Der globale Kompetenz- und Kompetenzrahmen für eine digitale Welt

Datenanalytik DAAN Beta

(new)

Ermöglichung datengesteuerter Entscheidungen durch Extraktion, Analyse und Kommunikation von Erkenntnissen aus strukturierten und unstrukturierten Daten.

Deutsche Übersetzung von SFIA 9: Beta-Version

SFIA 9 ist auf Englisch bereits verfügbar.

  • Dies ist eine Beta-Version von SFIA 9 auf Deutsch.
  • Wir haben sie mit hilfe der Phrase Localization Platform erstellt, indem wir Folgendes kombinierten:
    • Übersetzten Inhalt aus SFIA 8
    • Beiträge von 7 führenden maschinellen Übersetzungsanbietern
  • Wir werden diese Übersetzung nach Überprüfung und Qualitätskontrollen aktualisieren.
  • Bitte kontaktieren Sie uns, wenn Sie Fehler bemerken oder Fragen haben.

Hinweis: Während maschinelle Übersetzung bei der Erstellung erster Versionen hilft, gewährleistet die professionelle Überprüfung Genauigkeit und kontextgerechte Sprache.

Leitfaden

(new)

Die Datenanalyse konzentriert sich darauf, aus Daten verwertbare Erkenntnisse zu gewinnen, um bessere Entscheidungen zu treffen. 

Zu den Aktivitäten gehören unter anderem:

  • Erhebung, Verarbeitung und Analyse von Daten aus verschiedenen Quellen
  • Gewährleistung der Gültigkeit und Integrität der verarbeiteten und analysierten Daten
  • Trends, Muster und Erkenntnisse mit verschiedenen analytischen und statistischen Techniken identifizieren
  • Entwicklung und Validierung prädiktiver Modelle
  • Vermittlung von Erkenntnissen an Interessengruppen
  • Gewährleistung von Datenqualität, Integrität und Governance
  • Zusammenarbeit mit Teams zur Ausrichtung von Analyseinitiativen auf Geschäftsziele
  • Konzeption und Implementierung von Data Analytics Lösungen und Prozessen
  • Bereitstellung umsetzbarer Empfehlungen auf der Grundlage von Domain-Expertise
  • Mit neuen Trends und Techniken in der Datenanalyse auf dem Laufenden bleiben
  • strategische Führung für Data Analytics und verwandte Disziplinen wie Data Science
  • Leistet einen Beitrag zu Data Governance-Richtlinien, Standards und bewährten Verfahren.

Datenanalysen haben branchenübergreifend vielfältige Anwendungen, darunter Kundensegmentierung, Umsatzprognosen, Betrugserkennung, Supply Chain Optimierung, Predictive Maintenance, Healthcare Analytics, Finanzrisikomanagement, HR Analytics, Social Media Analytics und Public Sector Analytics.

Verständnis der Verantwortungsebenen dieser Fähigkeit

Wo niedrigere Ebenen nicht definiert sind...
  • Spezifische Aufgaben und Verantwortlichkeiten sind nicht definiert, da die Fähigkeit ein höheres Maß an Autonomie, Einfluss und Komplexität bei der Entscheidungsfindung erfordert, als auf diesen Ebenen typischerweise erwartet wird. Sie können die Essenzaussagen verwenden, um die generischen Verantwortlichkeiten zu verstehen, die mit diesen Ebenen verbunden sind.
Wo höhere Ebenen nicht definiert sind...
  • Verantwortlichkeiten und Verantwortlichkeiten sind nicht definiert, da diese höheren Ebenen strategische Führung und einen breiteren organisatorischen Einfluss beinhalten, der über den Rahmen dieser spezifischen Fähigkeit hinausgeht. Siehe die Essenzaussagen.

Entwicklung von Fähigkeiten und Nachweis von Verantwortlichkeiten im Zusammenhang mit dieser Fähigkeit

Die definierten Stufen zeigen die schrittweise Entwicklung von Fähigkeiten und Verantwortung.

Wo niedrigere Ebenen nicht definiert sind...

Sie können Ihr Wissen erweitern und andere unterstützen, die in diesem Bereich Verantwortung tragen, indem Sie:

  • Erlernen der wichtigsten Konzepte und Prinzipien im Zusammenhang mit dieser Fähigkeit und ihren Auswirkungen auf Ihre Rolle
  • Ausführen verwandter Fähigkeiten (siehe verwandte SFIA-Fähigkeiten)
  • Unterstützung anderer, die Aufgaben und Aktivitäten auf höherer Ebene ausführen
Wo höhere Ebenen nicht definiert sind...
  • Sie können Fortschritte machen, indem Sie verwandte Fähigkeiten entwickeln, die besser für höhere Ebenen der Unternehmensführung geeignet sind.

Ein-/Ausblenden zusätzlicher Beschreibungen und Levels.

Ebenen der Verantwortung für diese Fähigkeit

2 3 4 5 6 7

Datenanalytik: Ebene 2

Ebene 2 – Mitwirken: Wesentliche Merkmale dieser Ebene: Bietet anderen Hilfe an, arbeitet unter regelmäßiger Aufsicht und löst routinemäßige Probleme nach eigenem Ermessen. Lernt aktiv durch Schulungen und praktische Erfahrungen.

(new)

Unterstützt die Datenaufbereitung und -analyse unter Anleitung. Verarbeitet und validiert Daten zur Unterstützung von Analysen. Generiert Standardberichte und Erkenntnisse mit etablierten Tools und Methoden.

Datenanalytik: Ebene 3

Ebene 3 – Anwenden: Wesentliche Merkmale der Ebene: Führt abwechslungsreiche Aufgaben aus, die manchmal komplex und nicht routinemäßig sind, und verwendet dabei standardmäßige Methoden und Verfahren. Arbeitet innerhalb des Ermessensspielraums unter allgemeiner Anleitung und erledigt die eigene Arbeit in den vorgegebenen Fristen. Verbessert proaktiv die Fähigkeiten und den Einfluss am Arbeitsplatz.

(new)

Unterstützt die Datenanalyse, indem Daten aus mehreren Quellen gesammelt und aufbereitet werden. Wendet analytische und statistische Methoden und Softwaretools an, um Daten zu analysieren und Berichte zu entwickeln. Hilft bei der Identifizierung von Trends, Mustern und Erkenntnissen, die Geschäftsentscheidungen beeinflussen.

Datenanalytik: Ebene 4

Ebene 4 – Möglich machen: Wesentliche Merkmale der Ebene: Führt verschiedene komplexe Tätigkeiten aus, unterstützt und leitet andere an, delegiert Aufgaben bei Bedarf, arbeitet selbstständig unter allgemeiner Anleitung und trägt mit seinem Fachwissen zum Erreichen der Teamziele bei.

(new)

Führt durchgängige Datenanalysen durch, definiert die Datenanforderungen und stellt die Datenintegrität sicher. Wendet fortschrittliche analytische und statistische Techniken an, um aussagekräftige Erkenntnisse zu gewinnen und prädiktive Modelle zu entwickeln. Kommuniziert komplexe Erkenntnisse auf verständliche Weise an die Stakeholder. Trägt zur Entwicklung von Datenanalyseprozessen und -standards bei.

Datenanalytik: Ebene 5

Ebene 5 – Sicherstellen, beraten: Wesentliche Merkmale der Ebene: Bietet kompetente Anleitung in seinem Bereich und arbeitet unter geringer Anleitung. Verantwortlich für die Erzielung bedeutender Arbeitsergebnisse, von der Analyse über die Ausführung bis hin zur Auswertung.

(new)

Verwaltet Datenanalyseaktivitäten und erstellt Rahmen und Methoden, die auf Geschäftsziele und Data Governance-Richtlinien abgestimmt sind. Leitet die Implementierung von Datenanalyselösungen. Übersetzt Geschäftsanforderungen in Analyseanforderungen und identifiziert datengetriebene Lösungen. Leitet die Auswahl und Anwendung fortschrittlicher Analysetechniken. Kommuniziert Erkenntnisse und Empfehlungen an leitende Stakeholder und beeinflusst strategische Entscheidungen.

Datenanalytik: Ebene 6

Ebene 6 – Anregungen geben, Einfluss nehmen: Wesentliche Merkmale der Ebene: Verfügt über erheblichen Einfluss auf die Organisation, trifft Entscheidungen auf hoher Ebene, gestaltet Richtlinien, zeigt Führungsqualitäten, fördert die Zusammenarbeit in der Organisation und übernimmt in Schlüsselbereichen Verantwortung.

(new)

Entwickelt Organisationsstrategien und Roadmaps für die Datenanalyse. Legt Richtlinien, Standards und empfohlene Praktiken für die Nutzung von Daten und Datenanalysetechniken fest. Leitet Initiativen zum Aufbau von Datenanalysefunktionen und zur Entwicklung einer datengetriebenen Kultur. Beaufsichtigt die Bereitstellung von Analyseprojekten und -programmen. Fördert die ethische Nutzung von Daten und Datenanalysen.

Datenanalytik: Ebene 7

Ebene 7 – Strategie festlegen, inspirieren, mobilisieren: Wesen der Ebene: Arbeitet auf höchster Organisationsebene, bestimmt die allgemeine Vision und Strategie der Organisation und übernimmt Verantwortung für den Gesamterfolg.

(new)

Leitet die Erstellung und Überprüfung eines funktionsübergreifenden, unternehmensweiten Ansatzes und einer Kultur für das Generieren eines Werts aus Datenanalyse und Datenwissenschaft. Fördert die Identifizierung, Beurteilung und Anwendung von Fähigkeiten der Datenanalyse und Datenwissenschaft zur Veränderung der Leistung des Unternehmens. Leitet die Bereitstellung der Datenanalyse und analytischen Fähigkeiten des Unternehmens. Gewährleistet, dass die strategische Anwendung der Datenwissenschaft in die Grundsätze und die Leitung des Unternehmens eingebettet ist. Bringt Geschäftsstrategien, Unternehmensveränderungen und Datenwissenschaft sowie Analysestrategien in Einklang.