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Datenkompetenz

Product information "Datenkompetenz"

Durch den digitalen Wandel entstehen immer mehr Daten, die für die Geschäftstätigkeit genutzt werden können. Für Unternehmen ergeben sich damit enorme Chancen und Risiken zugleich. Somit ist es für den zukünftigen Erfolg von Unternehmen entscheidend, wie gut es ihnen gelingt, relevante Daten zu sammeln, diese systematisch auszuwerten, daraus wertvolle Erkenntnisse abzuleiten und diese für die Geschäftstätigkeit zu nutzen.

Die zentrale Grundlage dafür ist, dass die Mitarbeitenden des Unternehmens die erforderlichen Kompetenzen für eine erfolgreiche Nutzung von Daten besitzen.

Dieses praxisorientierte Handbuch vermittelt alle relevanten Aspekte dazu:
- Daten modellieren
- Daten sammeln, aufbereiten und speichern
- Daten analysieren
- Daten visualisieren und präsentieren
- Datenqualität gewährleisten
- Data Governance umsetzen
- Big Data sinnvoll nutzen
- Datenschutz und Datensicherheit gewährleisten

Bei den Autorinnen und Autoren dieses Buches handelt es sich um zehn ausgewiesene Expertinnen und Experten:
- Beate Navarro Bullock
- Robert Butscher
- Andreas Gadatsch
- Benedikt Haag
- Oliver Hummel
- Stefan Karg
- Christiana Klingenberg
- Oliver Schwarz
- Kristin Weber
- Roland Zimmermann

Average rating of 5 out of 5 stars

1 reviews


1 review

Review with rating of 5 out of 5 stars

Roland on 25.05.2026

Guter Einstieg für Ingenieure in das Thema „Datenkompetenz“

📘 Allgemeine Informationen

Aus Ingenieurssicht ist das Buch ein Brückenschlag zwischen Technik, Alltag und datengetriebenen Entscheidungen.
Der Stil ist praxisnah, verständlich und nicht akademisch abgefasst.

🎯 Für wen ist diese Buch sehr gut geeignet (meine persönliche Einschätzung)

• Ingenieure, die immer mehr mit Daten arbeiten (Produktion, Energie, Qualität, Automotive, IoT)
• Führungskräfte, die datenbasierte Entscheidungen treffen
• Technische Projektleiter, die Datenströme verstehen wollen
• Einsteiger in Data Literacy, die eine klare, nicht-mathematische Einführung suchen


🚫 Für wen eher nicht (meine persönliche Einschätzung)

• Erfahrene Data Scientists – zu oberflächlich
• Statistik-Profis – zu wenig Tiefe
• Ingenieure, die konkrete Tools, Algorithmen oder Programmierbeispiele erwarten
• Leser, die ein reines Fachbuch mit Formeln, Modellen und Methoden suchen

🧠 Welche Vorkenntnisse sind notwendig (meine persönliche Einschätzung)

• Grundverständnis technischer Abläufe
• Basiswissen über Tabellen, Diagramme, Messwerte
• Interesse an Daten, aber keine Statistikkenntnisse nötig


Mein persönliches Fazit:
Für Ingenieure ist der Einstieg einfach, weil viele Beispiele aus realen technischen Kontexten stammen.

Besonders gut gefällt mir:

• Es zeigt, wie man Daten kritisch hinterfragt statt ihnen blindlings zu vertraut.
• Es vermittelt ein Bewusstsein für Datenqualität, was in technischen Bereichen entscheidend ist.
• Es hilft typische Denkfehler zu vermeiden – dies wird in Projekten oft unterschätzt

Was fehlt aus meiner Sicht:

• Tiefere technische Beispiele
• Konkrete Tools (Python, R, Power BI, MATLAB)
• Praxisfälle aus Industrie 4.0, Sensorik oder Maschinenbau

Michael Lang

Prof. Dr. Michael Lang ist Professor für Wirtschaftsinformatik an der Technischen Hochschule Nürnberg. Seine Forschungs- und Lehrschwerpunkte liegen in den Bereichen Digitale Transformation, Business Analytics und IT-Management.

"Die Digitalisierung bringt immer mehr Daten hervor, die Unternehmen nutzen können. Der Erfolg hängt davon ab, wie gut sie diese Daten nutzen. [...] Die Kapitel sind klar strukturiert. Jedes beginnt mit einer thematischen Einführung und endet mit einer Zusammenfassung der wichtigsten Punkte. [...] Eine anspruchsvolle Lektüre, die wertvolle Hinweise und Empfehlungen zum Aufbau und zur Sicherung der Datenkompetenz bietet." Alfred Biel, Controller Magazin, Mai 2025

"In einer Ära, in der digitale Technologien das berufliche und private Leben prägen, tritt die Bedeutung digitaler Kompetenzen deutlich hervor. Diese umfassen ein breites Spektrum an Fähigkeiten, die für das Verständnis und die effektive Nutzung digitaler Technologien essenziell sind. Sie sind in fast jedem Berufsfeld unverzichtbar geworden. Ein zentraler und zunehmend relevanter Aspekt dieser Kompetenzen ist die Datenkompetenz. Sie beinhaltet das Verständnis, wie Daten gesammelt, aufbereitet, analysiert und genutzt werden, um wertvolle Erkenntnisse zu gewinnen und fundierte Entscheidungen zu treffen. Das Buch 'Datenkompetenz. Daten erfolgreich nutzen', herausgegeben von Michael Lang, bietet eine tiefgehende und umfassende Auseinandersetzung mit diesem Bereich. Es richtet sich an Personen, die verstehen möchten, wie Daten in einer datengetriebenen Welt genutzt werden können, um organisatorische und individuelle Ziele zu erreichen. Die Kombination aus theoretischem Wissen und praktischen Anwendungen macht es zu einem wertvollen Leitfaden im digitalen Zeitalter." Thomas Schäffer und Christian Leyh, HMD Praxis der Wirtschaftsinformatik, 17.01.2024

Das Buch „Datenkompetenz. Daten erfolgreich nutzen“, herausgegeben von Michael Lang, bietet eine tiefgehende und umfassende Auseinandersetzung mit diesem Bereich. Es richtet sich an Personen, die verstehen möchten, wie Daten in einer datengetriebenen Welt genutzt werden können, um organisatorische und individuelle Ziele zu erreichen. Die Kombination aus theoretischem Wissen und praktischen Anwendungen macht es zu einem wertvollen Leitfaden im digitalen Zeitalter.

„In ‚Datenkompetenz – Daten erfolgreich nutzen' wird umfassend in die Welt der Datenführung und -verarbeitung eingeführt. Das Buch bietet Orientierung anhand von umfangreichen Begriffserläuterungen sowie Formelsammlungen und Diagrammen. Für den eiligen Leser werden am Ende jedes Kapitels zentrale Punkte stichpunktartig zusammengefasst. Das Buch betont die wachsende Bedeutung der persönlichen Eigenschaften auch Soft Skills genannt, die in der modernen Arbeitswelt an Bedeutung gewinnen und erst einen erfolgreichen Umgang mit großen Datenmengen ermöglichen. Das Buch eignet sich für Leser, die eine Orientierungshilfe beim erfolgreichen Daten sammeln, verarbeiten und interpretieren suchen.“ automation-valley.de, 24.08.2023

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