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Warum digitale Datenkompetenz der Schlüssel zum beruflichen Aufstieg ist.

Laptop mit Datenvisualisierung

Digital Data Science beschäftigt sich mit der Sammlung, Analyse und Interpretation großer Mengen digitaler Daten. Ein neuer Lehrgang am BFI Wien vermittelt Quereinsteiger:innen Grundkenntnisse in dieser spannenden Disziplin. Lehrgangsleiter Alin Kalam berichtet, worauf er bei der Konzeption Wert legte.

Alin Kalam, Head of Market Intelligence & Retail Digital Data Strategy bei UNIQA Insurance Group AG und BFI Wien Lehrgangsleiter.
"Unser Lehrgang wendet sich explizit auch an Nicht-Techniker:innen, die Interesse daran haben, die Themen relativ einfach und praxisnah vermittelt zu bekommen."
Alin Kalam, Head of Market Intelligence & Retail Digital Data Strategy bei UNIQA Insurance Group AG und BFI Wien Lehrgangsleiter.

Warum brauchen Büro-, Bank- oder Versicherungsmitarbeiter:innen neuerdings Daten-Know-how, Herr Kalam?

Alin Kalam: Unsere Geschäftswelt wird zunehmend durch Daten strukturiert, analysiert und gesteuert. Keine App bzw. digitale Dienstleistung funktioniert mehr ohne Daten. Und wenn ich daraus keine neuen Erkenntnisse generiere, kann ich meine Kund:innen der Zukunft nicht beliefern oder sie optimal betreuen. Daher werden Expert:innen, die Grundkenntnisse in den Bereichen Digitalisierung und Datenverarbeitung mitbringen, quer durch alle Branchen händeringend gesucht. Die klassischen Studiengänge oder Lehrgänge da draußen vermitteln oftmals nur Wissen aus einem der beiden Gebiete. Jedoch werden dringend Expert und Expertinnen gesucht, die beide Welten verstehen und als Brückenbauer:innen dienen können.
 
Was unterscheidet den Diplomlehrgang Digital Data Science von anderen Lehrgängen?

Alin Kalam: Das Besondere ist die einzigartige Zusammensetzung der beiden komplexen Themengebiete Digitalisierung und Daten. Unser Lehrgang wendet sich explizit auch an Nicht-Techniker:innen, die Interesse daran haben, die Themen relativ einfach und praxisnah vermittelt zu bekommen. Es ist nicht unser Ziel, innerhalb von 7-8 Wochen Top-Datenexpert:innen auszubilden. Das wäre wirklich über’s Ziel hinausgeschossen. Was aber möglich ist: Menschen ein Fundament an Wissen mitzugeben, damit sie für ihre tägliche Arbeit gerüstet sind. Also: Wie kann ich aus einer Excel-Tabelle schnell Wissen generieren? Wie kann ich mir daraus eine Matrix basteln oder Daten aus unterschiedlichen Berichten interpretieren? Wie kann ich schnell Daten visuell darstellen oder gar mehr Datenfokus in Unternehmensprojekte bekommen? Solche wirklich tagtäglichen Aufgaben werden sie besser handhaben können, wenn sie den Lehrgang besuchen.
 
Warum war Ihnen Praxisnähe bei der Gestaltung des Lehrgangs Digital Data Science so wichtig?

Alin Kalam: Praxisnähe war mir irrsinnig wichtig, denn ohne praktische Beispiele sind diese Themengebiete bspw. im Datenumfeld sehr verwirrend und unverständlich. Gerne wird mit Fachbegriffen um sich geworfen und als Außenstehender hat man keine Ahnung und denkt, da hätte ich mir jetzt auch ein YouTube-Video anschauen können. Wir möchten, dass unsere Studierenden auch wirklich etwas mitnehmen. In jedem Modul des Lehrgangs kommen also Praxisbeispiele aus der Wirtschaft vor. Nach dem zweiten Modul starten wir ein Begleitprojekt, das bis Ende des Lehrgangs andauert. Wir erhalten dazu die Geschäftsdaten eines real existierenden Restaurants namens Kafeneon. Im Rahmen dieses Begleit-Praxisprojektes wenden wir das erlernte Wissen Modul um Modul an und die Outcomes werden am Ende präsentiert.

 Was fasziniert Sie persönlich an Digital Data Science?

Alin Kalam: Mich fasziniert die Ambivalenz zwischen Berechenbarkeit und Unvorhersehbarkeit. Denn durch eine systematische Herangehensweise kann ich die Welt mit Daten einfach besser und logischer verstehen. Gleichzeitig habe ich im Datenumfeld die einzigartige Möglichkeit neues Wissen zu generieren. Als ich bei der Lufthansa gearbeitet habe, sind Sicherheitsaspekte und Kundenzufriedenheit meine größte Motivation gewesen. Wenn ich weiß, welche technischen Gebrechen in den letzten 20 Jahren aufgetreten sind, kann ich berechnen, was demnächst sein kann und ansetzen. Oder die Flugpläne besser planen, damit die Endkund:innen zufrieden sind.

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