Interview: Marianna Schmieder

đŸ—“ïž 19.06.2024

Marianna Schmieder

Senior Expert for Data & AI Upskilling

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

Marianna Schmieder:

Ich bin Marianna Schmieder und leite bei DHL die Analytics Academy, die konzernweite Anlaufstelle fĂŒr Learning und Community Angebote im Bereich Data, Analytics und AI. Das umfasst ein breites Spektrum, von Excel-Tipps bis hin zu Python-Programmierung und Datenkultur. Vor fast vier Jahren gab uns unser damaliger CEO den Auftrag, das Thema Daten- und KI-VerstĂ€ndnis zentral fĂŒr den Konzern voranzubringen und somit das Bewusstsein fĂŒr den Mehrwert von Daten und Analytics zu steigern. Mit wachsendem Erfolg und Nachfrage ist die Analytics Academy immer weiter gewachsen und damit hat sich auch meine Rolle stetig weiterentwickelt. Mittlerweile bieten wir ĂŒber 20 verschiedene Formate an und haben ĂŒber 18.000 Kolleg:innen geschult. Das Thema ist also ziemlich groß geworden.

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

Marianna Schmieder:

Ich finde sowohl das Feld der KĂŒnstlichen Intelligenz (KI), als auch das Thema Datenkompetenz spannend; das ist auch der Grund, warum ich meine aktuelle Position angenommen habe. Heute ist KI allgegenwĂ€rtig, aber als ich anfing, war es noch ein Randthema, das vielen Menschen fremd und unverstĂ€ndlich war. Begriffe wie „Algorithmus“ und „Statistik“ schĂŒchtern viele ein, oft aufgrund negativer Erfahrungen in der Schule. Ich finde es spannend, Menschen diese komplexen Themen nĂ€herzubringen und sie verstĂ€ndlich zu machen. Wir alle nutzen tĂ€glich KI und arbeiten mit Daten, oft ohne es bewusst wahrzunehmen. In einem großen Unternehmen wie DHL ist es besonders wichtig, dass die Mitarbeiter:innen die Bedeutung von Daten verstehen und effektiv mit ihnen umgehen können. Mein persönliches Interesse besteht also darin, Menschen fĂŒr diese Themen zu sensibilisieren und sie in die Lage zu versetzen, kompetent und verantwortungsvoll mit Daten umzugehen.

„Es ist wichtig, dass die Leute verstehen, was mit ihren Daten passiert. Niemand wĂŒrde sein privates Fotoalbum in der U-Bahn liegen lassen, aber viele laden bedenkenlos persönliche Informationen ins Internet hoch, ohne sich der Konsequenzen bewusst zu sein.“

Bist du im Zusammenhang mit Datenkompetenzen auch in anderen Netzwerken unterwegs, die sich mit dem Thema beschÀftigen?

Marianna Schmieder:

Außerhalb der Toolbox Datenkompetenz nicht. Ich finde es großartig, dass es Netzwerke wie eures gibt, die verschiedene Unternehmen zusammenbringen und sich um die Entwicklung von Datenkompetenzen kĂŒmmern. Es war fĂŒr mich auch neu zu erfahren, dass unsere Regierung solche Initiativen unterstĂŒtzt und fördert.

Innerhalb unseres Konzerns gibt es natĂŒrlich diverse Gruppen und Communities, in denen ich mich engagiere. Diese internen Netzwerke sind wichtig, um das Thema Datenkompetenz voranzutreiben und eine starke Datenkultur zu etablieren.

Wie wichtig ist es deiner Meinung nach, dass die Gesellschaft datenfÀhig wird und Datenkompetenzen im breiten Publikum zugÀnglich gemacht werden? Siehst du hier Gefahren und Chancen?

Marianna Schmieder:

Ich finde es gesellschaftlich sehr relevant, dass die Menschen datenfÀhig werden. Heutzutage ist die Menge an Daten, die tÀglich verarbeitet werden, enorm angestiegen. Diese Datenmenge explodiert förmlich, auch weil wir mehr Ressourcen und Technologien haben, um sie zu verarbeiten. Daten bedeuten Macht, und es ist entscheidend, die Gesellschaft auf diesem Weg mitzunehmen.

Ein einfaches Beispiel: Viele unserer Eltern und Großeltern nutzen Apps, aber viele von ihnen wissen nicht, dass ihre Daten fĂŒr Werbung und andere Zwecke verwendet werden, wenn eine App kostenlos ist. Es ist wichtig, dass die Leute verstehen, was mit ihren Daten passiert. Niemand wĂŒrde sein privates Fotoalbum in der U-Bahn liegen lassen, aber viele laden bedenkenlos persönliche Informationen ins Internet hoch, ohne sich der Konsequenzen bewusst zu sein.

Eine gewisse MĂŒndigkeit in der Gesellschaft zu erreichen, ist extrem wichtig, auch fĂŒr unsere Demokratie. In einigen LĂ€ndern wird Social Profiling betrieben, was Auswirkungen auf das Leben der Einzelnen haben kann. Es ist entscheidend, dass die Menschen zum einen wissen, welche Daten von ihnen genutzt werden und zum anderen auch die Datenkompetenz haben, Statistiken und Medienberichte zu verstehen und kritisch zu hinterfragen. Ich sehe hier keine Gefahr, sondern nur Vorteile darin, die Menschen datenkompetent zu machen. Es fördert ein kritisches Bewusstsein und eine informierte Teilnahme am gesellschaftlichen Leben.

Welche Initiativen sind notwendig, um das Ziel einer datenkompetenten Gesellschaft zu erreichen?

Marianna Schmieder:

Es gibt verschiedene Bereiche, die man betrachten muss, um eine datenkompetente Gesellschaft zu erreichen. ZunĂ€chst einmal brauchen wir Initiativen, die technische Fachkompetenzen vermitteln. Dazu gehört die Ausbildung von KI- und Analytics-Expertinnen und -Experten innerhalb Deutschlands. Gleichzeitig mĂŒssen wir aber auch talentierte FachkrĂ€fte aus anderen LĂ€ndern anwerben, um nicht langfristig hinterherzuhinken und sicherzustellen, dass wir bei den neuesten Technologien vorne mit dabei sind.

Neben diesen technischen FĂ€higkeiten und Datenkompetenzen ist es auch wichtig, ein bestimmtes Mindset zu fördern. Oft sehe ich gerade bei Frauen, dass sie trotz ihrer unumstrittenen FĂ€higkeiten im Umgang mit Daten und Mathematik immer noch das GefĂŒhl haben, dass sie das „nicht so gut können“. Das ist ein Mindset und wir mĂŒssen schon in der Grundschule ansetzen, um es zu verĂ€nden. Kinder sollten von Anfang an ein positives Interesse an Daten und Zahlen entwickeln.

Es geht also nicht nur um die Vermittlung harter technischer FĂ€higkeiten, sondern auch darum, ein Umdenken zu generieren und ein positives Mindset zu fördern. Dadurch werden die Menschen offener und bereit, sich mit Daten und deren Bedeutung fĂŒr ihr Leben auseinanderzusetzen.

Habt ihr bei DHL eine klar formulierte Datenstrategie? Wo liegt die Verantwortung dafĂŒr und was ist das Kernziel?

Marianna Schmieder:

Wir haben im Konzern eine ĂŒbergreifende Guideline, die wir als „Know your data, own your data, use your data“ zusammenfassen. Dieser Leitfaden befasst sich mit dem Umgang mit Daten und unserer Datenkultur.

Die endgĂŒltige Verantwortung fĂŒr die Datenkultur und Data Governance liegt aber in den einzelnen GeschĂ€ftsbereichen, was angesichts unserer GrĂ¶ĂŸe von ĂŒber 600.000 Mitarbeitenden notwendig ist. Jeder GeschĂ€ftsbereich, wie z.B. Post & Paket Deutschland, DHL Express, DHL Supply Chain usw., treibt diese Themen voran und passt sie an seine spezifischen Prozesse und BedĂŒrfnisse an. Die GeschĂ€ftsbereiche kommunizieren und interagieren regelmĂ€ĂŸig im sogenannten Data Council. Dieses Gremium, das sich auch mit dem Vorstand trifft, bespricht und entwickelt gemeinsame Guidelines, Vorgehensweisen, Infrastruktur, Tools, Policies und Compliance-Themen.

Oft sind es IT- oder Data-Organisation, die die Verantwortung innerhalb der GeschĂ€ftsbereiche ĂŒbernehmen. Die AnsĂ€tze können dabei variieren, einige arbeiten mit Data Mesh, andere verfolgen zentralistischere AnsĂ€tze.

Eine klar formulierte, konzernweite Datenstrategie als Alleinstellungsmerkmal, existiert derzeit nicht. Allerdings arbeitet die Konzernstrategie aktuell an der „Strategy 2030“, in der das Thema Daten voraussichtlich eine zentrale Rolle spielen wird. Wir sind gespannt!

Du hast die Analytics Academy aufgebaut und sie hat großen Zuspruch bekommen. Im Hinblick auf Anreizsysteme, was macht ihr, damit das so gut funktioniert?

Marianna Schmieder:

Das ist eine spannende Frage. Man könnte in vielen LÀndern Trainings verpflichtend machen, wie auch z.B. Compliance-Trainings. In der Analytics Academy haben wir allerdings einen anderen Ansatz gewÀhlt: Wir möchten, dass die Mitarbeitenden aus eigenem Interesse an den Trainings teilnehmen, statt sie dazu zu verpflichten.

Unser Ansatz beruht auf verschiedenen Maßnahmen, um Anreize zu schaffen. Was besonders gut funktioniert hat, ist die Einbindung der verschiedenen Bereiche. Bei großen Trainingsentwicklungen wie dem Data Science-Training haben Mitarbeitende aus den unterschiedlichen GeschĂ€ftsbereichen selbst Teile des Trainings entwickelt. Dadurch hatten wir viele Botschafter:innen, die das Training von Anfang an unterstĂŒtzt und in ihren Regionen und LĂ€ndern verbreitet haben. Außerdem verfolgen wir einen „Train-the-Trainer“ Ansatz: Wir haben Kolleg:innen ausgebildet, die dann in ihren GeschĂ€ftsbereichen diese Trainings anbieten können. Dieses „Schneeballsystem“ innerhalb des Unternehmens hat sich als sehr effektiv erwiesen.

ZusĂ€tzlich gibt es auch traditionelle Anreize, etwa wenn FĂŒhrungskrĂ€fte die Teilnahme ihrer Mitarbeitenden empfehlen oder wenn die Trainings Teil bestehender Learning-Initiativen sind. Ein Beispiel: Wir entwickeln derzeit ein Modul fĂŒr die erste FĂŒhrungsebene in den Operations, also z.B. Schichtleiter:innen in den DHL Hubs. Wenn alle Divisionen dieses Training in Zukunft implementieren, betrifft das etwa 30.000 Mitarbeitende. Das Data-Literacy-Modul wird als Teil der Onboarding-Learning-Journey eingebaut, sodass es automatisch Teil ihrer Entwicklung in den neuen Job wird, daran teilzunehmen. So schaffen wir ein Umfeld, in dem Datenkompetenz aktiv integriert und als selbstverstĂ€ndlich angesehen wird.

Was fĂŒr Lernangebote habt ihr in der Data Academy? In welcher Form liegen diese vor und welche Struktur und Themen adressieren sie vor allem im Kern?

Marianna Schmieder:

Es gibt zwei Themenschwerpunkte.

Zum einen die Angebote fĂŒr „Techies“ oder die Data Analysts, fĂŒr die wir eine Reihe von Trainings anbieten, die von grundlegenden Data Analytics Skills bis hin zu fortgeschrittenen Data Science Kompetenzen reichen. Dazu gehören u.a.:

  • Data Science Degree: Ein sechsmonatiges Programm, in dem die Teilnehmenden in Kooperation mit einer UniversitĂ€t die Grundlagen des Data Scientist-Berufs erlernen.
  • Bootcamps: Intensivkurse, die tief in spezifische Themen eintauchen.
  • Playlists: Kurze, leicht zugĂ€ngliche Tutorials.
  • Kleinere Online- und PrĂ€senz Formate: Flexible Lernmöglichkeiten, je nach Bedarf und Vorlieben der Teilnehmenden, z.B. zum Code Mentoring. Viele dieser Angebote wurden von Mitgliedern unseres Teams, die ihr technisches Wissen an andere weitergeben, initiiert.

FĂŒr die Business Experts, die keine Data Scientists sind, bieten wir zwei große konzernweite Programme an:

  • E-Learning: Ein Basistraining, das die Grundlagen von KĂŒnstlicher Intelligenz (KI), deren Funktionsweise und die Bedeutung von Daten vermittelt. Dieses Training ist online verfĂŒgbar und wird in verschiedenen Sprachen angeboten.
  • Virtuell moderierte Trainings: Zwei halbtĂ€gige Sessions, die von zwei Moderator:innen geleitet werden und die Teilnehmenden durch den Data & AI Project Lifecycle fĂŒhren, damit sie danach eigene Projekte im Bereich starten können.

ZusĂ€tzlich gibt es ein neues Programm, das sich auf Data Literacy konzentriert, wie zum Beispiel dem Lesen und Interpretieren von Dashboards, speziell fĂŒr die erste FĂŒhrungsebene in unseren LagerhĂ€usern bzw. DHL Hubs.

Neben diesen großen Programmen haben wir auch Community-Initiativen, wie beispielsweise unsere jĂ€hrliche AI & Data Konferenz, bei denen aktuelle Projekte und Entwicklungen prĂ€sentiert und diskutiert werden.

Sind diese Lernangebote fĂŒr alle 600.000 Mitarbeitenden kostenfrei verfĂŒgbar? MĂŒssen sie sich dafĂŒr bewerben, oder gibt es ein bestimmtes Budget, das sie dafĂŒr nutzen können?

Marianna Schmieder:

Viele unserer Formate sind niedrigschwellig, bspw. einfach Webseiten- und Trainingsempfehlungen. Diese gratis Angebote sind so gestaltet, dass möglichst viele Mitarbeitende darauf zugreifen können, ohne große HĂŒrden.

Es gibt natĂŒrlich auch Formate, bei denen gewisse Kosten anfallen. Ein Beispiel ist unser UniversitĂ€tsprogramm mit der UniversitĂ€t Maastricht, das natĂŒrlich GebĂŒhren verursacht. Hier liegt die Verantwortung bei den jeweiligen FĂŒhrungskrĂ€ften, die Teilnahme zu genehmigen. Es gibt in jedem GeschĂ€ftsbereich Nominierungsprozesse. Unsere konzernweiten Awareness-Trainings, die darauf abzielen, das VerstĂ€ndnis fĂŒr Daten und deren Nutzung zu fördern, sind kostenfrei. Dies ist bewusst so gestaltet, um eine breite Teilnahme zu ermöglichen.

Weiteres zur Analytics Academy:

„Die Menschen datenkompetent zu machen, ist vorteilhaft fĂŒr unsere Gesellschaft und unsere Demokratie. Es fördert ein kritisches Bewusstsein und eine informierte Teilnahme am gesellschaftlichen Leben.“