Chief Data Officer: Ein Job, aber vier unterschiedliche Rollen

Chief Data Officers (CDOs) werden demnach in vielen Organisationen nicht nur immer wichtiger, sondern sie üben auch eine Reihe verschiedener Rollen aus. IDC ermittelte zwei Achsen der CDO-Verantwortlichkeiten. Eine davon gilt dem Schutz von Daten und der Förderung der Nutzung von Daten. Die andere erstreckt sich über die Fachbereiche und hat eine unternehmensweite Perspektive. Auf der Grundlage dieser Achsen identifizierte IDC vier Archetypen des Data Leadership, die notwendig sind, um ein datengesteuertes Unternehmen zu werden: Governance-Gurus, Betriebsoptimierer, Analytik-Champions und digitale Innovatoren. Doch was genau macht diese Typen aus und wo liegt der Fokus dieser Rolle?

Hier eine Übersicht der unterschiedlichen CDO-Typen:

Governance-Gurus: Sie konzentrieren sich auf den Aufbau von Frameworks, Richtlinien, Regeln, Prozessen und Organisationsstrukturen, um Daten zu verwalten und die Einhaltung von Vorschriften zu gewährleisten. Sie entdecken und klassifizieren Daten. Ziel ist es, die Abstammung von Daten ebenso zu verstehen wie ihre Verwendung in Geschäftsprozessen und -systemen. Sie suchen auch nach Möglichkeiten, die Datenkompetenz im gesamten Unternehmen zu erhöhen. Dazu gehört beispielsweise die Entwicklung gemeinsamer Definitionen und Geschäftsglossare für Daten.

Betriebsoptimierer: Sie bauen die notwendige Infrastruktur auf und implementieren Werkzeuge, Technologien, Prozesse und Systeme, um die organisatorischen Abläufe zu unterstützen. Sie wollen sicherstellen, dass die Daten leicht verfügbar und einsatzbereit sind, damit sich die betriebliche Effizienz und Produktivität des Unternehmens steigern lässt. Sie automatisieren Geschäftsprozesse und Datenmanagement-Aktivitäten, um Kosten zu reduzieren.

Analytics Champions: Hier liegt der Fokus auf der Kontrolle der Unternehmensleistung. Aus den Daten generierte Erkenntnisse können dazu beitragen, dass sich die Geschäftsergebnisse verbessern. Analytics Champions suchen nach Möglichkeiten, Reports schneller und detaillierter zu erstellen sowie bessere Prognosen, Planungen und Analysen zu erstellen. Damit wird die Leistung transparenter dargestellt sowie die Entscheidungsfindung beschleunigt und kann sich zügig an veränderte Bedingungen anpassen. Analytics Champions suchen auch nach Möglichkeiten, die Analyse zu automatisieren und die Vorhersagbarkeit durch Machine Learning und künstliche Intelligenz zu erhöhen.

Digitale Innovatoren: Sie konzentrieren sich darauf, Daten und Analysen zu nutzen, um so Geschäftswerte zu schaffen und Daten zu monetarisieren. Dazu gehört beispielweise, höhere Einnahmen zu erzielen, neue Märkte zu erschließen oder die Innovation ihrer Produkte, Dienstleistungen und Geschäftsmodelle voranzutreiben. Sie identifizieren auch Möglichkeiten, ihre Geschäftsprozesse zu digitalisieren und zu automatisieren – und so reibungslose Erfahrungen zu schaffen.

Die vier Typen schließen sich natürlich nicht gegenseitig aus. Die meisten Data Leader setzen zwar tendenziell einen Schwerpunkt bei einem der Typen, verbringen aber eine gewisse Zeit in jeder der vier Rollen. Der Grund dafür: CDOs müssen in der Lage sein, Veränderungen den sich verändernden Prioritäten anzupassen. Nur so lassen sich Organisationen in eine datengesteuerte Zukunft führen.

Majid Al Futtaim, eine Holdinggesellschaft mit Zentrale in den Vereinigten Arabischen Emiraten, die Einkaufszentren, Einzelhandels- und Freizeiteinrichtungen in 13 Ländern des Nahen Ostens und Nordafrikas besitzt und betreibt, ist ein gutes Beispiel. Die Holding benötigte eine Governance, Betrieb und Analytics, um Innovationen bei der Verwaltung des End-to-End-Kundenerlebnisses voranzutreiben. Vorteile sind unter anderem niedrigere Fehlbestände, was die Kundenloyalität verbessert und zu Folgegeschäften beiträgt. Die Effizienz lässt sich dank eines optimierten Sortiments um 87 Prozent steigern. Das Ergebnis ist eine schnellere Reaktion auf veränderte Nachfragemuster.

Obwohl CDOs ein breites Spektrum an Verantwortlichkeiten haben, werden sie nur durch überschaubare Teams bei der Umsetzung ihrer Prioritäten unterstützt. 71 Prozent haben vier oder weniger Mitarbeiter für Rollen wie Data Steward, Data Engineer und Datenschutzbeauftragte zur Verfügung. 23 Prozent haben überhaupt keine Data Stewards. Aufgrund der Ressourcen-Knappheit suchen Chief Data Officer nach Technologien, die Machine Learning und künstliche Intelligenz einsetzen, um so Datenmanagement-Aktivitäten zu automatisieren und zu skalieren.

Die Identifizierung der vier Arten von Data Leadership, die CDOs erfüllen müssen, ist nur eine Erkenntnis der IDC-Studie. Allerdings wird sich die Rolle der CDOs kontinuierlich weiterentwickeln – auch da Daten für Unternehmen, ihre Entscheidungsfindung und das Erreichen ihrer Geschäftsziele immer wichtiger werden. Denn eine umfassende Nutzung und Analyse von Daten ist ein Unterscheidungsmerkmal für Organisationen und damit ein klarer Wettbewerbsvorteil.