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Der Fachjargon zum Thema Wissensmanagement (engl. Knowledge Management) kann schnell verwirren und überfordern. Daher haben wir die Unterschiede zwischen den drei wichtigsten Bausteinen für einen effektiven Wissensmanagementprozess – Daten, Informationen und Wissen – für Sie herausgearbeitet.
Diese Begriffe sind eng miteinander verknüpft und werden oft als austauschbar angesehen. Es gibt jedoch auch einige wichtige Unterschiede zwischen ihnen. Der Schlüssel zum Aufbau eines erfolgreichen Wissensmanagement-Systems besteht darin, diese Unterschiede zu erkennen und auch ihr Zusammenspiel zu verstehen.
Lassen Sie uns also direkt einsteigen.
Daten
Daten sind der Ursprung des Wissensmanagements und können mit den „Rohstoffen“ einer Organisation gleichgesetzt werden. Laut Datarob sind Daten „einfache Fakten, Beobachtungen, Statistiken, Zeichen, Symbole, Bilder, Zahlen und mehr, die gesammelt und für Analysen verwendet werden können“.
Es gibt zwei Arten von Daten: quantitative und qualitative.
Quantitative Daten sind quantifizierbar, das heißt, sie sind leicht messbar, da sie naturgemäß numerisch sind. Der Gesamtumsatz eines Unternehmens im Jahr 2020, die Anzahl der Nutzer, die auf einen Link klicken, die Summe der bezahlten Urlaubstage, die Mitarbeiter in einem bestimmten Monat genommen haben – all das sind Beispiele für quantitative Daten.
Qualitative Daten hingegen können kaum gemessen werden, da sie eher deskriptiv und sprachlicher Natur sind. Zu dieser Art von Daten gehören Gespräche, Beobachtungen und Feedback, z. B. die Erfahrung, die Kunden bei der Inanspruchnahme einer Dienstleistung gemacht haben, oder die Meinung von Mitarbeitern zu den jüngsten Veränderungen in ihrem Unternehmen.
Ein isoliertes Datenelement, sei es eine Zahl oder die Bemerkung eines Kunden, kann für sich allein genommen bedeutungslos sein – es muss in einen Kontext gestellt werden, damit es von Nutzen ist.
Informationen
Was ist also der Unterschied zwischen Daten und Informationen? Informationen sind eine Sammlung von Daten, die verarbeitet, aufbereitet, strukturiert und präsentiert werden, damit sie relevant und nützlich sind.
Eine Anzahl von Preisen – 10 $, 8 $, 12,50 $ – hat für sich genommen keine Bedeutung. Erst wenn sie gesammelt und analysiert werden, lässt sich feststellen, dass sie die Bandbreite der Beträge widerspiegeln, die die Teilnehmer einer Fokusgruppe für ein bestimmtes Produkt zu zahlen bereit sind.
Daten sind zwar ein eigenständiger Bereich, aber Informationen existieren nicht ohne sie. Vielmehr sind Daten die Grundlage für Informationen. Um Daten in Informationen umzuwandeln, verwenden Unternehmen unterschiedlichste Wissensmanagementsysteme, Software und Tools. Dazu gehören Datenbanken, Tabellenkalkulationen, Kontaktinformationen, Terminplaner, Dokumente, Richtlinien, Strategien und vieles mehr. Da diese Daten in eine nachvollziehbare und verständliche Struktur überführt wurden, sind sie zu Informationen geworden.
Wissen
So wie Informationen durch Daten bedeutsam werden, entsteht Wissen aus Informationen. Wenn Informationen analysiert werden, um Erkenntnisse daraus zu gewinnen, Schlussfolgerungen zu ziehen, Vorhersagen zu treffen und Veränderungen voranzutreiben, entsteht Wissen. Was das Wissen von Informationen unterscheidet, ist, dass es aus weiteren Elementen wie Erfahrung und Intuition zusammengesetzt ist. Mit anderen Worten: Bei Informationen geht es oft um das Wer, Was, Wo, Wann und Warum, bei Wissen dagegen eher um das Wie.
Organisatorisches Wissen ist entscheidend für den Erfolg eines Unternehmens, da es einen entscheidenden Wettbewerbsvorteil schafft. Jedes Unternehmen kann Daten sammeln und diese zu Informationen verarbeiten. Was jedoch mit diesen Informationen geschieht, ist das, was ein Unternehmen auf Erfolgskurs bringt.
Die Beziehung zwischen Daten, Informationen und Wissen wird häufig in einer Pyramidenstruktur dargestellt, der sogenannten Wissenshierarchie. Nach diesem Konzept stehen die Daten ganz unten, die Informationen in der Mitte und das Wissen an der Spitze, wobei jede Stufe der Pyramide einen höheren Wert hat als die Stufe davor.
Das Endziel besteht darin, dass die Tools und Prozesse des Wissensmanagements Daten in Informationen und dann in Wissen umwandeln, woraus dann Maßnahmen abgeleitet werden. Maßnahmen können alles sein, von einer Änderung der Strategie zu einer Entscheidung bis hin zu Schulungen für einen Mitarbeitenden oder ein Team.
Bei Seismic Learning betrachten wir die Verbindung zwischen Informations- und Wissensmanagement (en) nicht als Pyramide, sondern eher als Torte. Ja, Sie haben richtig gelesen und Sie erfahren auch gleich warum.
Nehmen wir an, Daten sind die Zutaten für eine Torte. Ein rohes Ei, ein Päckchen Mehl oder ein Teelöffel Backpulver sind für sich genommen fast nutzlos. Diese einzelnen Komponenten gewinnen an Relevanz, wenn sie mit den anderen Zutaten der Liste kombiniert werden, was einer Information gleichkommt, bei der die Daten in einen bestimmten Kontext gestellt werden. Eine Zutatenliste allein macht jedoch noch keine Torte.
Wissen ist also das Rezept, bei dem die Zutatenliste in eine fachmännisch durchdachte Zusammensetzung und Reihenfolge umgewandelt wurde, die zu einem nutzbringenden Ergebnis führt (z. B. einer köstlichen dreistöckigen Schwarzwälder Kirschtorte).
Geht man bei dieser Metapher noch einen Schritt weiter, so kann fast jeder, der über ein Rezept verfügt, eine halbwegs ansehnliche Torte backen (zumindest hoffen wir das). Ein erfahrener Bäcker nutzt jedoch auch seine Erfahrung und Intuition, um der Torte den letzten Schliff zu geben.
Wir betrachten Daten, Informationen und Wissen gerne auf diese Weise, da sie hierbei nicht hierarchisch geordnet sind, sondern gemeinsam zum gewünschten Ergebnis führen.
Warum sind diese Definitionen so wichtig?
Warum sollten wir uns überhaupt für die verschiedenen Bereiche des Wissensmanagements und ihre Unterschiede interessieren?
Hier ist der Grund.
Wir leben in einer Zeit, die stark auf den Wissenserwerb ausgerichtet ist. Unternehmen investieren massiv in die Umwandlung ihrer Daten und Informationen in „umsetzbare Erkenntnisse“ – ein weiteres beliebtes Schlagwort. Gemeint ist damit, dass gewonnene Erkenntnisse zu sinnvollen Maßnahmen und zur Optimierung von Unternehmen und Mitarbeitern führen sollen.
Allerdings führen unterschiedliche Sichtweisen über die Funktion von Daten, Informationen und Wissen und deren Zusammenspiel oft dazu, dass Unternehmen ihre Ziele nicht erreichen. Viele Unternehmen überschwemmen ihre Systeme unbewusst mit immer mehr Daten und Informationen, ohne zu bedenken, dass das Generieren von Wissen einen proaktiven und intelligenten Prozess erfordert.
Diese Probleme resultieren aus der Annahme, dass Informationen mit Wissen gleichzusetzen sind, was nicht der Fall ist. Mitarbeitende können zwar über eine Fülle von Informationen zu einem bestimmten Thema verfügen, doch das bedeutet nicht, dass sie automatisch über die Erfahrung und Intuition verfügen, um diese für die richtigen Schlussfolgerungen, Einschätzungen und Entscheidungen zu nutzen. Genau das ist Wissen.
Selbst wenn in einer Organisation viel wertvolles Wissen vorhanden ist, benötigt das Unternehmen einen erfolgreichen Ansatz für sein Wissensmanagement, um es zu erfassen und optimal zu nutzen. Andernfalls besteht die Gefahr, dass dieses Wissen nicht den richtigen Mitarbeitenden zum richtigen Zeitpunkt zur Verfügung steht oder dass es nicht so aufbereitet ist, dass sie den Nutzen und Mehrwert für ihre Arbeit erkennen können.
Letztlich ist Wissen ohne Management wie ein ehrgeiziges Ziel ohne Plan: eine verpasste Chance.