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Die sogenannten Future Skills werden in einer sich stark verändernden Arbeitswelt als zentrale Fähigkeiten von Arbeitnehmenden eingestuft. Viele dieser Fähigkeiten werden bereits seit langer Zeit für bedeutsam gehalten und u.a. als Schlüsselkompetenzen oder Soft Skills bezeichnet. Der produktive Umgang mit Veränderungen, die kreative Lösung von Problemen und die Fähigkeit, gut im Team zusammenzuarbeiten, zählen hierzu. Future Skills sind also nichts grundsätzlich Neues. Übergreifende Fähigkeiten zur Orientierung in sich laufend verändernden beruflichen Situationen, der Lösung von neuartigen Problemen im Berufsalltag und der selbstgesteuerten Weiterentwicklung von Arbeitnehmenden, ergänzt um den souveränen Umgang mit digitalen Tools, erfahren aufgrund der Herausforderungen am Arbeitsmarkt aber aktuell wieder verstärkt Aufmerksamkeit.

Datenkompetenz als wichtige Future Skill

Eine der zentralen Future Skills unserer Zeit ist zweifellos die Datenkompetenz. Daten sind heute die Grundlage vieler Entscheidungen – im Unternehmen ebenso wie im privaten oder öffentlichen Bereich. Sie helfen, Entwicklungen zu bewerten, fundierte Schlüsse zu ziehen und Maßnahmen gezielt zu planen. Entsprechend wichtig ist es, Daten nicht nur zu sammeln, sondern sie auch verstehen, einordnen und nutzen zu können.

Datenkompetenz umfasst unterschiedliche Niveaus: Auf einer grundlegenden Ebene geht es etwa um den sicheren Umgang mit Tabellenkalkulationen wie Excel, um Daten zu ordnen, auszuwerten und anschaulich darzustellen. Auf einem fortgeschritteneren Niveau zählen dazu Kenntnisse in Datenanalyse und Statistik, das Arbeiten mit Datenbanken oder sogar die Anwendung von Data-Science-Methoden mithilfe von Programmiersprachen wie Python oder R. Entscheidend ist dabei, dass das richtige Vorgehen beim Umgang mit Daten immer vom jeweiligen Zweck und Kontext abhängt: Manchmal genügt eine einfache Auswertung und Visualisierung mit einem Tabellenkalkulationsprogramm, in anderen Fällen braucht es komplexe Modelle und maschinelles Lernen, um die Bedeutung von Daten zu erfassen und sie gewinnbringend nutzen zu können. Wer Daten kompetent nutzen kann, trifft besser informierte Entscheidungen – und bleibt in einer datengetriebenen Arbeitswelt handlungsfähig.

Welche Fähigkeiten brauchen datenkompetente Mitarbeitende?

Datenkompetenz bedeutet weit mehr, als nur mit Zahlen umgehen zu können. Wer datenkompetent ist, verfügt über ein Bündel an Fähigkeiten, das technisches Verständnis mit kritischem Denken verbindet. Dazu gehört zunächst die Fähigkeit, relevante Datenquellen zu erkennen und ihre Qualität einzuschätzen – also zu verstehen, ob Daten vollständig, verlässlich und aktuell sind. Ebenso wichtig ist es, Daten sinnvoll zu strukturieren und zu visualisieren, damit Zusammenhänge sichtbar werden.

Darüber hinaus braucht es analytisches Denken, um Muster zu erkennen und aus Daten Erkenntnisse abzuleiten, sowie die Fähigkeit, Ergebnisse verständlich zu kommunizieren – etwa in Berichten oder Präsentationen. Schließlich gehört zur Datenkompetenz auch ein bewusster und verantwortungsvoller Umgang mit Datenschutz, Ethik und möglichen Verzerrungen (Bias) in Datensätzen. Wer diese Fähigkeiten mitbringt, kann Daten nicht nur verarbeiten, sondern sie als strategisches Werkzeug zur Gestaltung der eigenen Arbeit und zur Weiterentwicklung von Prozessen nutzen.

Wie man Datenkompetenz erlernen kann

Die gute Nachricht: Datenkompetenz lässt sich Schritt für Schritt aufbauen – ganz unabhängig vom beruflichen Hintergrund. Zahlreiche Weiterbildungsangebote unterstützen dabei, den eigenen Umgang mit Daten zu verbessern. Zum Einstieg eignen sich praxisnahe Kurse zu Excel, Datenorganisation oder Grundlagen der Statistik, die helfen, Routineaufgaben effizienter zu bewältigen. Wer tiefer einsteigen möchte, findet Weiterbildungen zu Themen wie Datenanalyse, Visualisierung oder Programmierung. Auch Online-Plattformen und berufsbegleitende Lehrgänge bieten flexible Möglichkeiten, sich Wissen in Bereichen wie Data Literacy oder Data Science anzueignen. Entscheidend ist, das eigene Lernziel im Blick zu behalten: Ob man Daten im Alltag besser verstehen oder komplexe Analysen selbst durchführen möchte – für jedes Niveau gibt es das passende Weiterbildungsangebot.

Beispielhafte Suchbegriffe für Weiterbildungsmöglichkeiten:

• Tabellenkalkulation
• Excel
• R
• Python
• Datenanalyse
• Data Science
• Datenschutz
• Datensicherheit
• Datenvisualisierung
• Dashboard
• Datenethik

siehe auch:

• Begleitende Beiträge zu den Aktionswochen »Future Skills« (Überblick)