In Folge 260 von MY DATA IS BETTER THAN YOURS (MDIBTY) spricht Jonas Rashedi mit Prof. Iris Lorscheid (Professorin für Wirtschaftsinformatik, Kühne Logistics University) über Data Communication. Konkret: Daten-Logik und Daten-Kommunikation sind zwei unterschiedliche Kompetenzen. Wer beide beherrscht, ist selten — aber wertvoll. Die meisten Data-Ausbildungen trainieren Technik, nicht Vermittlung. Das ist ein Hochschul-Defizit, den Unternehmen intern nachholen müssen.
3 Erkenntnisse aus dieser Folge
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Daten-Logik und Daten-Kommunikation sind zwei unterschiedliche Kompetenzen. Wer beide beherrscht, ist selten — aber wertvoll.
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Die meisten Data-Ausbildungen trainieren Technik, nicht Vermittlung. Das ist ein Hochschul-Defizit, den Unternehmen intern nachholen müssen.
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Data-Kommunikation ist nicht 'einfacher machen'. Sie ist, Komplexität zielgruppengerecht darzustellen, ohne Inhalt zu verfälschen — eine seltene Kunst.
Worum es in dieser Folge geht
Prof. Iris Lorscheid lehrt Wirtschaftsinformatik an der KLU (Kühne Logistics University) und forscht zu Data Literacy. Wir sprechen über eine Dimension, die in Data-Team-Diskussionen oft untergeht: Daten-Kommunikation als eigenständige, lehrbare Disziplin.
Die Storyline
Zwei Welten, selten vereint
Wir bilden an Hochschulen hervorragende Statistik-Expert:innen aus. Aber wenige, die erklären können, was sie gerechnet haben — und warum das für Entscheidungen wichtig ist.
Das ist die akademische Selbstkritik, die selten geäußert wird. Data-Karrieren beginnen oft mit mathematisch-statistischer Tiefe — und enden in Positionen, in denen Vermittlung wichtiger ist als Rechnung. Die Brücke fehlt.
Was Data-Kommunikation ausmacht
Prof. Lorscheid beschreibt drei Ebenen: 1. Zielgruppen-Anpassung: Für wen ist die Botschaft? Was weiß diese Person, was nicht? 2. Visualisierung: Welche Darstellung macht den Punkt ohne Verfälschung? 3. Narration: In welche Story ordne ich das Signal ein?
Alle drei sind lern- und trainierbar — aber nur, wenn sie als eigene Disziplin anerkannt werden.
Warum Unternehmen das intern nachholen müssen
Hochschulen verändern sich langsam. Unternehmen, die heute Data-Teams bauen, können nicht auf bessere Absolvent:innen warten. Sie müssen internen Ausgleich schaffen — Workshops, Coaching, gezielte Kommunikations-Trainings für Analyst:innen.
Was gute Daten-Kommunikation nicht ist
Iris ist klar: "Einfach machen" ist keine Kommunikation. Es ist oft Vereinfachung, die Inhalt verfälscht. Gute Kommunikation ist, Komplexität so darzustellen, dass Entscheider:innen informiert entscheiden können — nicht, sie zu verstecken.
Was CDOs tun sollten
- Kommunikation als Skill in Stellenausschreibungen. Nicht nur "SQL, Python".
- Kommunikations-Reviews in Team-Meetings. Wie haben wir das diese Woche erklärt?
- Externe Trainings für die Analyst:innen im Team.
Warum mich das besonders umtreibt
Ich habe oft erlebt, dass ausgezeichnete Analyse-Arbeit im Management keine Wirkung erzielte — weil die Kommunikation nicht trug. Iris' Folge ist ein Plädoyer dafür, diesen blinden Fleck ernst zu nehmen. Für CDOs eine Pflicht-Folge, um die eigene Team-Zusammenstellung zu reflektieren.
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