Warum Datenkompetenzen in keinem Lebenslauf fehlen dürfen

Hinweis des Herausgebers: Dieser Artikel ist Teil der Reihe Datengeneration im Tableau-Blog. Wir bei Tableau sind überzeugt davon, dass Datenkompetenzen für die Arbeitswelt von morgen – vom einfachen Mitarbeiter bis zur Chefetage – unerlässlich sind. Das Hochschulprogramm von Tableau soll Studierenden das nötige Rüstzeug für Datenanalysen vermitteln, damit sie datengesteuerte Entscheidungen treffen können, ob nun an der Uni oder später im Beruf. Wenn Sie Studierender sind, sollten Sie Ihre kostenlose Tableau-Lizenz noch heute herunterladen, um mit dem Erlernen von Datenkompetenzen zu starten.

Wenn Sie gerade einen neuen Job suchen, wissen Sie, wie wettbewerbsintensiv der Arbeitsmarkt von heute sein kann. Nicht nur ist die Konkurrenz bei Bewerbungen für Stellen extrem groß, auch übertrifft die Anzahl der Stellenangebote scheinbar die Zahl der geeigneten Bewerber. Laut Forbes wird „der bestehende Talentmangel seinen Höchststand in 2030 erreichen, wenn voraussichtlich 85,2 Millionen Stellen weltweit unbesetzt bleiben“.

Bewerbungen werden zu einer Art Wettlauf: Wer bewirbt sich am schnellsten, wer kann sich von anderen Jobsuchenden abheben und wer beeindruckt Personalverantwortliche mit seinem Lebenslauf, seinem LinkedIn-Profil oder seiner Mappe am meisten.

Ein Grund für den Talentmangel ist der steigende Bedarf an technischen Fähigkeiten, z. B. für Daten-Analytics. Die Harvard Business School stellt fest, dass das geschäftliche und gesellschaftliche Potenzial, das durch Big Data geschaffen wird, „eine Vielzahl von Stellen von technischen über funktionale Analysten bis zu Führungskräften grundlegend verändert“. In vielen Unternehmen, Organisationen, Funktionen und Branchen wird für die Menschen die Entwicklung ihrer Datenkompetenzen unverzichtbar.

Ich habe die Personalverantwortliche für Studierende bei Tableau, Kari Stickel, gefragt, welche Fähigkeiten sich aktuelle oder wiederkehrende Studierende ihrer Meinung nach zur Optimierung ihres Berufsprofils aneignen sollten.

„Wir betrachten Datenkompetenzen vor allem als eine Art Mentalität. Jemand mit solchen Kompetenzen zeichnet sich für uns unabhängig von den Informationen, die analysiert werden müssen, durch eine natürliche Neugier und Leidenschaft für Problemlösungen aus. Ob Sie nun ein entscheidendes Problem beheben müssen oder mehr mit personenbezogenen Daten zu tun haben: Die notwendigen Fähigkeiten für Daten-Analytics sind immer die gleichen.“

Kari Stickel, Personalverantwortliche für Studierende bei Tableau, mit Praktikanten im Sommer 2018.

Datenkompetenzen sind für den Einstieg in die Berufslaufbahn für jedermann wichtig. LinkedIn ermittelte die technischen und sozialen Fähigkeiten, die Unternehmen für 2019 am meisten verlangen, und stellte fest, dass das analytische Denken an dritter Stelle unter den technischen Fähigkeiten rangiert. Im weiteren Verlauf des Gesprächs fragte ich Kari, was einen starken Bewerber ausmacht. Dazu nannte sie einige Beispiele für Fähigkeiten, die Kompetenz unterstreichen:

1. Übergreifende Fähigkeiten wie Datenkompetenzen! Personalverantwortliche interessieren sich vor allem für Projekte, die Führungsstärke, Flexibilität und Bescheidenheit beweisen. Zeigen Sie uns, wie Sie Entscheidungen auf der Basis von Daten getroffen haben.
2. Die Fähigkeit zur Programmierung in Java, C, C#, C++, Ruby und anderen Sprachen sowie die nachgewiesene erfolgreiche Einhaltung von Projektterminen.
3. Erfahrung in der Arbeit mit Kunden. Wenn Sie in der Vergangenheit bereits erfolgreich im Kundenkontakt tätig waren, technisches Geschick mit Tools bewiesen haben und zielorientiert arbeiten können, sind Sie für uns als Bewerber interessant.

Ob Sie noch zur Schule gehen oder gerade einen Hochschlussabschluss gemacht haben: Es ist nie zu spät, sich Datenkompetenzen anzueignen, das Programmieren zu erlernen oder Erfahrung im Umgang mit Kunden zu sammeln. All das macht Sie zu einem noch attraktiveren Kandidaten bei der Jobsuche.

Buchi Okafor und Harpreet Ghuman schilderten auf der Tableau Conference 2018 Courtney Totten von den Hochschulprogrammen ihre Karriere als Datenprofis.

Buchi Okafor, frisch gebackener Absolvent der Miami University, hat eine Leidenschaft für Sport und konnte bei einem Finanzpraktikum bei Under Armour erste Erfahrungen sammeln. Hier lernte er Tableau kennen. Buchi wurde schnell klar, dass „es bei jedem Job auf Daten ankommt. Um sich von anderen zu unterscheiden, muss man in der Lage sein, schnell Erkenntnisse aus Daten zu gewinnen und diese in einer Weise vermitteln, die Geschäftspartner nachvollziehen können“. Als bei Under Armour ein neues Analytics-Team zusammengestellt wurde, folgte Buchi seiner Liebe zu Daten und wurde Analyst im Team für globale Preisstrategie und Analytics.

Ein weiterer Absolvent, Harpreet Ghuman, begann seine Karriere als Datenfachmann eher unkonventionell. Ihn hatte eine „Game of Thrones“-Visualisierung auf Tableau Public neugierig gemacht und zum Selbststudium von Tableau veranlasst. Zu dieser Zeit war Harpreet Teilnehmer eines Masterprogramms an der University of Maryland für „Business Administration and Management“.

Harpreet stellte fest: „Nachdem ich Visualisierungen mit Tableau durchführen konnte, war es egal, dass mir der Datenhintergrund fehlte. Genauso wie die Neugier, ist auch die Visualisierung eine übertragbare Fähigkeit.“ Nachdem seine Begeisterung für Daten-Analytics geweckt war, entschied sich Harpreet dafür, außerdem einen „Master of Science“ in Marketing-Analytics zu erwerben. Jetzt arbeitet er in seinem Traumjob als Senior Consultant für Daten-Analytics bei EY und kann seine Tableau-Qualifikation bei der Datenvisualisierung in seinem Job praktisch anwenden.

Ausführliche Informationen erhalten Sie im Interview mit Buchi und Harpreet und dazu wie Datenkompetenzen ihnen zu ihren Traumjobs verholfen haben.

Nehmen Sie sich Buchi und Harpreet als Beispiel und beginnen Sie noch heute mit der Aneignung von Datenkompetenzen . Tableau ist eine Möglichkeit für den Erwerb solcher Kompetenzen. Studierende finden hier einen praktischen 30-Tage-Leitfaden für den Einstieg:

• Einrichtung am ersten Tag: Studierende können sich für eine kostenlose, verlängerbare Tableau-Jahreslizenz anmelden und sofort mit dem Erlernen von Daten-Analytics starten.
• Eignen Sie sich in den ersten beiden Wochen die Grundlagen an: Im Video zu den ersten Schritten wird die Begrifflichkeit erläutert und Sie werden mit Daten vertraut gemacht. Informationen finden Sie auch auf Datenwebsites wie kaggle und data.world.
• Nutzen Sie in der dritten Woche Ihrer Datenreise alle Vorteile der Community: Lernen Sie von der wachsenden Tableau-Community. Die bestehende Daten-Community bietet Ihnen ein umfangreiches Wissen.
• Teilen Sie in der vierten Woche Ihre Arbeit: Erstellen Sie ein Tableau Public-Konto. Nutzen Sie das „YouTube der Visualisierungen". Hier finden Sie interessante Visualisierungsbeispiele: „The Spells of Harry Potter“ und „The Emoji of Spotify Artists“). Sie können die jeweilige Arbeitsmappe herunterladen und nachvollziehen, wie die Autoren diese erstellt haben. Gehen Sie nun einen Schritt weiter und erstellen Sie die Visualisierungen selbst neu!
• Lassen Sie sich zertifizieren und wählen Sie einen Prüfungstermin: Melden Sie sich für die Tableau Desktop Specialist-Zertifizierung an. Diese Zertifizierung wurde für Berufseinsteiger entwickelt, die ihre Datenkompetenzen in ihrem Lebenslauf dokumentieren möchten. Hinweis: Sie können sich sechs Monate im Voraus anmelden, sodass Ihnen genügend Zeit zur Übung und Vorbereitung zur Verfügung steht!

Schließen Sie sich den Studierenden der Datengeneration an und laden Sie sich noch heute Ihre kostenlose Lizenz für „Tableau für Studierende“ herunter und verbessern Sie Ihre Datenkompetenzen.