mit Ulrich Irnich & Markus Kuckertz

Shownotes

In Folge #12 geht es um das zukunftsentscheidende Thema „Datenkompetenz“ – also um das Knowhow im Umgang, Interpretation und der Verwertung von gesammelten Datenschätzen in Unternehmen. Zu Gast haben wir Leo Marose, Mehrfachgründer, Co-Founder und CEO von The StackFuel.

Leo und sein Team befähigen Mitarbeitende in Online-Schulungen, ihre Fähigkeiten rund um computergenierte Daten wie Verkaufs- oder Besucherzahlen auszubauen und bei Bedarf sogar eine Karriere als Data Scientist oder Data Analyst zu starten.

In dieser Folge des Podcasts werden die personellen Herausforderungen von Unternehmen beleuchtet, die anfallenden Daten smart zu nutzen und Auswege aufgezeigt, wie der Fachkräfte-Mangel gelöst werden kann: durch die Weiter- bzw. Umqualifizierung der eigenen Mitarbeiter. Und dies parallel zur täglichen Arbeit mit professionellen und an der beruflichen Praxis orientierten Online-Angeboten. Ein Angebot, dass auch interessierten Quereinsteigern offensteht, da es von Arbeitsagenturen gefördert wird. Mehr zu The StackFuel und seinen Weiterbildungen findet Ihr auf https://stackfuel.com/de/. Dort ist auch im Detail aufgeführt, welche Angebote gefördert werden können.

Euer Feedback zur Folge und Vorschläge für Themen und Gäst:innen sind sehr willkommen! Vernetzt euch und diskutiert mit:

Mitwirkende – Hosts: Ulrich Irnich & Markus Kuckertz // Produktion: Daniel Sprügel & Sören Wahlers, Maniac Studios (https://maniacstudios.com) // Redaktion: Marcus Pawlik // Kommunikation & Community: Anna-Lena Sodies // Team behind the team: Sonja Uller & Stephanie Nguyen Gia © Digital Pacemaker Podcast 2022

Zusammenfassung

In dieser Episode des Digital Pacemaker Podcasts sprechen wir über das essentielle Thema Datenkompetenz in Unternehmen. Zusammen mit Leo Marose, dem Co-Founder und CEO von The Stack Fuel, tauchen wir ein in die Herausforderungen und Chancen, die sich im Bereich der Datenanalyse und -interpretation ergeben. Leo und sein Team haben es sich zur Aufgabe gemacht, Mitarbeitenden die notwendigen Fähigkeiten zu vermitteln, damit sie grundlegende Datenanalysen durchführen und datengestützte Entscheidungen treffen können. Dies ist besonders wichtig, um dem Fachkräftemangel im Bereich Data Science entgegenzuwirken.

Wir beleuchten, warum Datenkompetenz heute mehr denn je von Bedeutung ist, und diskutieren die essenziellen Punkte, die Unternehmen berücksichtigen müssen, um ihre bestehenden Mitarbeitenden weiterzubilden. Uli Irnig hebt hervor, dass datengestützte Entscheidungen heutzutage unerlässlich sind, um in einer datenreichen Umwelt erfolgreich zu sein. Wir klären, dass die Fähigkeit, Daten zu interpretieren, nicht nur einer spezialisierten Abteilung vorbehalten sein sollte, sondern als grundlegende Kompetenz in zahlreichen Unternehmensbereichen etabliert werden sollte.

Leo gibt interessante Einblicke in die Gründungsgeschichte von The Stack Fuel und wie seine Erfahrungen im Performance Marketing und in der Datenanalyse sein Unternehmen geprägt haben. Er beschreibt, wie der Aufstieg der Daten und deren Bedeutung im Unternehmenskontext viele Firmen dazu zwingt, ihre Strategien zu überdenken und Mitarbeitende zu schulen. Dabei betont er die Wichtigkeit von Data Literacy und die Tatsache, dass eine breite Bevölkerung von Datenanwendern viel wertvoller ist als nur eine Handvoll Experten.

Wir diskutieren die Faktoren, die den Bedarf an Datenkompetenz in Unternehmen antreiben, und die verschiedenen Ansätze, wie Weiterbildung erfolgreich umgesetzt werden kann. Leo hebt hervor, dass der Schlüssel zum Erfolg nicht nur in der Schulung von Hardskills wie Programmierung liegt, sondern auch darin, eine datengestützte Kultur im gesamten Unternehmen aufzubauen. Wir sprechen über die Notwendigkeit, Angst vor Daten und Technologie abzubauen und die Mitarbeitenden zu ermutigen, neue Fähigkeiten zu erlernen.

Besonders interessant sind die Fördermöglichkeiten, die es sowohl Arbeitnehmern als auch Unternehmen ermöglichen, in die Weiterbildung zu investieren. Leo erläutert, wie Bildungsgutscheine der Bundesagentur für Arbeit eine Chance für viele darstellen, die sich in der Datenscience weiterbildern möchten, ohne hohe finanzielle Hürden überwinden zu müssen. Ferner wird erörtert, wie Unternehmen durch das Qualifizierungschancengesetz profitieren können, um ihre bestehende Workforce in diesem schnell wachsenden Bereich weiterzubilden.

Abgerundet wird das Gespräch mit einer Diskussion über die Möglichkeiten der praktischen Umsetzung der erlernten Fähigkeiten im Rahmen des Online-Programms von The Stack Fuel, das auf Interaktivität und Engagement setzt. Wir sprechen über den innovativen Ansatz, den Lernenden nicht nur Theorie zu vermitteln, sondern sie aktiv in echte Projekte einzubinden, um so die Übertragung des Gelernten in die Praxis zu fördern.

Insgesamt ist diese Episode eine wertvolle Ressource für Unternehmen, die ihre Datenkompetenz fördern möchten, sowie für Einzelpersonen, die Interesse an einer Karriere im Data Science-Bereich haben. Leo inspiriert unsere Zuhörer dazu, die eigene Ausbildung ernst zu nehmen und aktiv an ihrer beruflichen Weiterentwicklung zu arbeiten, um den Anforderungen des digitalen Zeitalters gerecht zu werden.

Transkript

Speaker0:[0:00] Man hat unglaublich wertvolle Mitarbeitende an Bord. Die haben viel gelernt über die letzten Jahre, die haben viel dazu beigetragen. Und ja, das Bewusstsein muss auch auf ihrer Seite steigen, dass sie sich mit verändern müssen. Das gehört mit zum Change-Prozess dazu. Aber auch selbst als Unternehmen kann man sozusagen auf Quereinsteiger in den eigenen Reihen schauen.

Music:[0:20] Music

Speaker0:[0:33] Es ist wieder soweit. Herzlich willkommen zum Digital Pacemaker Podcast mit euren Gastgebern Ulrich Irnig und mir, Markus Kuckertz. Wir sprechen heute über das Thema Datenkompetenz in Unternehmen. Es geht um das Know-how im Umgang, der Interpretation und der Verwertung der gesammelten Datenschätze. Zu Gast haben wir dazu Leo Marose, Co-Founder und CEO von The Stack Fuel. Ich freue mich sehr, dass du heute bei uns bist, Leo. Danke, Markus. Und Uli, ich freue mich super, heute mit dabei zu sein. Leo und sein Team befähigen Mitarbeitende in Online-Schulungen, ihre Fähigkeiten rund um Computer generierte Daten wie Verkaufs- oder Besucherzahlen auszubauen und vielleicht sogar eine Karriere als Data Scientist oder Data Analyst zu starten. Wir zeigen euch in der heutigen Folge, wie Unternehmen ihre existierenden Mitarbeiterinnen und Mitarbeiter qualifizieren können, um dem Fachkräftemangel im Feld der Data Science entgegenzuwirken. Uli, das Thema Datenkompetenz ist für dich mit Sicherheit von höchstem Stellenwert. Das ist für dich ja wirklich auch wieder so ein Thema, was täglich eigentlich fast in jedem Termin vorkommt. Und eine ganz einfache Frage wäre, aber warum ist das eigentlich so? Also warum sollen Unternehmen sich um dieses Thema fokussiert bemühen? Und auf der anderen Seite aber auch, man kriegt ja oft mit, warum ist das so schwierig, das ordentlich hinzukriegen?

Speaker1:[1:48] Vielen lieben Dank, lieber Markus. In der Tat ist das eine spannende Frage, die du da stellst. Ich sage mal, alle Behauptungen ohne Daten sind einfach andere Meinungen. Aber in dem Moment, wo du datengestützt Dinge hinterlegen kannst, ist das keine Meinung mehr, sondern es ist eine datengestützte Aussage. So und in der Welt, in der wir uns gerade bewegen, die ja sehr datenreich ist, geht es ja darum, Erkenntnisse mit den Daten zu ermöglichen und wenn möglich viele Menschen zu befähigen, mit Daten zu arbeiten,

Speaker1:[2:17] Sodass sie an den Punkten, wo sie unterwegs sind, auch klassisch gute Entscheidungen treffen können. Das ist sowas, wie man heute neudeutsch sagt, Data-Driven Company. Da fährt jetzt keiner auf Daten, also dass ich auf so einen Datenpot setze und dann Gas gibst, sondern wirklich, dass du deine Unternehmensentscheidungen und idealerweise die Entscheidungen, die am nächsten Punkt zum Kunden stattfinden, datengestützt durchführst. Darum geht es so ein bisschen. Und deswegen freue ich mich auch heute, lieber Markus, dass wir den Leo Marose bei uns haben. Herzlich willkommen, lieber Leo. Wir kennen uns ja schon ein bisschen. Das ist super. Vor allen Dingen, wenn ich so ein bisschen auf deinen Werdegang so schaue, sei er seit 2016 Co-Founder und CEO von The Stack Fuel, hat bereits 2012 mit Mitschreitern Box Rocks, ein Fitnessmagazin für Crossfit erfolgreich gegündet. Eigentlich ist der Leo schon super reich und ist eigentlich nur noch hier, um so ein bisschen mal sein Wissen breit zu tun. Als freiberuflicher Berater für Performance Marketing beriet Leo Startups im Bereich Web Analytics, Datenauswertung, Traffic Acquisition sowie Lead Generierung. Davor studierte Leo Business Administration an der Hochschule im Rhein-Main in Wiesbaden, sowie ein Auslandssemester Entrepreneurship and Innovation an der Bond University in Queensland, Australien.

Speaker1:[3:36] Leo, super, dass du Zeit für uns hast. Ich weiß, gerade so als Chatsetter und als, ich sage es einfach mal, gemachter Selfmade-Millionär ist das natürlich nicht so ganz trivial, immer da Zeit für uns zu haben. Deswegen umso schöner, dass du da bist. Woher kommt denn deine Leidenschaft, mit Daten zu arbeiten und das Thema ja zu demokratisieren? Ist nicht viel besser, eigentlich das für sich zu behalten und damit ganz viele Leute zu beraten?

Speaker0:[4:01] Ja, Uli, ich freue mich auch total dabei zu sein, dass wir auch mal in dem Format zusammen sprechen. Ich muss erst mal natürlich klarstellen, auf dem Level, auf das du mich gerade gehoben hast, bin ich noch nicht. Das erste Unternehmen war zwar sehr reich an Erfahrung, aber sozusagen den ersten großen Exit, das es zum Multimillionär geschafft hat, der warst du nicht dabei. Aber deswegen gründet man ja auch nicht nur Unternehmen, um irgendwie damit viel Geld zu verdienen, sondern auch, weil man eine gewisse Leidenschaft hat. Und du hast ja gerade angesprochen, warum finde ich und auch mein Mitkunder, warum finden wir das Thema Daten spannend. Dazu lässt sich erstmal sagen, als wir damit begonnen haben, 2017, da war das noch nicht so, dass jeder gesagt hat, Mensch, Daten, das höre ich ja in jedem Meeting, wie es Markus gerade gesagt hat, das ist doch ein wichtiges Thema, mit dem sich jeder beschäftigen muss und das ist doch ganz natürlich. Sondern da war das für viele, besonders im Mittelstand, noch ein ganz neues Thema. Für Stefan und mich damals war es aber nicht ganz so neu, weil wir haben, wie du es beschrieben hast, 2012 unser erstes Unternehmen gegründet, ein Online-Magazin. Und dieses Online-Magazin haben wir sehr datengetrieben vorangebracht. Das heißt, den Content, den wir dort erstellt haben, haben wir sehr nah monitort, wie gut performt er, welche Themen funktionieren. Und kann ich vielleicht so einen kleinen Insight geben? So ein total wissenschaftlicher Artikel, wie man beim Laufen seine Technik verbessert und so weiter und so fort, der kommt meistens nicht ganz so gut an wie so ein Chuck Norris-Meme.

Speaker0:[5:18] Ob das jetzt gut für den Journalismus ist oder nicht, ich glaube, das ist was, was man auch sehr kritisch hinterfragen kann. Diese ganze Clickbait-Kultur, schreibe ich jetzt über Lindners Hochzeit auf Sylt und so weiter und so fort. Das ist auch kritisch zu sehen, aber wenn man es für sich zu nutzen weiß, im Sinne von, ich kann mit Daten wirklich steuern, ich kann auf der Grundlage von Daten herausfinden, was Menschen interessiert und ihnen dann den relevanten Content liefern. Das war eine tolle Erkenntnis damals. Wir sind dann als Berater freiberuflich raus, haben sozusagen unser Wissen als Berater, an den Mann und die Frau gebracht und haben da einfach gemerkt, dass es dafür einen Bedarf gibt. Das hat uns fasziniert, dass sozusagen das, was wir uns selber beigebracht haben, auch ein spannender Skill ist und ganz privat ticke ich aber auch so. Ich finde es gut, wenn ich den richtigen Content vorgeschlagen bekomme, wenn ich nicht zu lange suchen muss. Mich interessiert die Auswertung meiner Gesundheitsdaten und ob ich da vielleicht was rausziehen und optimieren kann. Also auch ganz privat interessiert mich das Thema.

Speaker0:[6:12] Leo, wir haben uns natürlich vorher mit dir beschäftigt und haben uns auch natürlich überlegt, was sind so die Thesen, mit denen du hier reinstartest in das Gespräch und ich würde das jetzt mal in meinen Worten vortragen, die drei Punkte, die wir da zusammengetragen haben. Du sagst zum einen, auch ein bekannter Satz, Daten sind das neue Öl, nur fehlen unserer Gesellschaft, insbesondere den Unternehmensspezialisten, um diesen großen Schatz zu heben. Das wird sicherlich heute ein Kernthema sein, auch wie man das macht. Darüber hinaus sagst du, Fachkräfte im Bereich Data Science müssen nicht neu rekrutiert werden. Man kann eigene Mitarbeiter erfolgreich weiter beziehungsweise umbilden. Das ist sicherlich auch, was wir so merken. Die neuen Leute wachsen nicht am Baum irgendwie, sondern man muss auch natürlich gucken, wie kann man die wertvollen Mitarbeiter, die man hat, eben da weiter befähigen. Und zu guter Letzt sagst du, diese investierte Trainingszeit muss nicht mit Arbeitsausfall einhergehen. Also auch eine gute Nachricht für uns. Also professionelle Online-Angebote erlauben die Weiterbildung parallel zur täglichen Arbeit. Sehr spannend und lass uns gleich auch darauf eingehen, was dahinter steht hinter diesen Thesen. Aber bevor wir tiefer rein starten, das hat sich hier irgendwie auch herauskrisiert, dass es immer sehr spannend ist, wenn so eine Gründerstory hier in unser Gespräch reinkommt. Uns interessiert natürlich, ja wo hat das denn eigentlich alles angefangen? Also wie war dieser Moment, als du gemerkt hast, dass du da so ein Problem erkannt hast, aus dem man ein Unternehmen gründen kann? Wie sah das erste Produkt aus? Was war euer Gedanke und vor allem auch, wie kommt man denn dann mit sowas zu seinem ersten Kunden?

Speaker0:[7:33] Erinnere ich mich auf jeden Fall immer gerne wieder zurück, weil das wirklich so ein Moment war und das war tatsächlich mit beiden Unternehmen so, mit Crossfit Online Magazin, aber jetzt auch mit dem Data Analytics, Data Science Weiterbildung, dass das Timing da einfach glücklicherweise, das ist einfach Glück, sehr gut gepasst hat.

Speaker0:[7:49] Also zu der Zeit fing das gerade an, dass Daten immer interessanter wurden. Und genau, wie war der Moment damals? Ich hatte es ja vorhin beschrieben, wir hatten dieses Online-Magazin aufgebaut, haben uns danach entschieden, Stefan und ich gemeinsam als Gründerteam nochmal was Neues gründen zu wollen und wussten aber noch nicht was. Wir wussten nur, es soll technischer sein. Und was wir dann gemacht haben, ist, wir haben gesagt, okay, wir gehen einfach mal als Freelancer an den Markt und geben das weiter, was wir schon können. Und das war halt datengetrieben arbeiten. In meinem Bereich war das eher im Marketing, also das heißt, ich habe viel Richtung Performance-Marketing gemacht, die Analytics dahinter, die Einbindung in die Analyse-Systeme und Stefan hat als Data Engineer, Systemarchitekt, das auch für große Telcos auf der Informatik-Seite gemacht. Also wir waren beide Freelancer und haben Projekte gemacht. Und was uns dann halt entgegenkommt, es war sehr positives Feedback, was dann dazu geführt hat, dass die Tagessätze sind nach oben gegangen, die Anfragen sind nach oben gegangen und die Jobangebote wurden auch sehr lukrativ. Und das war so ein Moment, wo wir aber für uns wussten, wir wollen auf keinen Fall ewig Freelancer bleiben, wir wollen auch keine Beratungsfirma aufbauen, sondern wir wollen ein richtiges Tech-Unternehmen bauen.

Speaker0:[8:53] Und das war dann wirklich der Moment, wo wir gemerkt haben, okay, wir sind an was dran. Und unser eigentlicher Plan war, am Markt unterwegs zu sein, um Probleme zu sehen, aus denen wir dann eine Software bauen können, also ein bestimmtes Datenproblem in eine Software zu überführen und die damit zu lösen. Und was uns dann aber dabei aufgefallen ist, es gibt extrem viele Softwarelösungen in allen möglichen Bereichen, aber es gibt sehr wenige Menschen, die diese Software oder eine Technologie oder eine Programmiersprache wirklich anwenden können. Und das war dann der Moment, wo wir gesagt haben, okay, dann lass uns doch mal diesen Bildungsbereich anschauen. Da waren wir uns dann schon ziemlich sicher, dass es in Deutschland relativ, also besonders in Deutschland relativ wenig attraktive Angebote gibt, um Programmieren zu lernen, Datenanalyse zu lernen, etc.

Speaker0:[9:34] Und ein anderer Moment, den ich da vielleicht auch noch von der Gründerstory teilen kann, ist, als wir uns dann dazu entschieden haben, das zu tun, waren wir auf einer Messe und hatten uns damals aber noch überlegt, das für Privatpersonen zu machen. Also andere zu Freelancern auszubilden, andere zu Fachexperten auszubilden, die das privat zahlen.

Speaker0:[9:50] Aber, das wisst ihr ja auch, in Deutschland ist es sehr unüblich, selber für Weiterbildung zu zahlen. Und dann sind wir auf eine B2B-Messe gegangen, haben dort einfach einen Roll-up hingestellt und haben uns dann sozusagen dahingestellt und gesagt, dass wir das auch für Unternehmen machen. An der Stelle kamen halt sehr, sehr viele Unternehmen zu uns und fanden das Thema sehr, sehr spannend. Und so war uns dann auch direkt bewusst alles klar, das ist eine andere Zielgruppe, die wir da ansprechen müssen. Das haben wir dann getan und daraus sind dann die letzten fünf Jahre Stackfuel gewonnen.

Speaker0:[10:17] Genau, und zur Frage vielleicht noch, wie sah das erste Produkt aus? Das erste Produkt war tatsächlich nur das Curriculum. Also das heißt, wir haben einfach Weiterbildungscurricula gebaut. Das war damals das Produkt des Data Analysts. Das ist heute immer noch unser Best-Selling-Product tatsächlich. Und das haben wir einfach an verschiedene Datenverantwortliche gepitcht. Also damals habe ich auf Xing tatsächlich Menschen angeschrieben und gesagt, hey, ich würde mich gerne mal mit euch austauschen, euch das vorstellen. Würdet ihr dafür Geld zahlen, wenn Menschen darin geschult werden? Das hat dann glücklicherweise gut funktioniert. Zu den ersten Kunden haben dann Daimler, die Telefonica und BMW gehört. Das waren sozusagen die ersten Kunden, die damit eingestiegen sind. Da waren wir sehr froh, dass dieses Produkt, was wir damals nur als Curriculum entwickelt haben, schnell umgesetzt werden konnte, auch in ein echtes Training. Und dann auch heute noch zu den Best-Selling-Products gehört. Du sagtest gerade, ihr habt da tatsächlich direkt auch große Unternehmen davon überzeugen können. Ich muss ja echt sagen, also ich habe auch schon fünfmal angefangen, Python zu lernen und bin da irgendwie nie so richtig weit gekommen. Es liegt wahrscheinlich daran, dass es da bis jetzt noch nicht die richtig gute Form gab, mir das zu vermitteln. Aber wie muss ich mir das jetzt vorstellen, auch wenn ihr jetzt so entscheidend an Unternehmen geht? Haben die das schon für sich kapiert, diesen Mangel an Datenspezialisten.

Speaker0:[11:25] Auch dass die existierende Workforce, die da ausgebildet wird, tatsächlich nochmal einen großen Hub leisten kann? Und ja, ist das dann eher eine Innovation, als dass das da wahrgenommen wird? Eine neue Erkenntnis für so ein Ansteller? Ja, Mensch, stimmt, das könnten wir ja eigentlich auch noch machen. Oder ist das eher so, dass Sie sagen, ja, da denken wir die ganze Zeit schon mal nach. Gut, dass ihr jetzt mal vorbeikommt. Es gibt da auch keinen, oder wie stelle ich mir das vor, wenn ihr da vorbeikommt? Ja.

Speaker0:[11:47] Es wäre schön, wenn uns jeder immer mit offenen Armen begrüßen würde. Jedes Startup würde sich, glaube ich, darüber freuen. Es ist aber eher so, ich will es beantworten, es kommt auf das Unternehmen drauf an. In welcher Phase der Innovation befindet sich das Unternehmen gerade? Also reden wir jetzt über den Mittelständler mit seinen 250 Mitarbeitenden vielleicht, der gerade von der Produktion her irgendwas umstellt, aber sozusagen in diesem ganzen Datenbereich noch nicht aktiv ist. Für die ist das in das Böhmische Dörfer. Da müssen wir noch viel Überzeugungsarbeit leisten. Aber wir sind ja eher so im Konzernumfeld auch sehr stark unterwegs oder auch bei Hidden Champions.

Speaker0:[12:19] Da ist das Thema natürlich klar. Und wo wir sehr mit offenen Armen empfangen werden, sind tatsächlich in den Datenabteilungen. Weil meistens, Uli hat das vorhin gesagt, ist auch einer der Unternehmenswerte. Wir wollen eine Data-Driven Culture. Wir wollen datengetriebene Entscheidungen treffen. Das schreibt man sich auf die Fahne. Und meistens wird das dann von weit oben sozusagen an die Datenabteilung weitergeben. Jetzt setzt das mal bitte um. Wir wollen jetzt datengetrieben sein und zwar die ganze Workforce. Und dann kommen wir sozusagen als Puzzleteil mit dazu, uns zu nutzen. Das funktioniert meistens gut und es gibt aber auch die Firmen, sage ich mal, wo es dann noch ein gewisses Ego gibt, also wo sehr viele Fachkorifäen sagen, Mensch, ich kann mir das nicht vorstellen, dass man wirklich über Weiterbildung sowas lernen kann. Ich habe doch selber auch mein PhD gemacht und bin seit zehn Jahren mit der Berufserfahrung dabei. Kann man das wirklich machen? Da müssen wir dann mehr Überzeugungsarbeit leisten. Aber dadurch, dass wir so viele Referenzen haben, verweisen wir dann immer auch und führen da sozusagen Zweiergespräche mit den Referenzen. Und dann sind wir da recht schnell in Überzeugung. Und wenn ihr mal den Unternehmen unterwegs seid, dann habt ihr auch ein bisschen Insights. Ja, wie stellt sich denn die Situation denn dar? Habt ihr da so ein paar Fakten? Wie groß ist denn der Bedarf im Bereich Data Science und was siehst du, wie sich das momentan entwickelt über die letzten Jahre?

Speaker0:[13:30] Vor längerer Zeit ist das Ganze Statistik. Irgendwann war da mal der neuere Begriff Business Intelligence. Als wir angefangen haben, war es Big Data. Heute ist es Data Science. Ich weiß nicht genau, was es dann in den nächsten Jahren ist, aber der Begriff verändert sich. Dieser Bedarf an Menschen, die so arbeiten, ist schon länger da. Ich glaube, jeder kennt diese Studie von der Bitkom, dass über 100.000 IT-Fachkräfte in Deutschland benötigt werden. Dazu zählen auch die Datenspezialisten und insgesamt sagt man, dass 38 Prozent aller Unternehmen über 500 Mitarbeitenden Datenspezialisten aktiv suchen und nicht finden. Also das ist schon eine sehr große Anzahl und weltweit spricht man von mehreren Millionen offenen Stellen, die gerade nicht besetzt werden können. Also das heißt, das ist schon ein großer Markt und das wird immer mehr Unternehmen auch bewusst, besonders wenn sie anfangen zu suchen und die Menschen nicht finden.

Speaker1:[14:16] Wichtig dabei ist ja, gerade wenn du ein datengetriebenes Unternehmen aufbauen willst,

Speaker1:[14:22] Brauchst du ja keine Fachabteilung, die dir im Prinzip die Daten übersetzt und sagt, das sind jetzt die Insights, sondern du willst die Menschen ja im Unternehmen ernebeln, das eben genau selber herauszufinden und herauszuarbeiten und ihnen leichte Tools in die Arbeit zu geben. Ich kann mich noch sehr gut erinnern, Leo, als mal mein früheres Unternehmen gesagt hat, wir werden eine Daten-Company und wir werden alles demokratisieren. Da war der Anspruch, jeder innerhalb des Unternehmens soll mit Daten arbeiten können und da empowert werden. Und Demokratisierung heißt ja, es ist keine Nischenwissenschaft, sondern eine Breite und soll allen zugänglich gemacht werden. Und jetzt kannst du natürlich unterscheiden, brauchst du jetzt 10.000 Data Scientists da drin? Vermutlich nicht. Aber du brauchst Menschen, die die Daten interpretieren können und die Ableitungen und dieses, das ist ja das Schöne dabei, alle Daten und Insights müssen zu was führen, was umsetzbar ist. Weil es guckt sich keiner mehr schöne Grafiken an. Das ist old school, ja. Und vor allen Dingen dann, wenn du schnell reagieren willst, musst du halt Menschen empowern, das zu machen. Und jetzt kannst du sagen, ich suche jetzt so viele Data Scientists und dann wirst du genau auf das Problem stoßen, was der Leo gesagt hat. Zum einen gibt es sie nicht in der großen Menge und zum zweiten haben die vielleicht auch andere Unternehmen schon gefunden, die die haben wollen, ja. Also daher ist das eher zu sagen, ich sage mal, Das ist eher so ein Lehrauftrag für ein Unternehmen, was hier entscheidet, wirklich den Weg zu gehen.

Speaker0:[15:52] Also wir sprechen dann nicht nur über Berufsbilder, komplette Rollen, sondern echt vor allem dann über Kompetenzen. Ja, was sind denn die Kompetenzen? Wenn ich jetzt zum Beispiel mich entscheiden würde, Mensch, das so als Führungskraft oder als Leader, das ist nicht das Einzige, was mich erfüllt. Ich hätte echt Lust, dann noch was im Bereich Data Science zu machen und mich da fortzubilden. Welche Kompetenzen sollte ich denn da entwickeln? Das würde jetzt wahrscheinlich einen Rahmen schreien, wenn wir da ins Detail reingehen. Aber wie es Uli schon gesagt hat, ein generelles Verständnis von Daten sollte jede Führungskraft haben. Das Ganze tut sich meistens unter dem Begriff der Data Literacy wiederfinden und unterhalb der Data Literacy gibt es natürlich noch Themen wie Data Storytelling, also wie kann ich mit Daten Geschichten erzählen, das ganze Thema Datenvisualisierung, wie kann ich aus einer Excel-Tabelle dann wirklich was Anschauliches machen und damit dann eine Geschichte erzählen. Und als Führungskraft, genau sagt man Data-Driven Management.

Speaker0:[16:43] Das heißt, wen brauche ich da eigentlich im Team? Also das heißt, die Kompetenz, die ich mir als Führungskraft eigentlich aneignen muss, ist das Thema zu durchdringen und dann zu verstehen, wie ich die Teams aufbaue, wie ich eine eigene Datenstrategie aufbaue. Und ganz oft geht es einfach nur um Kommunikation. Also wenn wir wirklich auf diese Seite gucken, wo wir jetzt keine Hard Skills wie Python-Programmierung beibringen, sondern wirklich sowas wie Data-Driven Management, dann geht es ganz stark darum, dass es eine einheitliche Kommunikation im Unternehmen gibt und dass alle miteinander kommunizieren können. Vielleicht zu dem noch, was Uli vorhin gesagt hat, warum das wichtig ist und welche Ausprägung. Das ist auch nicht immer nur ein Thema für High-Performer, sondern es hat auch oft was mit Angst zu tun. Also dass Menschen heute auf KI und Daten und Überwachung und in Deutschland ganz stark auch Datenschutz, auch ein wichtiges, großes Thema, dass sie da aber eher mit Angst drauf gucken. Und da hilft es natürlich, das zu verstehen, hinterfragen zu können und auf einer Ebene kommunizieren zu können. Leo, du hattest eben gesagt, dass vielleicht für viele das auch gar nicht so einfach ist, privat sich dazu entscheiden, so eine Weiterbildung zu finanzieren oder sich letztendlich das dann selber zu buchen gegen Bezahlung. Gibt es denn, wenn das Unternehmen da nicht mitmacht, für viele, die sich dafür interessieren, auch eine öffentliche Möglichkeit, Weiterbildung sich zahlen zu lassen? Ja, absolut. Das ist eine gute Frage, weil unsere Weiterbildungen sind uns auch nicht günstig. Also wenn wir über so eine Data Analyst, Data Scientist Weiterbildung reden, dann sind das rund 4.000 Euro. Natürlich schon Investment, was man da irgendwie tätigt und vorher nicht weiß, was bringt mir das genau.

Speaker0:[18:09] Und glücklicherweise gibt es dadurch die Bundesagentur für Arbeit sehr viele Fördermöglichkeiten. Das heißt, hier gibt es die Möglichkeit, einen sogenannten Bildungsgutschein zu erhalten. Den bekomme ich, wenn ich mich dafür qualifiziere. Da gibt es verschiedene Kriterien und die sind aber eigentlich relativ locker, besonders wenn man gerade arbeitssuchend ist oder von Arbeitslosigkeit bedroht ist oder sich in der Umorientierung findet, bekommt man das ähnlich wie so einen Zuschuss zur Selbstständigkeit, bekommt man dann auch eine Weiterbildung relativ leicht bezahlt. Wir sind jetzt auch ein Weiterbildungsträger, der AZAV-Zertifizit ist. Deswegen dürfen wir diese Bildungsgutscheine annehmen. Da gibt es aber auch viele andere auf dem Markt, die das sozusagen haben. Da muss man sich einfach umgucken, welches Format am besten passt. Aber das ist auf jeden Fall ein Tipp. Und das Gleiche gibt es aber auch für Unternehmen. Und das wissen ganz viele Unternehmen nicht. Also da gibt es das sogenannte Qualifizierungschancengesetz und das war früher dafür gemacht, Menschen, die von Arbeitslosigkeit bedroht sind und wahrscheinlich in Zukunft ihren Job verlieren werden, die frühzeitig weiterzubilden, um sie für den weiteren Jobmarkt zu qualifizieren. Und das Ganze hat sich jetzt aber die letzten Jahre wegen diesem großen Druck des Fachkräftemangels weiterentwickelt, sodass Unternehmen, auch Mitarbeitende, die nicht von Arbeitslosigkeit bedroht sind, sondern die man einfach in Stellen bringen will, die man gerade nicht besetzen kann, fördern lassen kann. Man kommt ein bisschen auf die Unternehmensgröße an, wie viel das gefördert wird, aber es werden tatsächlich bis zu 100 Prozent der Weiterbildungskosten und bis zu 100 Prozent der Arbeitskosten, die sozusagen durch den Ausfall der Arbeitszeit entstehen. Also unglaubliche Fördertöpfe, die da sind, die auch oftmals nicht abgerufen werden.

Speaker0:[19:37] Superspannendes Thema, mit dem wir uns gerade beschäftigen. Also es gibt diese Fördermöglichkeiten und da wird auch noch einiges kommen. Und vielleicht noch ein Thema, was mir auch ganz besonders am Herzen liegt, die Bundesregierung.

Speaker0:[19:47] Also das BMBF genauer gesagt, ist an uns herangetreten und hatte gefragt, ob wir uns auch vorstellen können, so eine Plattform, wie wir sie schon haben, auf einem etwas niedrigeren Level, also wirklich ganz basic, basic Data Literacy Skills aufzusetzen und das sozusagen für den Bundesbürger, für Universitäten sowie mittlere und kleinere Unternehmen zur Verfügung zu stellen. Und den Auftrag haben wir glücklicherweise Ende des letzten Jahres bekommen und bauen jetzt über die nächsten drei Jahre die sogenannte Toolbox-Datenkompetenz und werden da ganz viele spannende Inhalte, aber auch Informationsangebote, wo kann ich was machen, alles Mögliche, was man sich vorstellen kann, rund um das Thema Data Literacy kostenlos zur Verfügung stellen. Ich hoffe, dass das auch über die drei Jahre dann auch noch weiter finanziert wird und dann lange Menschen in diesen Bereich reinbringt.

Speaker0:[20:31] Für uns ist das ja auch tatsächlich ein größeres Thema, dass wir uns sehr damit beschäftigen, wie können wir eigentlich unsere Mitarbeiter weiterbilden, umbilden? Also dort, wo vielleicht Rollen, die jetzt nicht mehr so stark benötigt werden, wegfallen, aber wo wir sagen, die Mitarbeiter, die haben so eine hohe Grundkompetenz, dass es doch eigentlich sehr schön wäre, wenn die sich in anderen Feldern weiterbilden. Wir hatten das Thema ja eben auch schon mal, dass du sagst, dass Unternehmen, Spezialisten eben Neues rekrutieren, was sehr schwierig ist, eben auch Ihre Mitarbeiter up and reskillen können, wie wir das so schön auch im Englischen sagen. Ja, kannst du das vielleicht nochmal für unsere Hörer und Hörerinnen ausführen? Wo liegen denn da die Vorteile für Unternehmen, wenn man das macht? Genau, ich kann das ausführen. Ich würde aber erstmal vielleicht so in die Runde sozusagen nochmal eine kurze Gegenfrage stellen. Und zwar glaubt ihr, dass es schwieriger ist, sozusagen ein Hardskill wie Python-Programmierung als Programmiersprache zu lernen oder Prozesse.

Speaker0:[21:23] Abläufe, Kundenbeziehungen, Also alles, was, wenn man jetzt lange bei einem Unternehmen ist, sagen wir mal, wir sind schon zehn Jahre als Ingenieur bei einer Automobilfirma, was ist schwieriger zu lernen? Dieser Hardskill oder alle diese Beziehungen? Ist ein bisschen eine rhetorische Frage, aber mich interessiert trotzdem eure Meinung.

Speaker1:[21:40] Für uns ist es natürlich entscheidend, erstmal eine Einstellung zu haben, also eine Haltung. Bin ich offen für neue Themen? Weil für uns ist natürlich in dem Takt, wie die Welt sich gerade da draußen verändert, entscheidender, wie schnell können Menschen und wir uns als Unternehmen anpassen. Und da zählen Kommunikation, da zählen Prozesse. Aber wichtig ist, wie ist meine Haltung dazu? Also wache ich ab, bis irgendwas auf mich einregnet oder fange ich an, das selber zu gestalten? Und wir haben natürlich einen hohen Appetit, Dinge mitzugestalten und selber zu gestalten und laden natürlich unsere Mitarbeiterinnen und Mitarbeiter dazu ein, genau das auch zu tun. Weil das World Economic Forum hatte mal vor drei Jahren geschrieben, 65 Prozent der neuen Jobs, die in den nächsten fünf bis zehn Jahren entstehen, kennen wir gar nicht. Da haben wir ja auch mal in unserer Fachsimplei das Thema Growth Hacker definiert, wo wir sagen, okay, wie kann ich denn genau mit solchen Dingen wie Daten neue Wachstumsfelder entdecken und aufspüren und quasi wie so ein Schnüffelhund suchen und sagen, guck mal, da ist was, das kann ich nutzen. Und halt nicht der Analogie folgen, was wir bisher gemacht haben. Weil die Dinge, die uns bis hier gebracht haben, werden uns halt in den nächsten Jahren nicht mehr weiterbringen. Und daher braucht es halt dauernd neu orientieren. Deswegen sage ich, die Haltung und Einstellung ist für mich viel entscheidender als dieser Hardcore-Skill, der sich eh lernen lässt, weil wir sind in einer unendlichen Lernphase, die erst zum Schluss aufhört.

Speaker0:[23:08] Ja, absolut. Also genau, vielen Dank für die Rückmeldung, weil ich sehe es ganz genauso. Man hat unglaublich wertvolle Mitarbeitende an Bord. Die haben viel gelernt über die letzten Jahre, die haben viel dazu beigetragen. Und ja, das Bewusstsein muss auch auf ihrer Seite steigen, dass sie sich mit verändern müssen. Das gehört mit zum Change-Prozess dazu. Aber auch selbst als Unternehmen kann man sozusagen auf Quereinsteiger in den eigenen Reihen schauen. Wenn die schon so lange an Bord sind, dann scheint ja einiges zu passen. Und wenn dann diese Hardskill nur noch fehlt, dann ist es eigentlich leicht, das über eine Weiterbildung voranzubringen. Was einem klar sein muss, man kann jetzt auch durch ein Training wie unseres, was drei bis vier Monate geht, jetzt nicht ein Fünfjahresstudium ersetzen und sozusagen da komplett erwarten, dass dann nach so einem Training dann einfach der Experte da ist. Sondern es muss auf der anderen Seite auch das Unternehmen beispielsweise mit der Datenabteilung unterstützen, die Leute in die entsprechenden Projekte bringen, in Praxiserfahrung geben und dann innerhalb von einem halben bis einem Jahr ist man wirklich auf einem Stand, wo man sagt, alles klar, die Person ist jetzt voll einsatzbereit. Und ich denke, wenn das auf beiden Seiten gegeben ist, dann funktioniert das auch.

Speaker0:[24:11] Und wenn du jetzt an vielleicht die letzten Kundenprojekte, die ihr da so hattet, der letzten 24 Monate denkt, was sind denn so die klassischen Pfade? Auf was für Workforces trefft ihr da? Vielleicht auch nochmal, wir sind ja hier besonders aus dem IT. Was ist denn da so der Klassiker? Welche Rollen fallen denn da eher vielleicht so, sage ich mal nicht weg, aber werden weniger. Was gibt es denn da für Profile.

Speaker0:[24:31] Von denen wir gerade gesprochen haben, wo natürlich die Mitarbeiter eben diese Grundkompetenzen mitbringen? Was für Pfade nehmen die Leute? Was lernen die dann? Wir haben zwei Bereiche, die sehr stark nachgefragt sind. Das eine ist halt wirklich Grundlagenskills, also für die gesamte Company, für eine Abteilung, einfach den Bereich Daten verstehen, die sogenannte Data Literacy. Und auf der anderen Seite, wenn es um konkrete Positionen geht, dann ist es so, Uli hat das vorhin schon ausgeführt, man braucht nicht tausende von Data Scientists, die die sozusagen letzte Nachkommastelle optimieren, sondern man braucht Menschen, die schlaue Analysen fahren können und Daten am Ende schön visualisieren können und daraus Entscheidungsfindung optimieren können. Und das ist oftmals der Data Analyst. Gibt es auch manchmal unter dem Business Analyst Begriff. Das war das erste Training, was wir gebaut haben. Es ist heute noch der Bestseller, weil es halt einfach so eine breite Zielgruppe trifft, weil man braucht keine Vorerfahrung. Man lernt bei uns jetzt an dieser Stelle dann wirklich die Programmiersprache Python, kann danach mit Python programmieren, den Part, den ich wirklich brauche und geht wirklich in die Datenanalyse rein. Also das heißt, das ist wirklich das meistgefragte. Dann gibt es noch Datenabteilungen, die Data Analysts bereits haben und jetzt die Menschen aber weiterentwickeln wollen Richtung Data Scientist oder Richtung Data Engineer.

Speaker0:[25:45] Das heißt, das ist dann wirklich eine klassische Weiterentwicklung in der Karriere. Und um da vielleicht mal auf so ein, zwei Kundenprojekte einzugehen, wir werden eigentlich gerufen in zwei verschiedenen Fällen. Das eine ist, ich habe noch schon eine sehr gut funktionierende Landschaft von Abteilungen, ich habe wahrscheinlich auch eine eigene Datenabteilung und ich will jetzt in anderen Bereichen des Unternehmens auch Datenkompetenzen aufbauen, also Menschen im Marketing, Menschen im Support etc., dass es einfach besser zusammen funktioniert und ich auch einzelne Fachexperten als Inseln sozusagen da habe. Das wird sehr oft genutzt und da ist dann auch das Verständnis vorhanden schon.

Speaker0:[26:19] Ein anderer Case ist vielleicht eher so der negativere. Wir sind ja gerade in einem großen Umbruch in der Industrie. Wir sind viel in der Automobilwirtschaft auch unterwegs, bei Zulieferern, aber auch bei OEMs. Und da ist es so, dass tatsächlich Jobfelder komplett wegfallen. Da hatten wir zum Beispiel hier in Berlin mit einem großen Zulieferer ein sehr großes Transformationsprojekt, wo einfach realisiert wurde, da sind 800 Menschen, die werden in fünf Jahren, diese Abteilung wird es nicht mehr geben und wenn wir die jetzt nicht weiterentwickeln, dann stehen die vor dem Aus. Und die waren 20 Jahre bei uns, also sind wir denen das ja auch irgendwie schuldig, sie weiterzuentwickeln. Und auf der anderen Seite aber auch fehlen uns die Fachkräfte in den anderen Bereichen. Also können wir das nicht irgendwie schlau miteinander verbinden? Und da haben wir dann beispielsweise Ingenieure, also wirklich klassische Ingenieure, die an Motoren gearbeitet haben und die aber ein sehr starkes naturwissenschaftliches Verständnis mitgebracht haben, die auch schon meistens im höheren Alter waren. Die haben wir dann wirklich in Datenberufe reingebracht, haben die zum Data Analyst oder Data Scientist ausgebildet, sodass die dann einen neuen Hafen in der anderen Abteilung gefunden haben und dann dort weiterarbeiten konnten. Also das sind so die typischen zwei Fälle.

Speaker0:[27:24] Leo, wir gehen natürlich immer davon aus, dass solche Transformationen oder wenn man dann jemanden re- oder upskillt, dass das davon Erfolg geprägt ist und dass die Person das natürlich möchte, dass das Programm funktioniert. Es gibt ja sicherlich auch Fälle, wo ihr eine gewisse Quote habt, wo das vielleicht einzelnen Kandidaten nicht gelingt. Was ist denn die klassische Ursache dafür und wie begegnet ihr dem, dass dann wirklich so ein Re- oder Upskilling auch wirklich erfolgreich ist?

Speaker0:[27:46] Ja, absolut gibt es diese Fälle auch. Das ist natürlich nicht immer von 100-prozentigem Erfolg geprägt, Es gibt zwei Möglichkeiten, warum sowas schief gehen kann. Auf der einen Seite kann die Bereitschaft bei den Menschen nicht da sein, sich wirklich verändern zu wollen. Und man muss auch sagen, wir reden jetzt hier nicht über ein Feld, wo ich mal eine Stunde mir ein Video angucke und danach ein Zertifikat bekomme, sondern ich lerne hier wirklich einen ganz neuen Skill. Das heißt, diese Bereitschaft muss da sein. Und da kommt es ganz stark im Transformationsprozess darauf an, wie wurden die Menschen darauf vorbereitet und was ist die Message, die man ihnen mitgegeben hat? War es, du musst dich jetzt verändern, weil so wie du gerade bist, können wir dich nicht gebrauchen? dann ist das nicht das beste Messaging. Oder hat man den Leuten schon aufgezeigt, wo die Reise danach hingeht und hat sie motiviert? Ich vergleiche das immer mit der Schule. Ich war in Mathe zum Beispiel damals nicht so besonders gut, aber hätte ich verstanden, wofür ich das später einsetzen kann und das an spannenden Beispielen gelernt hätte, dann wäre ich wahrscheinlich motivierter gewesen. Dann auf der anderen Seite, wenn so eine Weiterbildung dann durchgezogen wurde, fertig ist, dann müssen die Menschen halt auch einen Hafen haben, einen Ansprechpartner, eine Ansprechpartnerin, wie sie sich jetzt weiterentwickeln können und wie sie wirklich eingesetzt werden können. Weil ansonsten habe ich einfach nur einen weiteren Skill gelernt, aber ich kann es nicht einsetzen. Und dann ist es wie mit einer Sprache, dass ich Sachen schnell wieder vergesse oder es auch als nicht sinnvoll erachtet habe zu lernen. Das heißt, davor und danach ist wichtig und für das dazwischendrin, das eigentliche Lernen, da muss die Person halt selber interessiert und motiviert sein.

Speaker1:[29:13] Da sprichst du einen wichtigen Punkt an, Leo, weil ich glaube, so dieses Training im Reagenzglas, ohne eine tatsächlich praktische Anwendung, die ist rausgeworfene Zeit. Also idealerweise habe ich mich im Vorfeld schon mit so einem Thema mal ein bisschen beschäftigt, habe meine Leidenschaft schon dafür erkannt und habe idealerweise mit entweder meiner Gruppe, meinem Team, meiner Führungskraft eine spezielle Aufgabe, die ich mit meiner Ausbildung, die ich da bewege oder begleite, lösen möchte. Und dann kommen Theorie und Praxis zusammen. Und dann kommen die Erfahrungen und die Erkenntnisse. Und dann macht Lernen ja auch wirklich Spaß, wenn du was Praktisches, damit du auch logischerweise anwenden kannst. Ich habe früher in meiner Ausbildungszeit immer gehasst, wenn du was für die Tonne gemacht hast. Das war rausgeworfene Zeit. Du hast zwar was gelernt, aber irgendwie hast du dann immer gedacht, mein Gott, warum hast du das jetzt gemacht?

Speaker0:[30:06] Und das ist, glaube ich, eine ganz gute Verknüpfung zu dem dritten Part, über den wir noch sprechen wollen, nämlich, wie sieht denn eigentlich euer Online-Programm konkret aus? Also wie qualifiziert man sich da? Was ist die Plattform? Wie führt ihr das durch? Ja, total gerne. Also wir haben uns damals, als wir das Unternehmen gegründet haben, haben wir uns darauf fokussiert, wirklich ein Thema zu vermitteln. Und das ist alles rund um das Thema Daten. Was wir nicht meinen, ist Datenschutz, alles andere rund ums Thema Daten. Wie kann ich sozusagen mit Daten Werte schaffen? Und so haben wir die gesamte Lernplattform auch aufgebaut. Also das heißt, es ist sehr praxisorientiert, um den Umgang mit Daten zu lernen. Wir haben ein klassisches Lernmanagementsystem, in dem ich verschiedene Inhalte finde. Da findet man auch Texte, Videos, Quizzes, was man halt so aus Online-Learnings heute kennt. Und das macht bei uns aber wirklich nur 10 Prozent des Contents aus.

Speaker0:[30:56] 90 Prozent des Contents programmiert man wirklich. Also wenn man bei uns Data Analyst oder Data Scientist wird, dann kommt man dort in das sogenannte Data Lab. In diesem Data Lab bekomme ich alles zur Verfügung gestellt, was ich für die Datenanalyse brauche. Die Programmierumgebung, die Datensets selber, die Aufgabenstellungen und auch die Hilfe, wenn ich nicht weiterkomme. Dazu komme ich gleich nochmal.

Speaker0:[31:17] So, und dann durchlaube ich dieses Training, wie das bei uns abläuft. Es ist immer kohortenbasiert. Also das Training startet an einem festen Zeitpunkt und endet an einem festen Zeitpunkt. Es gibt üblicherweise 12 bis 16 Wochen in so einem Reskilling-Programm. Und innerhalb dieser Zeit erlerne ich dann beispielsweise die Datenanalyse. Wenn man da jetzt drauf schaut, ist es so, wir arbeiten ja viel mit Unternehmen und sich da komplett Vollzeit rauszunehmen, ist schwierig im Arbeitsalltag, ist auch demotivierend für viele. Deswegen bieten wir das berufsbegleitend an, sodass man innerhalb von sechs bis acht Stunden pro Woche sein Arbeitspensum erfüllen kann und dann über vier bis sechs Monate wirklich dieses Training durchläuft. Dabei arbeiten wir immer mit Projekten aus der Wirtschaft. Also das heißt, wir verändern die Projekte, die Datensets, mit denen wir arbeiten, auch immer wieder in Zusammenarbeit mit den Kunden, die wir haben, um Fragen, was sind die spannenden Themen, die euch interessiert, was sind die Anwendungsfälle. So läuft man dann durch das Training. Das heißt, man startet in der Gruppe, geht durch das Training, macht seine Aufgaben, macht seine Projekte. Und was ein ganz wichtiger Part ist, was auch wirklich ein Erfolgsfaktor von uns ist, weil ich auch allen E-Learning-Unternehmen wirklich nur raten kann, das als Service mit anzubieten, ist ein Mentoring. Das heißt, wann immer ich feststecke, und das ist ja wirklich ein technisches Training und da komme ich mal an meine Grenzen, dann habe ich die Möglichkeit, über Forum, E-Mail oder Telefon einen Mentor, eine Mentorin von uns zu erreichen.

Speaker0:[32:33] Dann bekomme ich sozusagen direkt Hilfe. Das hilft natürlich ungemein, weil was, was normalerweise passiert bei Online-Learnings, das vielleicht hat von euch der eine oder andere das auch schon mal erlebt, man kauft sich so ein Online-Learning, man ist motiviert, man fängt jetzt an und irgendwo ist man frustriert und kommt dann nicht weiter und dann googelt man erst, man guckt nochmal bei Stack Overflow, aber man kommt einfach nicht weiter und dann bricht man ab. Und generell, die Abbruchquote liegt bei über 90 Prozent, das heißt nur, also weniger als 10 Prozent schließen so ein Training ab. Bei uns ist es umgedreht. Wir haben aktuell eine Abschlussquote von über 91 Prozent.

Speaker0:[33:07] Das heißt, uns ist es extrem wichtig, die Menschen durchzubringen. Deswegen starten wir zum festen Zeitpunkt, enden zum festen Zeitpunkt, haben alle immer im Blick, was sie sozusagen auf den Plattformen machen, ob sie gut vorankommen und schreiten dann ein und helfen, wenn sie die Unterstützung entsprechend brauchen. Du hast ja jetzt schon so ein paar Features genannt. Worauf seid ihr denn da besonders stolz bei der Plattform? Und ihr seid ja wahrscheinlich auch gerade dabei, das Ganze nochmal weiterzuentwickeln. Gibt es Pläne für die Zukunft, über die ihr schon sprechen könnt? Also besonders stolz sind wir tatsächlich auf diese Abschlussquote. Das ist wirklich was, was wir ganz hoch halten und uns auch immer wieder hinterfragen, wenn die mal irgendeinem Training runtergeht, warum ist das so? Das andere ist natürlich, mit welchen Kunden wir mittlerweile zusammenarbeiten. Also sehr divers, ob das eine deutsche Bahn ist, eine deutsche Bundesbank, ein Merck. Also wirklich ganz, ganz, ganz verschieden, aber alle vereint das Thema, dass sie Daten vorantreiben wollen. Das macht uns sehr stolz. Auf was kann man sich sozusagen freuen? Ich glaube, das ist das, was ich vorhin schon gesagt habe, dass jetzt dieses Bundesregierungsprojekt kommt, was natürlich unsere Arbeit nochmal auf eine ganz andere Ebene hebt, weil wir hier eben auch mit Steuergeldern ein Projekt bauen für die allgemeine Gesellschaft. Und da sind wir natürlich stolz, dass wir dieses Vertrauen bekommen haben. Und da setzen wir jetzt alles dran, dass die Steuergelder hier gut investiert sind und wir dann innerhalb von drei Jahren diese Plattform aufbauen.

Speaker0:[34:23] Also verstanden, was ihr für ein Online-Programm dort für die Qualifizierung von Mitarbeitern und dann eben zukünftig auch für die breitere Gesellschaft zur Verfügung stellt. Was glaubt ihr denn, was im Hinblick auf die Vorbildung von so einem Teilnehmer wünschenswert ist? Was muss jemand mitbringen, der sich in so eine Reskilling- oder Upskilling-Maßnahme begibt? Was hilft dem? Weil das wird ja wahrscheinlich nicht jeder von scratch irgendwie einfach so machen können.

Speaker1:[34:48] Das kennen wir ja von uns selber. Rein logisch ist es immer super zu wissen, laufen fördert die Gesundheit und trotzdem, obwohl wir es ja alle wissen, fällt es uns extrem schwer. Und ähnliches auch beim Lernen. Das ist so, wenn du ein Buch anfängst, die ersten Seiten und du merkst, boah, jetzt wird es ganz schön schwierig, da dabei zu bleiben, ist halt auch bei Lernplattformen schwierig.

Speaker1:[35:10] Und das kennen wir ja so ein bisschen auch noch aus der Schule oder wenn wir selber in solchen Dingen waren. Wenn es Dinge waren, die uns angesprochen haben, die uns motiviert haben, sei es die entsprechende Lehrperson, dass sie es halt sehr interessant gestaltet hat, sei es mit kleinen Kniffen wie Spiele. Und mehr und mehr Online-Plattformen verknüpfen ja gerade das Thema Gamification mit Lernen, weil da steckt so ein Anreiz, da steckt so eine kleine Lernkontrolle und auch direkt die Erfolgskontrolle. So hat der Motto, guck mal, und wieder was geschafft und wieder was geschafft. Und halt diese Babyschritte, die halt dazu führen, immer wieder dran zu bleiben und halt auch Spaß dran zu haben. Und das haben wir bei manchen Bildungssystemen verlernt. Und das ist bei Online-Plattformen, die richtig gut gemacht sind. Und ich bin mir ganz sicher, Leos Plattform wird da sehr viel drauf eingehen, wo ich gerade einfach sage, die beschäftigen sich genau mit der wachsenden Bildung, die ja schon ein bisschen anders ist als jetzt die kindliche Ausbildung, ja. Aber trotzdem ist der Reiz der Gamification, also der spielerischen Ansatz, der ist immer entscheidend. Und das hat auch so verknüpft mit Rätselraten und so ein Zeug alles, ja. Und da bleibst du halt dabei, ja. Und das ist zumindest was, was mir immer leicht fällt. Ich bin jetzt nicht der Normkörper, würde ich sagen, aber ich sehe zumindest am Erfolg vieler Menschen, dass alles, was mit Lernen und mit Spielerei zu tun hat, uns leichter fällt als Menschen.

Speaker0:[36:30] Kann ich auf jeden Fall zustimmen und ich würde generell sagen, also wenn ich mir was wünschen würde, wie unsere Teilnehmenden sozusagen vorbereitet sind, dann ist es, dass man erstmal lernen muss, wie man lernt. Da versuchen wir natürlich unser Bestes zu tun. Also wir unterstützen beispielsweise dabei, hey, wie solltest du dir deinen Lernalltag einteilen? Mach dir Block einen Kalender dafür, ansonsten nimmst du es dir nicht vor, sonst wirst du andere Sachen vorschieben. Also so kleine Tipps. Und natürlich, der Content soll engaging sein. Also ganz, ganz viele Sachen versuchen wir natürlich. Aber am Ende lernen, wie man lernt, ist, glaube ich, ein sehr wichtiger Skill und wird immer wichtiger in Zeiten des lebenslangen Lernens. Und auf der anderen Seite muss man lernen, aber auch wollen. Und selbst wenn man von außen den Schub oder den Stubser bekommt, du musst jetzt lernen, muss man sich, glaube ich, selber in so ein Mindset bringen, hey, das ist jetzt wichtig für mich, ich will das. Ansonsten macht man das gegen seinen eigenen Willen und dann bleibt auch nicht so viel hängen. Danke euch beiden vielmals. Das war wirklich ein spannender Austausch zu dem ganzen Thema rund um Daten und Real-Upskilling. Und mich würde natürlich interessieren, was habt ihr aus dem Gespräch mitgenommen und was beschäftigt euch jetzt im Nachgang zu unserem Austausch hier? Und die Frage geht natürlich auch an euch beide. Und Uli, möchtest du vielleicht starten?

Speaker1:[37:42] Ja, also an dem kurzweiligen Austausch habe ich so zwei Dinge mitgenommen. Das Thema Lernen nochmal auch so reflektiert, genau wie du das sagst, Leo, nämlich Blockereien nehmen. Und das hat viel mit Disziplin zu tun. Also du brauchst halt, was dir wichtig ist, dafür hast du Zeit. Wenn dir Lernen wichtig ist, dann planst du dafür Zeit ein. Auch wenn es genügend Gründe gibt, warum man gerade was anderes macht. Das planst du ein, da gehört halt Disziplin dazu. Und das Zweite, was ich aus dem Gespräch mitgenommen habe, ist gerade auch nochmal die Fördermöglichkeiten, gerade für Aus-, Weiterbildung und das Thema, was wir also heute so Neudeutsch nennen, Upskilling, auch für Unternehmen. Das habe ich nochmal so für mich mitgenommen, weil wir haben natürlich auch große Herausforderungen, gerade die Skills, die wir in der Zukunft brauchen, gezielt auch weiter zu fördern. Also das sind so die zwei Dinge, die ich mitgenommen habe.

Speaker0:[38:31] Nee, also kann ich mich anschließen. Ich finde es ansteckend auch, wie interessiert und wie viel Leidenschaft ihr sozusagen das Thema Daten, aber auch Lernen seht und was sozusagen schon eure Ansätze sind, was ist wichtig in der Lernplattform. Und das macht mir an meinem Job auch so viel Spaß, dass ich halt immer mit Menschen auf eurem Level mich austauschen darf und verstehe, warum findet ihr das Thema wichtig? Wie guckt ihr da drauf, dass dieses Thema einfach eine gewisse Wichtigkeit hat? Und ich glaube, es hat ganz viele Facetten. Man kann da lange drüber sprechen. Wir haben heute ein paar uns angeschaut und hatten einfach ein unglaublich gutes Gespräch. und ich freue mich immer über gute Gespräche. Leo, zum Abschluss stellen wir unserem Gast immer eine ganz besondere Frage, die sich vielleicht weniger um das eigentliche inhaltliche Thema der Folge dreht, sondern eigentlich eher den Fokus auf die Karriere der Persönlichkeit hat, die wir hier haben. Und stell dir bitte vor, du könntest eine Plakatwand direkt vor deiner alten Universität freigestalten. Und wenn ich mich gerade richtig erinnere, war das die Bond University in Queensland, die ich tatsächlich auch ganz gut kenne, weil ich in Sydney mein Master gemacht habe. Und ich habe tatsächlich da mal, das war glaube ich nicht von der Uni, aber da stand auch vor so einem Ausgang mal einfach nur so ein Surfboard an der Wand und da stand einfach so drauf, look good and have fun.

Speaker0:[39:38] Das war also sehr simpel. Die Frage wäre jetzt aber eher in Richtung Karriere. Was würdest du den Studenten und Studentinnen heute mitgeben für ihr Leben und ihre Laufbahn? Was würdest du, wenn du eine Plakatwarte vor der Bond University, da wo die Studenten jeden Tag rein und raus gehen.

Speaker0:[39:52] Was würdest du darauf platzieren? Ja, ich habe ja tatsächlich genau an der Bonn University und ansonsten noch in Wiesbaden studiert. Zwei sehr unterschiedliche Plätze, aber beide sehr interessant. Es ist immer schwer, sich zu entscheiden. Also ich habe verschiedene Passionen, die ich auch verfolge und mich auch für einsetze. Das eine ist Unternehmertum, weil ich leidenschaftlicher Unternehmer bin und davon überzeugt bin, dass wir in Deutschland noch nicht genügend Unternehmergeist haben und auch Menschen, die sich trauen. Deswegen, die eine Plakatwand würde definitiv in Richtung Unternehmertum gehen. Trau dich etwas, probiere es aus. jetzt ist die Zeit, du bist jung, du hast nichts zu verlieren. Ich glaube, es ist die eine Plakatwand. Eine andere, die man während des Studiums, glaube ich, gut gebrauchen kann, gerade wenn man anfängt, ist, jetzt schon zu wissen, wofür man es lernt, sich darüber Gedanken zu machen, damit man dann diese Motivation, über die wir gerade gesprochen haben, aufbaut und aber auch versteht, dass es nicht nur um diese Hard Skills und das Wissen geht, sondern dass man während dieser Studienzeit, und das ist das, glaube ich, warum ein Studium auch in naher Zukunft noch relevant bleiben wird, dass man Netzwerke aufbaut, dass man Empathie entwickelt, dass man mit verschiedenen Kulturen zusammenkommt, dass man das genießt und das wertschätzt und das weiß, weil später arbeitet man noch genug. Das geht so ein bisschen in die Richtung, die du vom Plakat gerade angesprochen hast. Und das dritte Provokativ, wenn ich jetzt eine Werbeanzeige schalten würde neben einer Uni, dann könnte man natürlich in Frage stellen, das System, so wie es gerade ist, hat das noch seine Berechtigung?

Speaker0:[41:11] Muss ich wirklich drei, vier, fünf Jahre studieren, um den ersten Job zu starten oder nicht? Ich weiß es nicht. Ich glaube, aus den Gründen, über die wir heute gesprochen haben, Lernen, lernen, Empathie entwickeln, neue Kulturen kennenlernen, macht das total viel Sinn. Aber ich glaube, da verändert sich auch viel in Zukunft. Also ich hätte viele Ideen für Plakatwende, aber jetzt konzentrieren wir uns sozusagen erstmal auf Stackfuel. Ja, aber das können wir direkt mal verproben. Uli, mit dir nämlich so Gründertum, Netzwerke, Ausbildungssystem verändern, lernen, lernen. Was würde das, wenn du jetzt mal zurückdenkst, wie wäre das für deine Karriere? Würde dich das ansprechen?

Speaker1:[41:45] Definitiv. Also das Schöne ist ja, dass der Leo ja jetzt drei Plakatwände, zwei analoge und eine digitale ausgewählt hat. Und ich habe mich für eine analoge Plakatwand entschieden, nämlich Unternehmertum, was mir eh sehr, sehr nahe geht, weil ich ganz einfach sage, weil machen einfach krasser ist. Und Unternehmertum heißt, sich auszuprobieren, auch auf die Nase zu fallen, mutig zu sein und nach vorne zu gehen. Und das sind halt so Eigenschaften, die stehen unserer Gesellschaft in Summe. Das Leben regnet hier auf uns herab, sondern wir haben die Möglichkeit, den Regen durch unsere Gestaltung mitzuformen.

Speaker0:[42:21] Ich danke euch beiden. Und Leo, zum Abschluss interessiert uns natürlich noch, wenn unsere Zuhörerinnen und Zuhörer mit dir in Kontakt treten wollen zu den Themen, die wir heute besprochen haben, mehr erfahren möchten. Wo können Sie das tun? Ich hoffe, ihr verlinkt mich natürlich noch irgendwo, aber ansonsten definitiv über LinkedIn. Darüber gerne Leo Marose auf LinkedIn suchen oder natürlich über unsere Webseite, auch wenn man da eine Mail an mich richtet, findet die über Umwege dann den Weg zu mir. Ich freue mich da schon sehr auf den Kontakt. Vielen Dank. Das war der Digital Pacemaker Podcast zum Thema Datenkompetenz. Unser Gast heute war Leo Marose von Syssexual. Wenn ihr weitere Informationen zur Folge haben möchtet, schaut bitte in die Shownotes. Dort findet ihr auch noch ein paar Links zum Thema. Dort werden wir natürlich auch den Kontakt zum Leo. und wenn ihr Fragen habt oder mit uns diskutieren möchtet, nutzt die Posts und Kommentarfunktion auf LinkedIn. Zur Folge passend haben wir da natürlich immer einen kleinen Thread und wenn ihr da selber nochmal Kommentare habt, Themen aufgreifen wollt, schreibt das dort gerne hin. Dort könnt ihr auch direkt mit uns diskutieren. Der Leo wird da sicherlich auch noch ein bisschen was dann zuschreiben. Der Digital Pacemaker Podcast erscheint alle 14 Tage am Dienstag bei Spotify, Apple und überall dort, wo du deine Podcasts bekommst. Klicke jetzt auf den Follow- oder Abonnieren-Button. wenn du keine Folge verpassen möchtest. Euch eine gute Zeit und auf bald, euer Uli und Markus.

Speaker1:[43:42] Rock’n’Roll!

Music:[43:43] Music

 

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