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GleisWenn die Prognosen von Gartner stimmen, werden 90 Prozent aller Großunternehmen bis 2019 einen Chief Data Officer haben. Aber was genau sind die Aufgaben eines CDO, und was bedeutet es, wenn ein Unternehmen seine Strategie stärker an den ihm zur Verfügung stehenden Daten ausrichtet?

Klar ist, dass es sich um eine Position handelt, die eng mit der Wissenschaft von den Daten, der Data Science, verknüpft ist. Und genau das macht die Stelle des CDO zu einer Schnittstellenposition. Das heißt, er braucht eine gewisse Bandbreite an bestimmten Fähigkeiten und Fertigkeiten, um mit recht unterschiedlichen Abteilungen zusammenarbeiten zu können. Es reicht nicht Daten zu sammeln und zu analysieren. Man muss auch in der Lage sein eine Firma und einzelne Abteilungen dazu zu bringen die gewonnenen Erkenntnisse tatsächlich umzusetzen.

Aufgaben des Chief Data Officer

Ganz neu ist die Position des CDO nicht und in Fortune-500-Unternehmen findet man sie schon seit mehr als 20 Jahren. Gibt man aus reiner Neugier bei Google Analytics und Google Trends einige Suchbegriffe für „Chief Data Officer“ ein, erkennt man, dass es schon 2011 und 2012 einen steigenden Suchtrend danach gab. Seit ungefähr 2013 beginnt der Begriff mit einer jährlichen Wachstumsrate von 100 Prozent so richtig Karriere zu machen. Ein echter Aufwärtstrend.

In großen Unternehmen und Konzernen gibt es ganze Data Science Teams, mit denen ein CDO gemeinsam neuartige Analysemethoden entwickelt. Mit solchen Methoden sind Firmen beispielsweise in der Lage, Umsatzströme zu beeinflussen. Dabei kommt eine Datenstrategie zum Tragen mit deren Hilfe man umfassendere Kundeninformationen gewinnt und auf dieser Basis die Kundenbindung stärkt und intensiviert.

Wie in vielen anderen Bereichen waren weder der Titel „Chief Data Officer“ noch die dieser Position zugeordneten Aufgaben anfangs eindeutig festgelegt. Es gibt unterschiedliche Arten von Chief Data Officers, aber im Großen und Ganzen unterscheidet man zwei Kategorien: den defensiven und den offensiven Chief Data Officer.

Defensive CDOs sind häufig im Bereich Finanzdienstleistungen unterwegs. Sie sind in der Regel für Data Governance, Reporting, regulative Anforderungen und wirklich kritische Funktionen verantwortlich. Ganz anders als der offensive CDO. Man trifft ihn zwar durchaus auch im Finanzsektor an. Aber weit häufiger ist er in anderen Bereichen wie den Biowissenschaften, dem Handel und der Verbrauchsgüterindustrie anzutreffen. Mit einer datenzentrierten Strategie konzentriert er sich darauf, Unternehmen des 20. in solche des 21. Jahrhunderts zu transformieren. Und das eben mit Hilfe von Datennutzung und Analysen.

Aggregation, Analyse und „Act on Data“

Tritt ein CDO seinen Posten in einem Unternehmen erstmals an, kommt ein Konzernleiter, Finanzchef oder Marketingchef mit in etwa diesen Worten auf ihn zu:

„Wir wollen in unserem Unternehmen einen Bereich Data Science aufbauen und nutzen. Die Firma soll stärker anhand von Daten gesteuert werden, und wir wollen von den Vorteilen der neuen Technologien profitieren. Finden Sie heraus, was genau das für uns bedeutet.“

Im Wesentlichen geht es bei diesem Anforderungsprofil darum drei kritische Bereiche miteinander verbinden:

  1. Daten zu aggregieren,
  2. Daten zu analysieren und
  3. zu erreichen, dass ein Unternehmen entsprechend auf die gewonnenen Erkenntnisse reagiert.

Glaubt man den Einschätzungen erfahrener CDOs liegt der Schlüssel zum Erfolg darin, alle drei Bereiche zu bearbeiten und gleich wichtig zu nehmen. Am Anfang der Wertschöpfungskette stehen Rohdaten. Am Ende soll dann im Idealfall bares Geld stehen. Viele Unternehmen konzentrieren sich aber auf den mittleren Teil, die Analysen und vernachlässigen andere Bereiche. Will man es allerdings von den Daten zu mehr Umsatz bringen, geht das nur, wenn ein Unternehmen tatsächlich alle drei Bereiche als gleichwertige strategische Bausteine ansieht.

Geschäftsergebnisse mithilfe von Daten beeinflussen

Daten sind innerhalb dieser Strategie zur kritischen Größe geworden von der alles andere abhängt. Die richtigen Daten zu generieren, die man anschließend analysiert, um daraus Rückschlüsse zu ziehen, ist keine ganz triviale Herausforderung. Verfügt ein Konzern beispielsweise über sehr viele Rechenzentren oder sind veraltete ETL-Skripte nicht nachvollziehbar und schlecht dokumentiert, kann das richtig harte Arbeit werden.

Man will möglichst qualitativ hochwertige Daten generieren, die schlussendlich am Ende der Prozesskette den Gewinn eines Unternehmens positiv beeinflussen. Aber was genau heißt das? Man kann sich dabei wahlweise auf die Gewinn- und Verlustrechnung beziehen, auf Umsätze und Wachstum. Genauso gut aber auf Kostensenkungen. Oder auf die Bilanz. Von einer Vielzahl geeigneter Anwendungsbereiche der Datenerfassung und -analyse ist die GuV gar nicht betroffen. Beispielsweise von einer Bestandsreduzierung, die sich in Form von Einsparungen bei den Barmitteln auf die Bilanz auswirkt. Oder eine Erhöhung des Customer Lifetime Value, die immaterielle Auswirkungen nach sich zieht.

Da Unternehmen derart viele verschiedene Finanzdaten generieren, gehört es zu den Aufgaben eines CDO, die Unternehmensstrategie und die damit verbundenen Ziele gut genug zu verstehen.

Auf dieser Grundlage lassen sich dann die richtigen strategischen Hebel in Bezug auf GuV und Bilanz in Bewegung setzen. Der verantwortliche CDO definiert, welche Daten zusammengestellt und wie sie vorbereitet und analysiert werden, um diesen Hebel richtig anzusetzen. Ein kritischer Faktor für den Erfolg eines CDO ist ganz sicher die Fähigkeit, die technischen Aspekte – Daten und Analysen – mit den etwas weniger technischen – unternehmerischen Aktivitäten und Strategie – zu verbinden.

Dazu gehört eine Menge Übersetzungsarbeit, denn in einem Gespräch mit dem gehobenen Management eines Konzerns wird man in aller Regel nicht mit technischen Fachbegriffen um sich werfen. Hier geht es darum plausibel zu machen wie sich mit Hilfe von bestimmten datenzentrierten Methoden Gewinne erzielen oder vergrößern lassen. Gelingt das nicht, wird sich vermutlich kein Firmenlenker dazu überreden lassen, die teilweise nicht ganz unerheblichen Investitionen zu tätigen. Mit den inzwischen ausgereiften Methoden lässt sich umfangreiches, aussagekräftiges Datenmaterial generieren. Wenn daraus aber keine Erkenntnisse erwachsen, die irgendjemanden interessieren, und zu entsprechenden Maßnahmen führen, bleibt alles graue Theorie.

Das Marketing und die Daten

Ganz entscheidend für den Erfolg einer datenzentrierten Strategie ist das Verhältnis des CDO zur Marketingleitung. Auch wenn die Marketingschwerpunkte eines B2C-Unternehmens natürlich ganz andere sind als die eines B2B-Unternehmens.

Häufig ist das Marketing für die Kunden verantwortlich. Die Marketingabteilung ist entweder allein für die Kundenakquise zuständig oder arbeitet bei der Neukundengewinnung eng mit dem Vertrieb zusammen. Zunehmend zeichnet das Marketing für die digitalen Kanäle verantwortlich, also für die Kundeninteraktion über das Web und digitale Dienste.

Gerade letztere bringen für Unternehmen eine Vielzahl unterschiedlicher Daten und Analysemöglichkeiten mit sich. Zudem nutzen die Marketingteams vieler Unternehmen Kundendaten mittlerweile auf ihre ganz eigene Art und Weise. Dabei kann es sich um CRM-Daten, digitale Daten aus dem Web oder sogar spezielle eigene Analysedaten handeln, aus denen Erkenntnisse gewonnen werden, die für das Marketing von besonderem Interesse sind. Für ein Unternehmen klingt das zunächst nach einer guten Sache. Andererseits entstehen so isolierte Datenbestände.

Konkret: Was passiert letztendlich in einem Unternehmen, das beispielsweise ein bestimmtes Produkt herstellt? Möglicherweise ist es bei genau diesem Produkt entscheidend, dass der Kunde es innerhalb kürzester Zeit erhält. Nachvollziehbar. Wer etwas kauft, will es mittlerweile so schnell wie möglich geliefert bekommen. Darauf beruhen diverse äußerst erfolgreiche Geschäftsmodelle.

In vielen Firmen legt die operative Seite Produktionsgeschwindigkeit, Stückzahl und Umfang des Lagerbestands fest. Die eigentlichen Abwicklungsdaten liegen größtenteils den operativen Einheiten oder der IT vor, die digitalen Daten größtenteils der Marketingabteilung. Letztendliches Ziel in diesem Fall: Der Kunde soll möglichst schnell beliefert werden. Und genau an diesem Punkt kommt der CDO ins Spiel. Seine zentrale Aufgabe besteht darin, diese isolierten Datenbestände zu ordnen und die Gesamtheit der Daten und Analyseverfahren zu optimieren.

IT, Mathematik, Change Management – wovon ein CDO etwas verstehen sollte

Im Prinzip umfassen die Aufgaben eines Chief Data Officer drei Kompetenzbereiche. Der erste betrifft normalerweise die IT-Kenntnisse. Der zweite bezieht sich eher auf mathematische Fähigkeiten und der dritte umfasst Fertigkeiten in den Bereichen Kommunikation, Personalverwaltung und Change Management. Es handelt sich um drei unterschiedliche Qualifikationen, die sich nicht unbedingt überschneiden. Ein guter CDO benötigt zwingend alle drei.

IT

Im IT-Bereich dreht sich alles um die neuesten Entwicklungen in der Datentechnik. Bei der Online-Suche ist „Datenwissenschaft“ beziehungsweise „Data Science“ einer der häufigsten Suchbegriffe in Zusammenhang mit den Kompetenzbereichen eines CDO. Für die Datenwissenschaften werden heute in den meisten Unternehmen aktuelle Datentechnologien verwendet. Täglich kommen weitere dazu, die für Datenwissenschaft und Datenintegration bedeutsam sind.

Deshalb geht es darum, gemeinsam mit der IT-Abteilung an einer geeigneten Toolsammlung zu arbeiten und neue Tools in die IT-Infrastruktur zu integrieren. Die IT-Abteilung setzt in der Regel eher auf altbewährte Unternehmenslösungen, eine aus Sicht der IT durchaus berechtigte Strategie. Firmen brauchen aber inzwischen durchaus eine gewisse Experimentierfreudigkeit mit neuen Tools um ihre Daten angemessen zu nutzen. Und hier kommt der CDO ins Spiel.

Er ist nicht nur der derjenige, der sich für neue Tools einsetzt. Nicht selten ist er auch der Tüftler, der die Lösung umsetzt. Nicht wenige Unternehmen haben sich deutlich länger als ein Jahr daran versucht, einen Hadoop-Cluster innerhalb ihrer Firewalls alltagstauglich zu machen. Manchmal hilft neben der technischen Expertise eine gewisse Hackermentalität dabei knifflige Aufgabenstellungen zu bewältigen. Und so machen einige CDOs keinen Hehl daraus in ihren Anfangszeiten in der IT hier durchaus Meriten erworben zu haben.

Mathematik

Im Bereich der Mathematik geht es um Algorithmen. Ein CDO muss verstehen, wie Maschinen lernen, welche Arten von maschinellem Lernen es gibt und wie sie angewendet werden. Und man muss das nötige fachliche Wissen mitbringen, um mit dem Datenwissenschaftler des Unternehmens die verschiedenen Pakete und ihre Anwendung mit unterschiedlichen Parametern zu erörtern. Dazu kommen unterschiedliche statistische Modelle, die zur Lösung verschiedener Problemstellungen benutzt werden.

Operations Research ist ein Bereich, der oft vergessen wird. Es existieren etliche quantitative Verfahren, die aus diesem Bereich und heute immer öfter auch aus der Informatik kommen. Dazu braucht man Algorithmen: Um sich im jeweiligen Anwendungsfall für die am besten geeigneten Werkzeuge zu entscheiden. Will man eine Cluster-Analyse eines riesigen Datenbestands durchführen, eignet sich möglicherweise ein einfacher k-Means-Algorithmus gut. Will man einen weniger umfassenden Datenbestand analysieren ist vielleicht eine hierarchische Cluster-Analyse sinnvoll. Die Wahl des Algorithmus hängt vom konkreten Anwendungsfall und der Datenmenge ab.

Change Management

Beim dritten Kompetenzbereich handelt es sich im Grunde um Change Management. Das ist der Punkt, an dem offensichtlich die meisten Unternehmen scheitern. Mit den gewonnenen Erkenntnissen allein lassen sich eben noch keine Gewinne erzielen. In der überwiegenden Zahl der Unternehmen, die sich für eine datenzentrierte Strategie entschieden haben, gibt es jede Menge hoch qualifizierter Mitarbeiter, die aber nicht unbedingt an datengesteuerte Arbeitsabläufe gewöhnt sind. Das äußert sich nicht selten in einer ablehnenden Haltung.

Oft sind es die Mitarbeiter, die sich nicht unbedingt nur auf Computer oder Algorithmen verlassen, um Entscheidungen zu treffen. Trotzdem gehen nicht nur Analysten davon aus, dass es in den kommenden Jahrzehnten immer mehr Wissensarbeiter geben wird, deren Aufgaben zwar nicht automatisiert, aber erweitert werden. Und diese Wissensarbeiter werden Daten nutzen. Sie werden Daten analysieren, um auf dieser Basis fundiertere Entscheidungen zu treffen. Dadurch wird die ursprüngliche Entscheidungsgrundlage nicht ersetzt, aber erweitert. Es ist allerdings nicht ganz einfach, Menschen, die nicht daran gewöhnt nicht, einem Dashboard zu vertrauen, genau dazu zu bringen. Nicht umsonst wurden zum Thema Change Management bereits so viele Bücher geschrieben.

Daten, Technologien und Menschen

Wahrscheinlich spezialisieren sich die meisten Menschen am Anfang ihrer Berufslaufbahn auf entweder IT oder Mathematik und erweitern ihr Wissen dann nach und nach auf alle drei Kompetenzbereiche. Inzwischen haben aber immer mehr Datenwissenschaftler einen geisteswissenschaftlichen Hintergrund. Mit dem Datenjournalismus ist sogar ein ganz neuer Beruf entstanden. Datenvisualisierung ist einer der Megatrends, zu denen auch Data Science gehören.

Im angemessenen Zeitraum zum Erfolg

Gerade wenn eine Position neu geschaffen oder besetzt wird, stehen eine Reihe von Fragen im Raum. Nicht selten verbunden mit einem gewissen Rechtfertigungsdruck.

Der erste wichtige Fixpunkt um einen angemessenen Erfolgszeitraum zu definieren liegt etwa drei Monate vor dem Beginn der eigentlichen Tätigkeit. Bereits zu diesem frühen Zeitpunkt stellt ein Unternehmen die Weichen dafür, ob das Aufgabengebiet des künftigen CDO klar umrissen und gut strukturiert ist. Wie man eine solche Position allerdings erfolgversprechend strukturiert, weiß aber selbst die Führungsebene nicht unbedingt.

Fragen, wer wem CDO unterstellt sein soll und für welche Prozesse er konkret verantwortlich zeichnet sind oftmals nicht ausreichend geklärt. Ein angehender Chief Data Officer tut also gut daran, bereits im Vorfeld sicherzustellen, dass er seine Tätigkeit erfolgreich ausüben kann. Tatsächlich fungieren viele CDOs in diesem Prozess als Unternehmensberater.

Es wird kontrovers diskutiert, ob man besser auf sofort realisierbare Erfolge oder auf Transformation setzen sollte. Die überwiegende Zahl entscheidet sich für eines der beiden Lager. In Großunternehmen erfahrene CDOs befürworten demgegenüber eher einen Portfolioansatz. Dabei ist es wichtig, gleich zu Beginn einige größere Transformationsprojekte auszumachen. Sie sind ausschlaggebend für den Unternehmenserfolg, ihre Umsetzung dauert aber ein bis zwei Jahre. Darüber hinaus muss es monatlich eine Reihe sofort realisierbarer Ziele geben. Schon um die Motivation zu fördern. Entweder auf kurz- oder langfristige Erfolge zu setzen, wirkt sich eher negativ auf das Engagement aus und selten lassen sich dann alle Potenziale ausschöpfen.

Während der ersten 90 Tage bestehen die Aufgaben eines CDO also darin, Unternehmen und Situation zu analysieren, einen vorläufigen Fahrplan auszuarbeiten, rigoros Prioritäten zu setzen, um mit sofort realisierbaren datengesteuerten Resultaten aufzuwarten, und einige umfassende Transformationsprojekte zu identifizieren.

Über den Tellerrand hinaus denken: Die International Society of Chief Data Officers (ISCDO) des MIT

Die International Society of Chief Data Officers des MIT ist das Ergebnis aus Gesprächen, die CDOs von Großunternehmen mit Professoren der Sloan School of Management des MIT geführt haben. Die Vereinigung versteht sich aber als anbieterunabhängig und bringt einige der führenden Köpfe aus Datenwissenschaft und Analytik zusammen, meist CDOs und CAOs von Unternehmen mit einem Umsatz von über 200 Millionen US-Dollar. In erster Linie geht es um den Austausch von Erfahrungen, dazu welche Lösungsmodelle funktioniert haben, welche Anbieter und Teams sich bewährt haben und vor welchem Herausforderungen CDOs stehen.

Das führt nach eigenen Aussagen der Beteiligten immer wieder zu überraschenden Ergebnissen. Richard Wendell beispielsweise berichtet von einem Gespräch mit CDOs aus dem öffentlichen Sektor: „Wir waren mit dem MIT in Washington, D.C., um mit CDOs aus dem öffentlichen Sektor zu sprechen. Vor diesen Gesprächen war ich überzeugt, dass dieser Bereich nicht allzu viel mit dem privatwirtschaftlichen gemein hat. Und dann haben wir über Schwierigkeiten bei der Datenintegration gesprochen, über kurzfristig realisierbare Erfolge und die konkrete Umsetzung der gewonnenen Erkenntnisse. Ich war überrascht, wie sehr sich viele unserer Probleme ähnelten und wie viele grandiose Ideen sie zu überwinden außerhalb unserer eigenen Branche entstanden sind. Es ist unerlässlich, gemeinsam mit anderen Branchenteilnehmern an Themen wie zum Beispiel aufsichtsrechtlichen Fragen zu arbeiten. Aber ich glaube, es ist genauso wichtig, einen Blick über den Tellerrand zu werfen, um bewährte Methoden in Bereichen für sich zu entdecken, in denen andere Branchen möglicherweise schon ein Stück weiter sind und Lösungen gefunden haben, die wir erst noch suchen.“

Derzeit sind rund 150 Führungskräfte Mitglieder der ISCDO des MIT.

Weitere Informationen:

Der Beitrag basiert auf einem Gespräch, das Varonis mit Richard Wendell geführt hat, und dessen Transkription erstmals hier veröffentlicht worden ist.

David Lin, VaronisDavid Lin, Varonis

www.varonis.com/de
 

 
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