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Datenkultur
In manchen Organisationskulturen wird praktisch jede Anforderung aus dem Fachbereich automatisch als Prio 1 eingestuft. (Stand 2025-11) In der Praxis wurden eingestellte Data Scientisten oft für Automatisierung beziehungsweise Data Engineering statt für Machine-Learning-Modelle eingesetzt, was sie unglücklich machte, dem Unternehmen aber half. (Stand 2025-11) Julia empfiehlt, gezielt in Schulung und kulturellen Wandel der Belegschaft zu investieren, damit KI-Initiativen nicht zu Frust unter den Mitarbeitenden führen. (Stand 2026-05)
Aliase
Data Culture Data Literacy Datenkompetenz
Kernaussagen
- Datenentscheidungen sollen nachvollziehbar bleiben, weshalb bewusst vermieden wird, Analysen als Blackbox darzustellen, aus der man sich zurückzieht.
- Dataflows eignen sich weiterhin gut fuer Citizen Developer, weil Fachbereiche dadurch ueber Tabellen, Quellen und Transformationen mit dem Datenteam kommunizieren lernen.
- Julia empfiehlt, gezielt in Schulung und kulturellen Wandel der Belegschaft zu investieren, damit KI-Initiativen nicht zu Frust unter den Mitarbeitenden führen.
- Ob Fachbereiche selbst Datenmodelle bauen oder diese Aufgabe delegieren, hängt laut Ulrik stark von der Unternehmenskultur und der technischen Affinität der Beteiligten ab.
- Laut einem Zitat von Lars Schreiber gehören die Daten nicht der IT, sondern dem Fachbereich.
- In manchen Organisationskulturen wird praktisch jede Anforderung aus dem Fachbereich automatisch als Prio 1 eingestuft.
- Datenprozesse müssen vom Business selbst entdeckt und genutzt werden, sonst wirkt es schnell so, als wolle die IT dem Business etwas vorschreiben.
- Um relevant zu bleiben, muss sich Business Intelligence dringend mit Organisationsthemen statt nur mit Technik befassen.
- Die Organisation und ihre Denkweise haben einen großen Einfluss darauf, wie ein Datenmodell aufgebaut wird, etwa ob es eine zentrale Kundendimension oder ein zentrales Data Warehouse gibt.
- Fachanwender und Führungskräfte steigen bei technischen Erklärungen zu ETL, Tools und KI häufig schon nach wenigen Sätzen aus dem Gespräch aus.
- In der Praxis wurden eingestellte Data Scientisten oft für Automatisierung beziehungsweise Data Engineering statt für Machine-Learning-Modelle eingesetzt, was sie unglücklich machte, dem Unternehmen aber half.
- Nach Einschätzung eines Sprechers hat die COVID-19-Pandemie die Akzeptanz von Power BI in Unternehmen deutlich erhöht, weil öffentliche Dashboards wie das des RKI den Nutzen von Datenvisualisierung sichtbar machten.
- Für die Kartenansicht der Events im Dashboard wird Azure Maps verwendet, was scherzhaft als Datenversand in die USA kommentiert wird.
- Nach Marco Geuers Kernbotschaft müssen Führungskräfte anders bewertet und Zielsysteme anders ausgestaltet werden, damit datengetriebenes Arbeiten wirklich funktioniert.
- Bevor ein Bericht gebaut wird, soll zunächst geklärt werden, warum ein Nutzer ihn braucht und was er damit erreichen will.
Dokumente
- Wie war die Daten-WG? (2025, Teil 2)
- Was ist Self-Service und warum ist das so schwer?
- Mythos Data Vault und richtig große Modelle
- Microsoft Fabric — braucht das wirklich jemand?
- KI hat mich abgelöst | Daten-WG Podcast mit Burkhardt Gasber
- GxP Talk - KI im regulierten Umfeld?
- Daten-WG 2026 Lineup
- Interview bei der TDWI München 2026 | Stefanie Welle und Dr. Christian Krug
- Datenmodellierung ist Governance
Nachbarthemen
Hinweise
Kernaussagen und Beziehungen sind maschinell erzeugt und nicht redigiert. Heuristische Kanten zählen Erwähnungen, keine Bedeutung. Bei Widersprüchen gilt das Video.