V13 Data Literacy im Unternehmenskontext Flashcards
Was sind Daten und wie entsteht daraus Wissen?
Wissenspyramide:
Zeichen –> (Syntax) –> Daten –> (Semantik) –> Informationen –> (Pragmatik) –> Wissen –> (Entscheidung) –> Aktion
Die Existens großer Datenmengen alleine generiert keinen Mehrwert
Was ist und beinhaltet Data Literacy?
- Fähigkeit Daten auf kritische Art und Weise zu sammlen/managen/bewerten/anzuwenden
- Cluster aller effizienter Verhaltensweisen und Einstellungen für Wertschöpfung/Entscheidungsfindung aus Daten
- statistische Literacy: Fähigkeiten Aspekte kritisch zu hinterfragen
- Bibliothekwissenschaften (Verarbeitung von Statistiken und Informationen)
Ethical Literacy
Ethical Literacy im Rahmen von Data Literacy ist insbesondere die Fähigkeit, die Bedeutung von Daten zur Entscheidungsfindung vollständig zu erfassen, indem mögliche Interpretationen dieser Daten in unterschiedlicher Kontextualisierung reflektiert und kritisch bewertet werden. - Schüller et al, 2019
Mit welchen Kriterien kann die Güte von Daten bewertet werden? (Statistische Literacy)
Hauptgütekriterien
* Objektivität: Grad, in dem die Werte unanhängig von irrelevanten Einflüssen sind
* Reliabilität: Grad der Genauigkeit, mit der Werte gemessen werden
* Validität: Grad der Güte, mit dem ein Verfahren das misst, was es messen soll
Nebengütekriterien (Beispiele)
* Akzeptanz vonseiten der Subjekte, für welche Daten erhoben werden
* Zumutbarkeit der durch Datenerhebung entstehenden Belastung
* Wirtschaftlichkeit des Erkenntnisgewinns reativ zu eingesetzten Ressourcen
Was zeichnet „gute Daten“ für die Verwendung im Unternehmenskontext aus?
- Intrinsische Datenqualität (z.B. Objektivität)
- Kontextuelle Datenqualität (z.B. Relevanz)
- Repräsentative Datenqualität (z.B. Interpretierbarkeit)
- Zugangsbezogene Datenqualität (z.B. Erreichbarkeit)
“Gute Daten” sind fit-for-use
Was ist bei der Steigerung der Datenqualität zu beachten?
- Datenqualität kann nicht beliebig gesteigert werden
- Begrenzung durch unzureichende Messbarkeit
- Steigerung der Qualität führt zu weiteren Kosten (Sensortechnik, etc.)
- Trade-Off: welche Qualität ist nötig um den Zweck zu erfüllen
Wie grenzen sich Datensicherheit und Datenschutz voneinander ab?
Datensicherheit
Schutz von Daten entsprechend der benötigten Schutzstufe
* Vertraulichkeit
* Verfügbarkeit
* Integrität
Datenschutz
Schutz der Einschränkung der Persönlichkeitsrechte des Einzelnen bzgl. seiner personenbezogenen Daten
* Ziel
* Rechtliche Verankerung (DSGVO, BDSG)
Was sind zentrale rechtliche Quellen, die für den Umgang mit personenbezogenen Daten berücksichtigt werden müssen?
- Datenschutz-Grundverordnung (DSGVO)
- Bundesdatenschutzgesetz (BDSG)
Was zeichnet personenbezogene Daten laut DSGVO aus?
- Beziehen sich auf eine natürliche, lebende Person
- keine Gesellschaften, Vereine oder Stiftungen
- Ziel: Person darf nicht im Rückschluss anhand der Daten identifiziert werden
Kompetenzrahmen Data Literacy - Data Literacy Framework
Kodieren
A. Datenkultur etablieren
B. Daten bereitstellen
C. Daten auswerten
Enfernen von Kontext
Dekodieren
Hinzufügen von Kontext
D. Ergebnisse interpretieren
E. Daten interpretieren
F. Handeln ableiten
