Data Literacy - Datenkompetenz
Aufbau individueller Fähigkeiten rund um das Datenmanagement
Data Literacy (persönliche Datenkompetenz) ist die Fähigkeit, Daten auf sinnvolle Weise zu untersuchen, zu verstehen und mit ihnen zu kommunizieren.
Daten sind „das Öl des 21. Jahrhunderts“. Sie bergen Schätze, die gefördert und verwertet werden können und müssen. Die Technik zur Förderung von Werten (=Nutzerprofile, Bedarfsprognosen, Verhaltensmuster, Präferenzen usw.) aus Daten wird als „Data Mining“ und bei Geschäftsprozessen als „Process Mining“ bezeichnet. Daneben kursieren die Begriffe „big data “, „data sciences “, „data analytics “ „Business Analytics “, „Business Intelligence (BI) “ und „Datenanalysen “ (gerne auch als „Massendatenanalysen“, einer Kombination aus Big Data und Datenanalysen). Alle diese Entwicklungen wirken auf die kommunale Praxis, z.B. auch auf die örtliche Rechnungsprüfung.
Im Zusammenhang mit der kommunalen Finanzwirtschaft sind vor allem rechnungslegungsbezogene Daten von Interesse, einschließlich buchungsbegründenden Daten. Hierbei handelt es sich um Daten zu Geschäftsvorfällen und Buchungssätzen, Kontenstammdaten und Journaleinträge, komplette Haupt- und Nebenbücher, Kreditoren- und Debitorenstammdaten, Geschäftspartnerbuchungen, spezielle Fach- bzw. Vorsystemdaten sowie ergänzende interne Aufstellungen und Auswertungen der zu prüfenden Aufgabenbereiche bzw. der zu prüfenden Kommune als Ganzes.
Hinzu kommen in technischer Hinsicht systembezogene Daten zur Steuerung und Überwachung von IT-Systemen, beispielsweise aus der Einführung, Migration oder Anpassung von IT-Anwendungen und/oder einzelnen IT-gestützten Geschäftsprozessen (z.B. Parametrisierungen im Falle von ERP-Hauptbüchern), der IT-Infrastruktur (z.B. System- und Sicherheitsparameter, Logprotokolle über die Änderung von Systemeinstellungen, parametergesteuerte IT-Systemkontrollen wie Berechtigungen und Rollen etc.), der Verwaltung von Benutzerberechtigungen oder dem Belegfluss und der Kontrolle von Schnittstellen.
Die Vermittlung von
Data Literacy (persönliche Datenkompetenz)
umfasst nach derzeit hM verschiedene Themenkreise, die für effiziente Verwaltungen und deren Entscheidungsfindung wesentlich scheinen. Dazu zählen:
- Datengrundlagen verstehen
Die Vertrautheit mit verschiedenen qualitativen und quantitativen Datentypen, Quellen und Strukturen ist entscheidend, um Daten, die relevant und zuverlässig sind, zu erkennen. - Datenethik und Datenschutz
Dies umfasst das Verständnis ethischer Überlegungen, einschließlich Datenschutzgesetzen, verantwortungsvoller Datenverwendung und der Wahrung der Bürgerrechte. - Datenanalyse und -interpretation
Örtliche Rechnungsprüfungen sollten Datensätze mit statistischen Methoden analysieren können, um aussagekräftige Schlussfolgerungen für ihre Aufgaben ziehen zu können und die politische Diskussion zu versachlichen. - Datenvisualisierung
Eine wirksame Präsentation von Daten durch visuelle Techniken wie Tabellen, Diagramme und Grafiken ist für eine gute Kommunikation mit den unterschiedlichen Interessengruppen unverzichtbar. - Datenmanagement und -verwaltung
Kenntnisse über Datenorganisation, -speicherung, -integrität und -verwaltung gewährleisten Datengenauigkeit und -zugänglichkeit für Entscheidungsprozesse. - Umgang mit Voreingenommenheit und Fairness
Das Erkennen und Beseitigen von Vorurteilen bei der Datennutzung ist für eine sachdienliche Entscheidungsfindung in der öffentlichen Verwaltung von entscheidender Bedeutung. - Praktische Anwendungen
Die Auseinandersetzung mit realen Fällen und praktischen Beispielen hilft, die Bedeutung von Datenkompetenz bei der Bewältigung der zahlreichen Aufgaben zu verdeutlichen. - Kontinuierliches Lernen und Kompetenzaufbau
Fortlaufende Schulungs- und Entwicklungsangebote stellen sicher, dass die Mitarbeitenden der örtlichen Rechnungsprüfungen für die Bewältigung sich entwickelnder IT-Landschaften und -herausforderungen gerüstet bleiben.
Die der Data Literacy (persönliche Datenkompetenz) zugrunde liegende Wissenschaftsdisziplin ist/sind die Data Sciences. Dort beschäftigt man sich nicht nur mit Daten und Datenanalysen, sondern beispielsweise auch mit Datenverarbeitungssystemen (z.B. ERP-Software) und der technischen Hardware, die dafür erforderlich ist. Insoweit sind Datenanalysetechniken nur ein kleiner Teilbereich der Data Sciences.
Data Literacy (persönliche Datenkompetenz) ist in diesem Zusammenhang der zusammenfassende Begriff für die individuellen Fähigkeiten von Menschen mit Daten sinnvoll umzugehen.
Nähere Informationen finden Sie hier
