Interview: Dr. Alexander Lambrecht

­čŚô´ŞĆ 22.02.2024

Dr. Alexander Lambrecht

Head of Data & Analytics

Stell dich vor, was ist Deine Position und wie kommst du mit Datenkompetenz in deinem Unternehmen in Ber├╝hrung?

Name: Dr. Alexander Lambrecht

Mein Name ist Alexander Lambrecht, ich bin Head of Data and Analytics bei der NOW GmbH.  

Die NOW GmbH (Nationale Organisation Wasserstoff- und Brennstoffzellentechnologie) ist eine bundeseigene Programmgesellschaft f├╝r nachhaltige Antriebe, dessen F├Ârderung und dessen Monitoring. Wir besch├Ąftigen uns viel mit F├Ârderevolerevaluationen und Marktmonitoring, um zu pr├╝fen, wo vielleicht noch F├Ârderung im Markt fehlt, um den Markthochlauf neuer Technologien wie beispielsweise Elektromobilit├Ąt richtig anzureizen. 

In diesem Zusammenhang wird sehr viel datengetrieben gearbeitet, im Ministerium, aber auch gef├Ârdert oder bef├Ârdert durch uns. 

Was ist dein pers├Ânliches Interesse an Datenkompetenz und warum glaubst du, dass das Thema relevant ist?

Name: Dr. Alexander Lambrecht

Was mich grundlegend an der Arbeit mit Daten interessiert, ist wie Daten uns helfen k├Ânnen unsere Entscheidungskompetenz zu verbessern. Dies ist auch das grundlegende Anliegen in unserer Datenstrategie. F├╝r uns ist es entscheidend, dass Daten immer zu besseren Entscheidungen und Handlungen im Unternehmen oder f├╝r unsere Auftraggeber f├╝hren. Das bedeutet, dass Daten f├╝r mich immer darauf abzielen, Unsicherheit bei Entscheidungen zu reduzieren, oder bestimmten Entscheidungsvoreingenommenheiten vorzubeugen. Es ist ja bekannt, dass Handlungen und Entscheidungen oft von Bauchgef├╝hlen gesteuert werden. Auch im Unternehmen gibt es Stimmen, die zwar laut sind und scheinbar kompetent wirken, letztendlich aber nur eine oberfl├Ąchliche Perspektive haben. Hier kommen Daten ins Spiel, indem sie Transparenz f├╝r bestimmte Entscheidungsprozesse schaffen und so dazu beitragen, Unsicherheit zu reduzieren. Mein ultimatives Interesse liegt darin, durch Daten Unsicherheit zu minimieren und dadurch sowohl f├╝r uns als Individuen als auch f├╝r die Gesellschaft insgesamt bessere Entscheidungen zu f├Ârdern oder zu erm├Âglichen. 

Wie wichtig ist es deiner Meinung nach f├╝r die Gesellschaft, Datenkompetenzen einem breiten Publikum zug├Ąnglich zu machen? Welche Gefahren und Chancen siehst du hier? 

Name: Dr. Alexander Lambrecht

Ich halte es f├╝r ├Ąu├čerst wichtig, dass jeder die M├Âglichkeit hat, datengetriebener zu leben. Das hat meiner Meinung nach zwei zentrale Aspekte. Erstens kann man seine eigene Wirksamkeit in der Welt steigern, indem man den Fortschritt von pers├Ânlichen Zielen anhand von Daten misst. Ein Beispiel daf├╝r k├Ânnte der Versuch sein, den Alkoholkonsum zu reduzieren. Studien belegen hier, dass die Erfolgschancen am h├Âchsten sind, wenn man sein Verhalten misst und Daten dar├╝ber aufzeichnet, um die Entscheidungsf├Ąhigkeit zu verbessern. 

Zweitens erm├Âglicht eine h├Âhere Datenkompetenz, Pseudowissenschaftlichkeit im Leben zu vermeiden und einen klareren Blick auf die Dinge zu haben. Ein Beispiel hierf├╝r ist die Welt der Finanzprodukte, wo Menschen teilweise Opfer von fragw├╝rdigen Versicherungen oder Finanzprodukten werden. Durch eine fr├╝hzeitige Ausbildung in grundlegenden ├Âkonometrischen Funktionen, die im Wesentlichen auf Daten basieren, k├Ânnten wir Kinder und Jugendliche besser darauf vorbereiten, die richtigen finanziellen Entscheidungen im Leben zu treffen. 

Kurz gesagt, es geht nicht nur darum, Einzelpersonen zu erm├Ąchtigen, mehr mit Daten zu tun, sondern auch darum, potenziell gro├če Fehler in der Gesellschaft zu vermeiden. Eine fr├╝hzeitige Ausbildung kann dazu beitragen, dass Menschen nicht nur scheinbar datengetrieben leben, sondern auch tats├Ąchlich fundierte Entscheidungen treffen k├Ânnen.  

F├╝r uns beginnt Datenkompetenz […] schon in der Kodierung, sodass alle Mitarbeitenden anfangen, Daten richtig zu modellieren, bevor sie ├╝berhaupt anfangen, Daten zu dekodieren und mit der Analyse beginnen. Man sollte verstanden haben, wie man ein Datenmodell ÔÇô auch in Excel ÔÇô  richtig aufsetzt, um es dann zu bef├╝llen. 

Was f├╝r Datenkompetenz Initiativen ben├Âtigt es f├╝r den Wirtschaftsstandort Deutschland, um langfristig wettbewerbsf├Ąhig zu bleiben und warum?

Name: Dr. Alexander Lambrecht

Das ist eine geladene Frage, aber ein aktuelles Beispiel verdeutlicht einen zunehmenden Trend: Die Einf├╝hrung von generativer K├╝nstlicher Intelligenz (Gen AI) f├╝hrt dazu, dass immer mehr Unternehmen, auch solche, die bisher wenig Erfahrung mit maschinellem Lernen hatten, auf den Zug aufspringen und beispielsweise Chatbots implementieren wollen. Dabei wird jedoch deutlich, dass viele dieser Projekte in Deutschland letztendlich zu Digitalisierungsprojekten werden, weil klar wird, dass die erforderliche Infrastruktur fehlt ÔÇô sei es an qualitativ hochwertigen Daten, Berechtigungskonzepten oder funktionierenden Datenbanksystemen. 

Was m├Âchte ich damit sagen? Ich glaube, Deutschland braucht einen erheblichen Schub in der Digitalisierung. Es fehlt nicht nur an Technologien, sondern auch am digitalen Mut. Die „German Angst“ gegen├╝ber neuen Technologien scheint weiterhin pr├Ąsent zu sein. Im Vergleich zu anderen L├Ąndern, insbesondere den USA und einigen osteurop├Ąischen und asiatischen L├Ąndern, wird deutlich, dass Deutschland nicht nur technologisch hinterherhinkt, sondern auch in Bezug auf die Bereitschaft und den Mut zur Technologie. 

Es ist wichtig zu erkennen, dass der R├╝ckstand im Bereich Digitalisierung nicht nur durch den Mangel an Technologien entsteht, sondern auch durch die fehlende Bereitschaft, diese Technologien zu adaptieren. Der Druck f├╝r einen Wandel scheint noch nicht ausreichend gro├č zu sein. 

Wie ist die NOW GmbH im Hinblick auf den Umgang mit Daten strukturiert? 

Name: Dr. Alexander Lambrecht

Im Unternehmen haben wir derzeit rund 30 Datenexpertinnen und -experten unter den 250 Mitarbeitenden, was ein ziemlich guter Schnitt ist. Das sind Data Scientists, Data Analysts und Data Engineers, die in etwa sieben bis acht Teams organisiert sind.  

Wir sind ein sehr dezentral organisiertes Unternehmen, und sehr Bottom-Up finanziert, das hei├čt die jeweiligen Teams bekommen ihre eigenen Beauftragungen aus den Ministerien. Aus diesem Grund haben wir im letzten Jahr eine Datenstrategie ver├Âffentlicht, um team├╝bergreifend die Richtung ein bisschen zu vereinheitlichen und sicherzustellen, dass es nicht zu viel ausfranst. Unsere Strategie setzt darauf nicht zu stark von oben vorzugeben, sondern in Form einer hybriden Datenorganisation gewisse Leitplanken und Zielvisionen zu setzen.  

Wir haben bewusst entschieden, dass Datenarbeit kein isoliertes Thema f├╝r ein „Center of Excellence“ ist. Stattdessen setzen wir darauf, dass Data Analytics und m├Âglicherweise auch Data Engineering auf der Fachebene stattfinden. Das bedeutet, dass Teams sich intensiv mit diesen Themen auseinandersetzen m├╝ssen, und auch Teamleitungen m├╝ssen verstehen, wie sie ihre Rollen und Strukturen entsprechend gestalten k├Ânnen. Dies erfordert erhebliche Anstrengungen und ├ťberzeugungsarbeit. 

Ein zentraler Fokus liegt dabei auf der F├Ârderung von Datenkompetenz, damit nicht nur Experten, sondern alle Mitarbeiter datengetrieben arbeiten k├Ânnen und d├╝rfen. Das bedeutet nicht zwangsl├Ąufig, dass jeder programmieren k├Ânnen muss oder im Detail wissen muss, wie Machine Learning funktioniert.  

Wir haben jetzt zum Beispiel ├╝ber einen zentralen Datenkatalog bzw. ein zentrales Metadatenmanagement eingef├╝hrt, um Unternehmensdaten domain├╝bergreifend verf├╝gbar zu machen und den fachlichen Austausch zwischen den Teams zu erleichtern. Ein konkretes Beispiel ist eine Initiative, welche wir gerade im HR-Bereich haben, dass auch dort datengetriebener gearbeitet werden kann. Wir ├╝berlegen gemeinsam, welche KPIs es gibt, was wir ├╝berhaupt tracken wollen und wie dies datengetrieben umgesetzt werden kann. Hier wird deutlich, dass Datenkompetenz essenziell ist, besonders weil HR-Personal in der Regel nicht ├╝ber umfassende Datenkompetenz verf├╝gt. Wir haben Tools wie Power BI als Low-Code-Version f├╝r die Analytik eingef├╝hrt und gleichzeitig grundlegende Schulungen durchgef├╝hrt, um sicherzustellen, dass Mitarbeiter wissen, wie sie ihre Daten sauber und ├╝bersichtlich halten k├Ânnen, bspw. zur Frage ÔÇ×Was ist clean & tidy?ÔÇť, ÔÇ×Wie r├Ąumt man seine Excel Tabellen richtig auf, damit man sie auch gut analysieren kann?ÔÇť F├╝r uns beginnt Datenkompetenz also schon in der Kodierung, sodass alle Mitarbeitenden anfangen, Daten richtig zu modellieren, bevor sie ├╝berhaupt anfangen, Daten zu dekodieren und mit der Analyse beginnen. Man sollte verstanden haben, wie man ein Datenmodell ÔÇô auch in Excel ÔÇô  richtig aufsetzt, um es dann zu bef├╝llen.  

Gibt es in eurem Unternehmen Anreizsysteme, damit wie sich die einzelnen Mitarbeitenden im Bereich Datenkompetenzen weiterbilden?

Name: Dr. Alexander Lambrecht

Nein, noch gibt es keine Anreizsysteme, keine offiziellen. Inoffiziell ist nat├╝rlich vielen Mitarbeitern klar, dass ich mich mit skalierbaren F├Ąhigkeiten attraktiver auch f├╝r den gesamten Arbeitgebermarkt mache. Aber es gibt leider auch immer noch viele Mitarbeitende, die eine falsche Angst vor Datentools und Datenmethoden haben. Und da, glaube ich, m├╝ssen wir noch ein bisschen mehr ├╝ber Anreize, ├╝ber extrinsische Motivation rangehen, aber die gibt es aktuell noch nicht. Ich habe der Personalabteilung schon einmal vorgeschlagen, dass man m├Âglicherweise auch ├╝ber entsprechende Zulagensysteme die Mitarbeiter weiterentwickeln kann, aber das ist noch ein weiter Weg und so weit sind wir noch nicht.

Stehen den Mitarbeitenden da aktuell zentrale Budgets f├╝r ihre fachliche Weiterbildung in dem Bereich Datenkompetenzen zur Verf├╝gung? 

Name: Dr. Alexander Lambrecht

Ja genau, wir haben 2000ÔéČ brutto, die verwendet werden k├Ânnen f├╝r die pers├Ânliche individuelle Weiterbildung. Die m├╝ssen nicht direkt mit der eigenen Rolle oder Aufgabe zu tun haben. Dieses Weiterbildungsbudget wird mittlerweile auch von sehr vielen Mitarbeitern, nicht nur Datenmitarbeitenden, genutzt, um Datenkompetenz aufzubauen.  

Wie organisieren sich bei euch HR und die Fachbereiche in Bezug auf die Weiterbildung von Mitarbeitenden? 

Name: Dr. Alexander Lambrecht

Die Verwaltung und Freigabe f├╝r Weiterbildungen erfolgen im HR-Bereich. Wir aus dem Data & Analytics Bereich bieten interne Schulungen an, darunter Themen wie Clean & Tidy Data Modeling, Grundlagen von Data Analytics, Data Storytelling, Cloud-Technologien und Datenbanken. Dadurch stellen wir sicher, dass unsere Teams die erforderliche Datenkompetenz entwickeln. 

Gibt es hierzu im Unternehmen konkrete Beispiele im Bereich F├Ârderung von Data Literacy oder der Entwicklung in Datenrollen, welche du teilen kannst?  

Name: Dr. Alexander Lambrecht

Ein konkretes Beispiel: In unserem Kommunikationsteam hatten wir jemanden, der urspr├╝nglich f├╝r Social Media zust├Ąndig war. Durch unsere Ermutigung hat diese Person begonnen, Power BI zu erlernen, Zugang zum Data Warehouse erhalten und erste SQL-Abfragen geschrieben. Im Laufe der Zeit hat er sich weiterentwickelt und sogar begonnen, Python zu lernen und zu programmieren. Dies ist ein herausragendes Beispiel, das wir in anderen Teams pr├Ąsentieren, um zu zeigen, dass es m├Âglich ist, sich in diese Themen einzuarbeiten. Wir m├Âchten betonen, dass es nicht notwendig ist, dass alle programmieren lernen ÔÇô es geht vielmehr darum, Tools zu nutzen, mit denen man beginnen kann. 

Der Mitarbeiter hat sich selbstst├Ąndig weiterentwickelt und hat sogar unseren Datenfinder konzipiert, aufgebaut und mit Power BI bef├╝llt. Dieser Datenfinder ist ├Âffentlich auf unserer Website verf├╝gbar und pr├Ąsentiert viele unserer Daten ├╝ber die Deutsche Verkehrswende. Es ist eine faszinierende Entwicklung, die wir gerne teilen und verlinken m├Âchten. 

Hier gehts zum Datenfinder: Datenfinder 

„F├╝r uns ist es entscheidend, dass Daten immer zu besseren Entscheidungen und Handlungen […] f├╝hren. Das bedeutet, dass Daten f├╝r mich immer darauf abzielen, Unsicherheit bei Entscheidungen zu reduzieren, oder bestimmten Entscheidungsvoreingenommenheiten vorzubeugen.“