bewusstsein — etwa die Beachtung von Datenschutzregeln — ist ebenfalls wesentlich, wobei die konkreten Anforderungen je nach Branche und Organisationspolitik variieren. Die Autorinnen und Autoren weisen darauf hin, dass nicht eine einzelne Person alle Aspekte meistern kann; stattdessen müssen Organisationen komplementäre Fähigkeiten über Rollen hinweg zusammenstellen, etwa Datenproduzenten, -leser und -kommunikatoren.

Warum Rolle und Arbeitskontext eine Rolle spielen

Eine zentrale Botschaft der Übersicht ist, dass es keine einheitliche, für alle passende Definition von Datenkompetenz gibt. Vielmehr hängt die erforderliche Tiefenschärfe der Fähigkeiten vom Job, von der Branche und vom Verantwortungsgrad einer Person ab. Eine Mitarbeiterin an der Front benötigt womöglich nur ein Verständnis für einfache Kennzahlen; ein Manager muss Daten mit Strategie und Risiko verknüpfen; ein Datenverantwortlicher oder Analyst muss technischere und regulatorische Details behandeln. Die Autorinnen und Autoren schlagen vor, in Stufen des Wissens zu denken: ein Konzept zu kennen, es ausreichend zu verstehen, um es zu beurteilen und zu diskutieren, und die Aufgabe selbst ausführen zu können. Sie betonen außerdem, dass die datenbezogene Kultur einer Organisation — wie Informationen geteilt werden, wie Werkzeuge eingerichtet sind und wie Entscheidungen getroffen werden — individuelle Fähigkeiten entweder verstärken oder untergraben kann.

Was das für Beschäftigte und Organisationen bedeutet

Für Nicht‑Spezialisten ist das Fazit des Artikels beruhigend: Sie müssen kein Programmierer werden, aber sie sollten sich wohl dabei fühlen, datenbezogene Fragen zu stellen, zu verstehen, woher Daten kommen, und sie zur Untermauerung von Entscheidungen zu nutzen. Für Unternehmen sollte Datenkompetenz wie eine gemeinsame Zweitsprache behandelt werden, die es Menschen in verschiedenen Rollen ermöglicht, effektiv zusammenzuarbeiten. Die Autorinnen und Autoren schlagen eine praktische Definition vor: Datenkompetenz ist das Bündel von Kompetenzen, das es einer Person erlaubt, die für ein Ziel benötigten Daten zu identifizieren, diese Daten in den Kontext zu setzen, ihre Validität zu prüfen, geeignete Analysen zu wählen oder mit ihnen zu arbeiten, Erkenntnisse zu gewinnen und diese zu kommunizieren. Zukünftige Arbeiten sollten ihrer Ansicht nach rollenspezifische Fähigkeitslandkarten und Trainingspfade entwickeln, damit Organisationen diese Kompetenzen gezielt aufbauen und wirklich datengetrieben werden können.

Zitation: Alarcón, A., de Ramón, J., Ginieis, M. et al. Data literacy in the labor market: a systematic review. Humanit Soc Sci Commun 13, 506 (2026). https://doi.org/10.1057/s41599-026-06824-w

Schlüsselwörter: Datenkompetenz, Fähigkeiten am Arbeitsplatz, Wissensökonomie, digitale Transformation, organisationales Lernen