Durch die steigende Datenmenge und zunehmende technologische Möglichkeiten sind Begriffe wie Data Literacy (Datenkompetenz) in aller Munde. Unternehmen erhoffen sich, aus Daten einen Mehrwert zu generieren, schneller bessere Entscheidungen zu treffen, Prozesse zu optimieren und den Markt besser zu verstehen. Schnell stellt man fest, dass Technologie allein nicht ausreicht. Der richtige Nutzen und das richtige Verständnis der Daten sind heute entscheiden für jede Initiative im Bereich Data & Analytics.

Zielpublikum: Product Owner, Entscheider, CIO, CDO, Human Resource
Voraussetzungen: Grundlegendes Verständnis vom Nutzen von Business Intelligence und analytischem Datenmanagement
Schwierigkeitsgrad: Fortgeschritten

Extended Abstract:
Data Literacy kann als die Fähigkeit des Einzelnen verstanden werden, Daten im richtigen Kontext zu interpretieren und für sich nutzbar zu machen. Als Teil einer gelebten Datenkultur erzeugt Data Literacy nicht nur einen Mehrwert der Daten im Unternehmen sondern wird zunehmend zum Erfolgsfaktor für Dateninitiativen und Projekte im Bereich Business Intelligence und Analytics. Der Vortrag vermittelt ein Verständnis über wichtige Punkte, Rollenbilder und eine ganzheitliche Vorgehensweise zur Etablierung von Data Literacy-Initiativen im Unternehmen. Den Teilnehmern werden konkrete Bausteine und Vorgehensweisen an die Hand gegeben, wie Data Literacy im Unternehmen etabliert werden kann um das Wertversprechen von Dateninitiativen zu optimieren.

Data Analysts and Data Scientists invest an immense amount of time into optimizing models and interpreting data, all in the quest to promote better business decision making and more efficient product development. We oftentimes however fail to take a step back and answer the overarching question: Why does the user show the observed behavior pattern? Why does a certain variable improve the accuracy of our prediction model? Despite all the advances we have made in analytics, even predictive analytics and ML models cannot truly answer what the user was thinking and why they act in a certain way. 

Adding the customer perspective into the insights equation opens up a whole new perspective on this problem. As a consequence, XING merged the User Research and Analytics departments to create a more holistic approach to insights generation. This presentation walks through the problem statements, the differences in the professional fields (analytics and research) and how the individual segments of both disciplines are complementary and lead to a more user centric decision making organization.

Target Audience: anyone open to thinking outside of the regular patterns of analytics and AI/DS 
Prerequisites: none 
Level: Basic