Datengetriebenes Business

CDO – der neue Chef-Stratege?

Wenn Daten mehr und mehr zur Basis für unternehmenskritische Entscheidungen werden, ist dann der CEO eigentlich noch der wichtigste Entscheider im Unternehmen? Oder welche Bedeutung werden künftig Data Analysts, Data Scientists oder Chief Data Officer im Unternehmen haben?

Geschäftsmänner entwickeln eine Strategie am Schreibtisch

Wenn Daten mittel- oder sogar kurzfristig eine immense strategische Bedeutung für ein Unternehmen erhalten, bei wem sollte dann die Verantwortung dafür angesiedelt sein?

Welche Bedeutung Unternehmen ihren Daten beimessen, sagt viel über die unternehmerische Strategie aus: Werden Daten genutzt, um Reports zu verfeinern und Markttrends zu analysieren, spielen die Daten nur eine ergänzende Rolle. Sie sorgen für das Feintuning und die Aussteuerung einer übergreifenden Unternehmensvision. Oder das Unternehmen versteht Daten als Chance auf eine digitale Disruption, um eine echte datenbasierte Unternehmenssteuerung zu erreichen.

Zwischen der stärkeren Nutzung von Daten und datenbasierter Business Intelligence (BI) oder gar Data Science liegen Welten. Dass Daten inzwischen in vielen Unternehmen als wichtige Werte angesehen werden, ist nicht neu. BI heißt jedoch mehr, als nur noch mehr Daten und Quellen in Analysen einzubeziehen – vielmehr geht es darum, datenbasierte Geschäftsmodelle zu erschaffen.

Dabei ist der Einfluss von Daten schon jetzt tiefgreifend: Am deutlichsten zeigt sich das beispielsweise in der Retail-Branche, wo die Kundenbindung durch Personalisierung und Real-Time-Analytics neue Dimensionen erreicht. Aber auch in anderen Branchen sorgen Datenanalysen dafür, dass neue Produkte und Services wesentlich schneller entwickelt werden können, Produktions- und Logistik-Prozesse smarter sowie flexibler werden und ganze Supply Chains effizienter ablaufen. Das Geheimnis steckt dabei nicht allein in der wachsenden Datenmenge, sondern in der Verknüpfung verschiedener Quellen und der intelligenten Interpretation der Ergebnisse – das meint datenbasierte BI. Data Science hebt BI auf eine noch höhere wissenschaftliche Ebene: Die teils komplizierten mathematischen und statistischen Methoden zeigen neue Korrelationen auf, können zielgenaue Vorhersagen treffen und legen die Basis für selbstlernende Algorithmen, die sich bei ändernden Rahmenbedingungen entsprechend anpassen.

CEO, CIO oder CDO?

Wenn Daten jedoch mittel- oder sogar kurzfristig diese immense strategische Bedeutung für ein Unternehmen erhalten, bei wem sollte dann die Verantwortung dafür angesiedelt sein? Während der CEO für die strategischen Management-Entscheidungen hauptverantwortlich ist, legt der CIO die so wichtige IT-infrastrukturelle Basis für das gesamte Geschäft. Beiden fehlt jedoch oft die übergreifende Kompetenz, die datengetriebenes BI erfordert. Doch kaum ein CEO wird seine geschäftskritischen Entscheidungen auf Datenmodelle und Algorithmen stützen, die er nicht vollständig nachvollziehen kann. Genauso wenig wie ein CIO beurteilen möchte, welche Portfolio-Umstellungen, welche Vertriebskanäle oder Zukäufe sinnvoll sind.

Die strategische Nutzung von Daten aber braucht eben genau beide Kompetenzen und noch mehr: einen gesamtunternehmerischen Überblick ebenso wie detailliertes Prozesswissen und umfangreiche Kenntnisse über Auswertungsmethoden und Datenzusammenhänge, Abhängigkeiten und mehr. Hinzu kommen außerdem so grundsätzliche und wichtige Themen wie etwa die Daten-Sicherheit, der Umgang mit Daten allgemein und die IT-technische Umsetzung. Gerade letztere wird allzu häufig nur mit der „Aufrüstung vorhandener Hardware“ verbunden. Ein Fehler, denn zwar steht leistungsfähige Technik zum Kauf zur Verfügung, bei Big Data und Echtzeitanalysen geht es aber um Performance in anderen Dimensionen. Einfach weitere Rechenpower ins Rechenzentrum zu stellen, stößt dabei schnell an Grenzen. Einfach weitere Rechenpower ins Rechenzentrum zu stellen, stößt dabei schnell an Grenzen, deshalb sollte die gesamte Infrastruktur auf den Prüfstand gestellt werden. In der Praxis zeigt sich beispielsweise, dass eine für analytische Zwecke entwickelte In-Memory-Datenbank, wie sie Exasol aus Nürnberg anbietet, die Performance effektiver und kostengünstiger verbessern kann als das Hinzustellen weiterer Server.

Viele Chancen, aber auch große Komplexitäten: Gesucht wird daher immer öfter ein so genannter Chief Data Officer (CDO, manchmal auch Chief Digital Officer), ein kompetenter Mittler zwischen Strategie und Technik.

Wer soll’s machen?

Ist es sinnvoll, dafür eine neue Position zu schaffen? Oder ist das nicht gerade für mittelständische Unternehmen etwas übertrieben? Sollten nicht alternativ einfach die Aufgaben eines bereits etablierten Managers in Richtung Datenkompetenz weiterentwickelt werden? Diese Fragen lassen sich nicht pauschal beantworten, zu sehr hängt dies davon ab, was ein Unternehmen mit Data Analytics konkret erreichen will und in welchem Stadium sich diese digitale Transformation bereits befindet.

Wenn Daten künftig eine Schlüsselrolle spielen sollen, immer häufiger sogar über den Erfolg eines Geschäftsbereichs oder sogar der ganzen Firma entscheiden, dann ist auch die Rolle eines CDO geschäftskritisch. Soll heißen: Sich seitens CIO oder CEO ein bisschen mehr um die Daten zu kümmern, ist keine Lösung im Sinne einer datengetriebenen Geschäftssteuerung. Dazu gehört mehr. Die Hauptaufgaben eines CDOs sind: das Potenzial der Daten zu verstehen, sie in konkrete Benefits für die Unternehmensstrategie umzuwandeln, hierfür die notwendige Organisation aufzubauen und eine zukunftssichere Software-Landschaft aufzubauen. Nur so können Daten zu einem Werkzeug werden, das unternehmensweit Prozesse und Entscheidungen verbessern kann und somit Wettbewerbsvorteile sichert und ausbaut.

Bildquelle: Thinkstock/iStock

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