Data Literacy für Unternehmen
Daten besser verstehen.
Fundierter entscheiden.
Remote oder als Präsenztraining
Training über zwei Tage
Einleitung
Was, warum und für wen
Was?
Dieses Training vermittelt die Grundlagen moderner Datenkompetenz (Data Literacy) im Unternehmenskontext. Die Teilnehmenden lernen, wie Daten entstehen, wie sie strukturiert und bewertet werden, welche Analyseformen es gibt und wie sich Ergebnisse verständlich interpretieren und kommunizieren lassen.
Warum?
Datengetriebene Unternehmen treffen Entscheidungen nachvollziehbarer und robuster. Dafür reicht es nicht, Reports zu konsumieren oder KI-Tools wie ChatGPT nach einer Analyse zu fragen. Entscheidend ist ein gemeinsames Verständnis dafür, wie Daten beurteilt, Kennzahlen interpretiert und Ergebnisse in unternehmerischen Mehrwert übersetzt werden. Genau hier setzt Data Literacy an.
Für wen?
Für Fachbereiche, Projektteams, Business-nahe Rollen und Führungskräfte, die regelmäßig mit Kennzahlen, Reports, Dashboards oder datenbezogenen Entscheidungen arbeiten, aber kein rein technisches Spezialtraining benötigen.
Ihr Nutzen
Lernergebnisse auf einen Blick
Nach dieser Schulung können Sie …
1. verstehen, was Data Literacy im Unternehmenskontext praktisch bedeutet.
2. Datenquellen, Datenarten und Datenqualität sicherer beurteilen.
3. typische Probleme wie fehlende Werte, Duplikate, Ausreißer oder Verzerrungen früher erkennen.
4. grundlegende Analyseformen und Kennzahlen besser einordnen.
5. Visualisierungen und KI-generierte Auswertungen kritischer lesen und Ergebnisse verständlicher kommunizieren.
6. im Team ein gemeinsames Begriffs- und Entscheidungsverständnis rund um Daten, Kennzahlen und KI-Ergebnisse schaffen.
Agenda
Kursinhalte im Überblick
Modul 1
Datengetriebenes Arbeiten
Was bedeutet Data Literacy eigentlich? | Warum datengetriebene Organisationen mehr brauchen als Tools | Daten als Grundlage fundierter Entscheidungen | Data Literacy als Schlüsselkompetenz für moderne Unternehmen
Modul 2
Der Weg von Rohdaten zur Nutzung
Einstieg in die DIKW-Logik und Einordnung der vier Typen der Datenanalyse | Interne und externe Datenquellen und -arten im Unternehmen unterscheiden | Datensilos erkennen und Datenquellen sinnvoll zusammendenken
Modul 3
Datenstruktur und typische Fallstricke
Daten sauber strukturieren und dokumentieren | Typische Qualitätsprobleme verstehen | Data Profiling durchführen | Klassische Verzerrungen erkennen
Modul 4
Explorative Datenanalyse als Fundament
Warum gute Analyse mit Fragen beginnt | Data Profiling: Datentypen, fehlende Werte, Kardinalität und erste Qualitätsprüfung | „Durchschnitte“ und Streuung nutzen | Verteilungen erkennen und erste Hypothesen ableiten | KI-Ergebnisse und automatisch erzeugte Analysen auf Plausibilität prüfen
Modul 5
Visualisierung: Daten besser verstehen
Ohne Visualisierungen geht es nicht: Warum Visualisierungen oft schneller wirken als Tabellen | Typische Visualisierungsfehler vermeiden | Diagramme als Denk- und Kommunikationshilfe nutzen
Modul 6
Analysen verständlich kommunizieren
Wie Ergebnisse für unterschiedliche Zielgruppen verständlich aufbereitet werden | Erste Prinzipien wirksamer Datenkommunikation | Klare Botschaften mit Data Storytelling statt Zahlenfriedhof
Häufig gestellte Fragen
Data Literacy für Unternehmen Schulung
Brauche ich Vorkenntnisse?
Nein. Das Training ist als fundierter Einstieg konzipiert. Erste Berührungspunkte mit Kennzahlen, Reports oder Excel sind hilfreich, aber keine Voraussetzung.
Geht es schon um KI?
Ja, aber nicht als klassisches Tool- oder Prompting-Training. Der Fokus liegt auf dem Fundament: Daten verstehen, Kennzahlen einordnen, Visualisierungen lesen und Ergebnisse kritisch hinterfragen. Genau diese Fähigkeiten helfen später, KI-Tools wie ChatGPT oder Copilot sinnvoller zu nutzen und ihre Ergebnisse besser zu bewerten.
Ist das eher ein Überblick oder schon anwendungsnah?
Beides, aber durch viele Übungen ist der Fokus mehr auf Aufwendung. Das Training vermittelt die Grundlagen verständlich, bleibt aber eng an typischen Fragestellungen aus dem Unternehmensalltag.
Ist der Kurs auch für Fachbereiche ohne Statistik-Hintergrund geeignet?
Ja, absolut. Gerade Fachbereiche profitieren stark, weil sie mit Daten arbeiten, ohne selbst Data Scientists sein zu müssen.
Können eigene Beispiele eingebracht werden?
Ja. Eigene Reports, Dashboards, Kennzahlen oder Datensituationen machen das Training meist deutlich wertvoller.
Kann ich das Gelernte direkt anwenden?
Ja. Alle Inhalte sind auf typische Business-Situationen ausgelegt (Reporting, Analyse, etc).
Finden die Trainings auch als Inhouse-Training im Unternehmen statt?
Ja, wir bieten alle unsere Kurse als Inhouse-Training an. Diese können individuell auf die Bedürfnisse Ihres Teams zugeschnitten werden. Kontaktieren Sie uns für ein maßgeschneidertes Angebot.
Was unterscheidet den Kurs von Online-Tutorials?
Tutorials zeigen, wo man klicken muss oder welchen Prompt man eingibt.
Hier lernen wir live und interaktiv für den eigenen Unternehmenskontext:
- welche Fragen wir stellen sollten
- welche Daten und Kennzahlen dafür relevant sind
- welche Visualisierung sinnvoll ist
- wie wir Ergebnisse interpretieren — auch wenn sie von KI unterstützt wurden
Feedback
Stimmen aus den Data Literacy & KI-Trainings
Klärungsbedarf zum Training?
Sprechen wir über Ihre Anforderungen
Jedes Team startet an einem anderen Punkt. Schreiben Sie mir oder rufen Sie mich an, wenn Sie klären möchten, ob dieses Training zu Ihrem Kenntnisstand, Ihren Daten und Ihren Zielen passt.
Lassen Sie uns 30 Minuten über Ihre Ausgangslage sprechen – kostenfrei und unverbindlich.
Sie schildern Ihre aktuellen Herausforderungen, und wir klären gemeinsam, welche Data Trainings für Unternehmen sinnvoll sind. Ob ein Grundlagentraining, ein Aufbauformat oder eine andere völlig andere Lernroute: wir werden schon etwas finden!
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