Interview: Jan Hinsch

Stell dich vor, was ist Deine Position und wie kommst du mit Datenkompetenz in deinem Unternehmen in Berührung?

Jan Hinsch:

Ich bin seit zwei Jahren in der Beratung bei Camelot Management Consultants tätig, mit einem Schwerpunkt auf Datenmanagement und Datenarchitektur sowie Data Cataloging. Davor habe ich als Wirtschaftsinformatiker über 20 Jahre in globalen Unternehmen unterschiedlicher Branchen an der Schnittstelle zwischen IT und Business gearbeitet. Vor meiner Tätigkeit in der Beratung habe ich einen Data Management Bereich aufgebaut und global verteilte Teams mit unterschiedlichen Skills geführt. Zusätzlich war ich mehrere Jahre im Competence Center Corporate Data Quality tätig, einem Zusammenschluss mehrerer namhafter Unternehmen und akademischen Partnern. 

Jan Hinsch:

Was ist dein persönliches Interesse an Datenkompetenz und wie wichtig ist es deiner Meinung nach für die Gesellschaft, Datenkompetenzen einem breiten Publikum zugänglich zu machen?

Jan Hinsch:

Über die Jahre wurde mir immer deutlicher, dass das größte ungenutzte Potential in der besseren Behandlung der Daten liegt. Viele Einführungen neuer Systeme konnten ihre Wirkung nur bedingt entfalten, weil der Fokus auf die richtige Nutzung und Herstellung der Daten zu gering war. Unternehmen benötigen Datenkompetenzen unterschiedlichster Art, sowohl auf der Seite der Nutzer als auch derjenigen, die Lösungen entwickeln. Datenkompetenzen umfassen zum Beispiel die Fähigkeit, Statistiken zu interpretieren und ihre Fallen zu erkennen, sowie das Bewusstsein über die Entstehung und Bedeutung von Daten im Kontext von Künstlicher Intelligenz und maschinellem Lernen. Ein systematischer Umgang mit Daten ist entscheidend, um die digitale Transformation erfolgreich zu gestalten. 

Wie wichtig ist es deiner Meinung nach für die Gesellschaft, Datenkompetenzen einem breiten Publikum zugänglich zu machen? Welche Gefahren und Chancen siehst du hier? 

Jan Hinsch:

Datenkompetenzen sind wichtig für die Gesellschaft, um Statistiken interpretieren und ihre Fallstricke erkennen zu können. Es ist wichtig, das Bewusstsein über die Entstehung von Daten und ihre zunehmende Bedeutung im Kontext von Künstlicher Intelligenz und maschinellem Lernen zu fördern. Einfach ausgedrückt, sollte jedem klar sein, dass ein- und dasselbe System je nach Datenzufuhr unterschiedliche Ergebnisse erzeugen kann, die fehlerhaft oder manipuliert sein können. Allgegenwärtige Beispiele wie Suchmaschinen oder Produktvergleiche zeigen, dass falsche Daten zu Fehlentscheidungen und Misstrauen führen können. Wenn Menschen nicht nachvollziehen können, wie Ergebnisse zustande kommen, entkoppeln sie sich von der Sachlichkeit. 

Für Unternehmen ist es entscheidend, kompetent mit Daten umzugehen, um erfolgreich zu sein. Aktuell gibt es jedoch nur eine eingeschränkte Grundausbildung hierfür. Regulatorien wie GDPR und der EU AI Act sind wichtige Treiber für einen besseren Umgang mit Daten, aber die Hauptmotivation in Unternehmen sollte sich an geschäftlichen Erfordernissen orientieren. Daten müssen vertrauenswürdig und „fit for purpose“ sein, leicht auffindbar und zugänglich, interoperabel und wiederverwendbar, was unter dem Akronym „FAIR“ bekannt ist. 

Ein vielversprechender Ansatz ist die Betrachtung von Daten als Produkt. Kompetenzen aus der industriellen Fertigung, Bereitstellung und Vermarktung von Produkten lassen sich auf Datenprodukte übertragen. Dazu gehört die Ausrichtung des Produktportfolios am Marktbedarf, der Einsatz von Rohstoffen, die Veredelung zu Halbfertigprodukten und die Weiterverarbeitung zu Fertigprodukten mit geeigneter Wiederverwendung von Modulen und Halbfertigprodukten. Dies zu erkennen ist die Basis zum Aufbau der entsprechenden Kompetenzen. Diese müssen auf verschiedenen Ebenen vermittelt werden: von der Grundausbildung in Schulen über den Einbau weitergehender Bausteine in verschiedene Studiengänge bis hin zur Förderung von Kompetenzzentren, die weitergehende Kompetenzen an Unternehmen vermitteln können. 

Eine persönliche Lieblingsfrage ist, warum es rechtlich fixierte Basisausbildungen gibt, um professionell ein Waschbecken anzuschließen oder als Anwalt aufzutreten, aber nicht, um das Management der Daten zu professionalisieren. Dabei wünsche ich mir nicht die Schaffung von Barrieren für Datenkompetenzen, sondern die breitere Anerkennung ihrer Bedeutung und Förderung. Eine zunehmend digitalisierte Unternehmenswelt ist ohne dies nicht erfolgreich vorstellbar. 

Gibt es eine formulierte Datenstrategie in Eurem Unternehmen? Wer/welcher Fachbereich verantwortet diese?

Jan Hinsch:

In unserer Funktion als Unternehmensberatung unterstützen wir unsere Kunden dabei, den Weg zur erfolgreichen Datenkompetenz zu beschreiten. Es sind in den Unternehmen erheblich unterschiedliche Reifegrade zu erkennen. Erfolgreiche Lösungen entstehen, wenn der Wert der Datenkompetenzen erkennbar ist und daran geglaubt wird. Wenn dann noch eine iterative und konsequente Transformation stattfindet, sind erfolgreiche Lösungen zu sehen.