Digitales Training: How-to: Datenkompetenz aufbauen

Listen von Mentor:innen und Mentees, die Dokumentation der Tandem-Treffen, Infos zu Spendenkampagnen und und und – Du hast Daten in deiner Organisation und keine Ahnung, was du damit machen sollst? Grundlegende Datenkompetenzen (Data Literacy) sind für die zivilgesellschaftliche Arbeit in einer zunehmend datenbasierten Welt unerlässlich. Der Workshop zeigt dir, wie du Datenquellen in deiner Organisation identifizieren und die Daten hinsichtlich ihrer Nutzungspotenziale für die Freiwilligengewinnung evaluieren kannst.

Dazu starten wir im ersten Teil mit einer Einführung in die Potentiale von Daten für die Zivilgesellschaft und im zweiten Teil geht es dann um das Thema Datenmanagement. Zu beiden Teilen wird es einen kurzen Impuls und eine Trainingsphase geben – und am Ende gibt es natürlich ausreichend Raum für Austausch und eure Fragen!

Referent:innen:

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Dokumentation

29. August 2024 I How to: Datenkompetenz aufbauen

In ihrem Digitalen Training führten die Referentinnen Emma Morlock und Zoé Wolter von CorrelAid die Teilnehmenden in die Grundlagen von Datenkompetenz (Data Literacy) für zivilgesellschaftliche Organisationen ein. Sie erläuterten, wie sowohl analoge als auch digitale Daten in der alltäglichen Arbeit genutzt werden können, beispielsweise um Freiwillige zu gewinnen oder die Wirkung von Programmen zu evaluieren. Anhand von Praxisbeispielen wurde den Teilnehmenden vermittelt, wie Daten strukturiert, analysiert und in aussagekräftige Ergebnisse umgewandelt werden können. Außerdem gab es wertvolle Inputs zum Aufbau von Wirkungsketten und hilfreiche Tipps zu Datenmanagement, Datenqualität und den Herausforderungen von Digitalisierung. Gruppenarbeiten boten die Möglichkeit, selbst exemplarisch an einer Wirkungskette sowie einem Datensatz zu arbeiten. 

Themenblock I

Was sind eigentlich Daten?

• Daten sind Werte, die durch Beobachtungen erhoben werden 
• “Beobachtungen” sind dabei weitläufig definiert und umfassen sowohl das Abmessen von z.B. Entfernungen, als auch das Aufnehmen eines Fotos, oder die Durchführung einer Befragung

Warum sind Daten so allgegenwärtig?

• alle digital erfassten Informationen können als Daten interpretiert werden
• fortschreitende Digitalisierung = mehr Daten
• gleichzeitig entstehen immer mehr technische Möglichkeiten und methodische Grundlagen
• neben digitalen Daten existieren auch analoge (wie beispielsweise das Erstellen von Mentor:innen-Listen auf Papier)

Was bringen uns Daten?

Daten können wir verarbeiten und analysieren. Dadurch erlangen wir wertvolle Erkenntnisse oder Informationen, die uns sonst verborgen bleiben. Ein Beispiel ist die Übertragung einer manuellen Liste in Excel: Nach Vorverarbeitung und Analyse entsteht ein Endprodukt, bspw. ein Dashboard. 

Wie können Datenprojekte in der Zivilgesellschaft aussehen?

1. Beispiel: Mannheimer Platte

Challenge: Restaurant, das Essen an Bedürftige ausgibt: Einblicke in Absatz und Nachfrage der Mahlzeiten beeinflussen, um Beschaffungsplanung zu verbessern

Datengrundlage: 17 Jahre Aufzeichnungen in Form von Excel-Tabellen über (bspw.) ausgegebenes Essen

Ansatz: Durchführung einer Datenanalyse zur Erkennung von Mustern

Wirkung: bessere Planbarkeit auf Grundlage der Ergebnisse → Reduktion von Lebensmittelverschwendung 

2. Beispiel: Weltladen Dachverband

Challenge: Automatisierung der individuellen Rückmeldungen zur regelmäßigen Befragung der einzelnen Weltläden

Datengrundlage: Daten basieren auf einer durchgeführten Online-Umfrage unter den teilnehmenden Weltläden

Ansatz: Manuelle, fehleranfällige und zeitaufwändige Erstellung von Berichten durch Statistik Software R automatisiert / Optimierung des Fragebogens

Wirkung: Berichte können einfacher, dauerhafter & mit weniger Aufwand erstellt werden, verbesserte Validität der Daten, mehr Datenkompetenz

Wie findet man ein geeignetes Datenprojekt? Mit der Wirkungskette!

Herausforderung → Zielgruppe → Aktivitäten → Input → Output → Outcome → Impact

Die Wirkungskette wurde anhand des Beispiels „Mentoring Programm“ vorgestellt. Welche Herausforderungen sollen durch Mentoring gelöst werden? 

Im Anschluss konnten unsere Teilnehmenden ihre neu gewonnen Learnings direkt in der folgenden Aufgabe anwenden: 

1. Erstellt eine Wirkungskette für die Arbeit in der eigenen NPO
2. Wo findet ihr entlang der Wirkungskette Daten, die in eurer NPO vorliegen?
3. Wie könnte man diese Daten für ein zukünftiges Datenprojekt verwenden?

Themenblock II

Datenmanagement: Woher bekomme ich Daten?

• Eingescannte Dokumente
• CRM Systeme 
• Excel-Listen 
• Exporte aus Programmierschnittstellen (APIs)
• Datenbanken
• Texte (bspw. E-Mails)
• Downloads aus Open-Data-Portalen etc.

Was sind Merkmale dieser Daten? 

Daten unterscheiden sich nach dem Grad ihrer Strukturiertheit. Dieser gibt vor, wie Daten analysiert werden können:

1. Unstrukturierte Daten: schwer maschinell auszuwerten (Bsp. Fließtexte oder Audiodateien)
2. Semistrukturierte Daten: keine strikte Struktur, aber bestimmte Ordnung (Bsp. eingescannte Verträge)
3. Strukturierte Daten: folgen festem Schema (Bsp. Excel-Tabellen)

Wozu brauchen wir Datenqualität?

→ Um richtige und eindeutige Ergebnisse zu erhalten und darauf basierend fundierte Entscheidungen treffen zu können. 

Was sind Kriterien hoher Datenqualität?

1. Korrektheit: Daten müssen fehlerfrei sein, um zuverlässige Ergebnisse zu liefern
2. Vollständigkeit: alle erforderlichen Datenpunkte müssen erfasst sein 
3. Konsistenz: Daten sollten widerspruchsfrei und harmonisiert sein
4. Aktualität: veraltete Daten können zu falschen Schlussfolgerungen führen
5. Einheitlichkeit: einheitliche Formate und Standards erleichtern das Arbeiten mit Daten

Warum ist Datenmanagement wichtig?

• um Daten effektiv & effizient nutzen zu können
• um eine hohe Datenqualität zu sichern
• um Datenschutzbestimmungen einhalten zu können

Dateistruktur

• Überblick über bisherige Ordnerstruktur und Abläufe verschaffen und sinnvolle Kategorien festlegen
• Unterkategorien anlegen
• Mindmaps erstellen

Benennung & Versionierung

• Wer Dateien strukturiert benennt, spart sich Arbeit und Verwirrung bei der Suche
• Zur besseren Sortierbarkeit und Suche von Dateien ist es sinnvoll, das Datum an den Anfang zu schreiben und das JJJJ-MM-TT-Format zu nutzen
• Bsp. 20240715_präsentation_mitgliederversammlung.pptx

Back-Up und Archivierung

• Achtung! Bei externen Festplatten muss an die regelmäßige Übertragung der Daten gedacht werden
• Bei einer Cloud muss der Datenschutz bei der Speicherung von Daten im Ausland bedacht werden
• Die Bestimmungen zur Speicherung / Archivierung / Löschung von personenbezogenen Daten der DSGVO müssen eingehalten werden

Im Anschließenden Q & A mit Zoé Wolter kamen folgende Fragen seitens der Teilnehmenden auf: 

1. Wie kann ChatGPT bei Datensätzen sinnvoll eingesetzt werden?

→ konkret auf einen Datensatz bezogen kann beispielsweise nach Excel Tipps gefragt werden

2. Zur Wirkungsmessung in einer Mentoring-Organisation wurden 1 Jahr lang Feedbackgespräche mit Mentor:innen und Mentees geführt. Hierbei wurden keine sichtbaren Veränderungen festgestellt. Wie kann man nun messen, dass Freizeit-Mentoring dennoch wirksam ist?

→ Psychologische Fragestellungen und Wirkungen könnten hierbei hilfreich sein. Außerdem sollten mehrere Fragen genutzt werden, um genauere Messergebnisse zu erzielen. Zudem könnte eine Recherche dazu aufgestellt werden, was es für psychologisch orientierte Fragebögen zur Motivationssteigerung oder zur Verbesserung des eigenen Selbstbewusstseins gibt. Diese sind z.T. über Open Data Portale frei einsehbar. Auch eine Abfrage zu Beginn und Ende des Mentoring Prozesses wäre sinnvoll.

3. Gibt es eine Empfehlung hinsichtlich des Umfangs von Daten?

→ hierbei liegt ein Spannungsfeld zwischen drei Faktoren vor: 1.) Grundsatz der Datensparsamkeit, 2.) Nutzen durch Sammlung und Analyse und 3.) Ressourcen und Kompetenzen für eine Analyse der Daten

Die beiden Referentinnen schlossen ihren Input mit dem Hinweis auf eine kommende Trainingsreihe von CorrelAid, die im Folgenden einzusehen ist: 

https://www.correlaid.org/bildung/grundkurs-daten/ 
https://www.correlaid.org/bildung/r-lernen/

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Die Digitale Trainingsreihe findet im Rahmen des Programms openTransfer Patenschaften statt. openTransfer Patenschaften fördert die Vernetzung, den Wissenstransfer und die Verbreitung von Patenschafts-, Tandem, und Mentoring-Initiativen bundesweit. Alle Angebote des Programms sind kostenfrei. Mehr Informationen unter http://opentransfer.de/projekte/patenschaften/.

openTransfer Patenschaften ist ein Programm der Stiftung Bürgermut, gefördert durch das Bundesprogramm “Menschen stärken Menschen” des Bundesministeriums für Familie, Senioren, Frauen und Jugend.