Datenerhebung ist niemals kostenlos, aber oft umsonst. Datenprojekte scheitern selten am Budget, manchmal an der Datenqualität, aber vor allem daran, dass die Daten nicht genutzt werden können. Nahezu 80% aller erhobenen Daten werden laut Statistiken nicht genutzt. Unzureichende Data Literacy – Datenkompetenz im weitesten Sinne – avanciert dabei immer mehr zum Hauptgrund und geht nahtlos in die fehlende, aber immer wichtiger werdende AI-Literacy über. Ramona Greiner und Matthias Böck zeigen in dieser Session anhand konkreter Praxisbeispiele, wie man in 6 Schritten eine Datenkultur entwickelt, bei der die Daten nicht nur zum teuren Selbstzweck gesammelt, sondern aktiv und mehrwertstiftend genutzt werden. Dies führt zu besseren, ethischeren und wirklich datengetriebenen Entscheidungen – sowohl in Analytics-Projekten wie auch beim Einsatz Künstlicher Intelligenz.