Unterm Strich Ergebnisse erzielen: Die sich entwickelnde Rolle des Chief Data Officer

Als die Informationstechnologie florierte und Unternehmen begannen, mit riesigen Datenmengen umzugehen, wurde die Notwendigkeit einer dedizierten Aufgabe zur Verwaltung dieser Daten unerlässlich. Mit dem exponentiellen Wachstum der Datenmenge wurden die Herausforderungen im Zusammenhang mit der Datenerfassung, -speicherung und -verwaltung gleichermaßen komplex. Es war teuer und frustrierend, die Daten zu erfassen, zu extrahieren, zu speichern und darauf zuzugreifen. Die nächste Reihe von Herausforderungen bestand im Aufbau einer robusten Infrastruktur zur Verarbeitung von Daten und zur Gewinnung von Erkenntnissen. So entstand die Rolle des Chief Data Officers.

Die Notwendigkeit für CDO

In der heutigen Geschäftswelt ist es für ein Unternehmen seltsam, nicht in erheblichem Maße von Daten abhängig zu sein. Gartner prognostizierte, dass bis 2019 etwa 90 Prozent der Unternehmen einen Chief Data Officer haben werden. Laut einem Bericht von Forrester haben 45 Prozent der globalen Unternehmen bereits einen und weitere 16 Prozent planen, bis Ende nächsten Jahres einen CDO einzustellen. Diese Trends und Vorhersagen unterstreichen, wie wichtig es ist, einen engagierten Experten zu haben, der den Aufstieg des datengestützten Geschäfts handhabt.

Tatsächlich ist der Titel überhaupt nicht neu: Yahoo hat bereits 2004 einen Chief Data Officer ernannt. Allerdings hat der Titel erst vor kurzem begonnen, die Aufmerksamkeit von Unternehmen aus der ganzen Welt auf sich zu ziehen. Vereinfacht ausgedrückt ist der Chief Data Officer für die Datenmanagementaktivitäten des Unternehmens verantwortlich und kümmert sich gleichzeitig um die Datenerfassung, -qualität und -strategie.

Die Rolle des CDO war ursprünglich eher auf Aktivitäten wie das Erfassen, Speichern und Verwalten der wachsenden Datenmenge in Organisationen ausgerichtet. In gewisser Weise ging es mehr um die Verwaltung der Daten als um deren Nutzung. Aber mit Verbesserungen in der Big-Data-Landschaft und der Einführung von Data Science ändern sich die Dinge.

Große Daten

Big Data wird nicht nur immer größer, auch die Methoden zur Verarbeitung, Analyse und Ableitung von Erkenntnissen daraus ändern sich. Unternehmen nutzen Daten heute auf mehr Arten als je zuvor. Dazu gehören Business Intelligence, Kundenstimmungsanalyse, Büroraumoptimierung und sogar Energiedatennutzung. Jetzt, da die meisten Unternehmen tief im Internet verwurzelt sind, hat sich die Verfügbarkeit von Webdaten, die auf Web-Scraping -Technologien basieren, auch zugunsten von Organisationen ausgewirkt, die Webdaten für ihr Geschäft verwenden. Big Data entwickelt sich ständig von einem reinen Business-Intelligence-Tool zu einem dringend benötigten Treibstoff für das Unternehmenswachstum. Wir haben jetzt Unternehmen, die ausschließlich auf Daten basieren, und man kann mit Sicherheit sagen, dass jedes Unternehmen die Macht der Daten nutzen kann, um bessere Leistungen zu erzielen.

Die Entwicklung des Chief Data Officer

Die Rolle des Chief Data Officer hat in den letzten zehn Jahren eine rasante Entwicklung durchlaufen. Abgesehen von der bloßen Verwaltung der Dateninfrastruktur und der Abwicklung der damit verbundenen Vorgänge haben Unternehmen heute hohe Erwartungen an diese Stelle.

Während es in der Vergangenheit als CDO eher darum ging, als Hüter der Daten zu fungieren, der sich um die Compliance-Richtlinien und die damit verbundenen Risiken kümmern muss, hat es sich heute zu einer viel wertorientierteren Rolle entwickelt. CDOs sollten nun in der Lage sein, Einnahmen zu generieren, indem sie Geschäftsentscheidungen beeinflussen. Diese Entwicklung von CDOs korreliert mit der Entwicklung von Big Data selbst. Da die Konzepte der Datenwissenschaft von Tag zu Tag beliebter werden, suchen Unternehmen nach jemandem, der die Leistungsfähigkeit von Daten als Business-Intelligence-Tool nutzen kann. Jemanden zu haben, der Strategien entwickeln kann, um das Wachstum des Unternehmens mithilfe qualitativ hochwertiger Daten sicherzustellen, ist das, was Organisationen heute zu Chief Data Officers treibt.

Frühere CDOs waren vollständig technologieorientiert. Die Grundvoraussetzung war die Fähigkeit zu entscheiden, welche Daten verwertet werden sollen, welche Daten aufbewahrt werden sollten und welche verworfen werden müssen. Offensichtlich mussten die CDOs auch über die Fähigkeiten verfügen, eine Infrastruktur aufzubauen, die die Daten, die es wert sind, gespeichert und genutzt werden können, aufzunehmen und zu nutzen. Später brachte die Evolution CDOs auf eine neue Stufe. An dieser Stelle übernahm der Chief Data Officer die Rolle eines prozessorientierten Managers. Sie kümmerten sich um die Straffung von Datenprozessen als eine wichtige Funktion ihrer Arbeit. Dies erforderte nun sowohl technisches Verständnis als auch Fähigkeiten im Prozessmanagement. Strategisches Planungs- und Geschäfts-Know-how gehören jedoch noch nicht zu den erwarteten Fähigkeiten von CDOs.

Der Chief Data Officer der neuen Generation

Erst in den letzten Jahren hat die neue Generation CDO übernommen. Der brandneue CDO verfügt neben dem Geschäftsprozessverständnis und den technischen Fähigkeiten über eine weitere Expertise – Data Science. CDOs sollten jetzt in der Lage sein, sowohl abstrakt als auch quantitativ zu denken, um den Wert der Daten zu identifizieren und zu extrahieren. Dies führt zu höherer Effizienz, besseren Einblicken und neuen Einnahmequellen.

Es gibt drei Zustände, in denen sich Daten befinden – der physische Zustand in Datenbanken innerhalb elektronischer Speichermechanismen, der logische Zustand, wenn er die Form von Schemata des Datenökosystems annimmt, und der dritte Zustand ist, wenn er sich im Kopf der Person befindet, die mit den Daten umgeht als Konzept. Dies wird als konzeptioneller Zustand bezeichnet und ist ein wesentlicher Bestandteil des Datenmanagements in Organisationen. Die regelmäßige Interaktion mit den Datensätzen ist für die Bildung dieser konzeptionellen Datenlage notwendig. Der CDO der neuen Generation sollte in der Lage sein, Daten in den oben genannten drei Zuständen zu verwalten.

Es liegt auf der Hand, dass die Kombination aus IT-, Geschäftsprozess- und Data-Science-Fähigkeiten den Bewerberpool für die Rolle des Chief Data Officer drastisch eingrenzen würde. Organisationen sind jedoch optimistisch, was die positiven Ergebnisse anbelangt, die eine solche Kombination hervorbringen kann. Es ist auch sinnvoll, ein dediziertes technisches Team zur Unterstützung des CDO zu haben. Dies gibt der Person mehr Zeit, strategischer und kreativer zu denken, um die Daten weiter zu nutzen. Auf diese Weise wird der CDO der neuen Generation in der Lage sein, mehr Geschäftsprobleme zu lösen und die richtigen Erkenntnisse und Werte aus den Daten zu liefern, während er sich direkt auf das Wachstum der Organisation auswirkt.

Mit diesen einzigartigen Fähigkeiten und einem datengesteuerten Ansatz zur Problemlösung kann ein intelligenter CDO das Kundenerlebnis erheblich verbessern, was sich einfach in einem schnellen Wachstum für das Unternehmen niederschlägt. Durch die Verwendung von Echtzeitdaten, die von der Website/App gesammelt werden, ist es möglich , die Vorlieben und Bedürfnisse eines Kunden zu erkennen und ihm personalisierte Empfehlungen zu geben. Die Empfehlungsmaschinen von Unternehmen wie Spotify und Amazon sind großartige Beispiele für die oben genannte Personalisierung. Ein kluger CDO kann seine Kreativität nutzen, um mit den vorhandenen Daten noch bessere Ideen zu entwickeln.

Beispiele wertbasierter Implementierung von Big Data

Empfehlungsalgorithmus

Empfehlungsmaschinen werden unter Verwendung der von Benutzern gesammelten Datenpunkte wie Browserverlauf, Kaufverlauf, Abonnements, Vorlieben und Abneigungen usw. erstellt. Durch die Implementierung können Kundenerlebnis und Engagement gleichzeitig gesteigert werden. Amazon und Netflix sind dafür bekannt, großartige Empfehlungsmaschinen zu haben, die ihre Kunden lieben.

Nachfragevorhersage

Bedarfsprognosen mit Big Data können zu einer höheren Geschäftseffizienz führen. Durch die Analyse der Verkaufsdaten vergangener Jahre ist es möglich, die Nachfrage für einen bestimmten Zeitraum in der Zukunft genau vorherzusagen. Dies unterstützt das Wachstum und verhindert Umsatzverluste.

Lead-Priorisierung

Durch die Kombination von Big Data mit maschinellem Lernen haben Unternehmen Systeme entwickelt, um Leads basierend auf verschiedenen Datenpunkten zu priorisieren. Dies hilft ihnen, die Wahrscheinlichkeit des Abschlusses eines Leads, die Auswirkungen auf den Umsatz und die Bindungsrate ab dem ersten Kontaktpunkt zu verstehen.

Endeffekt

Der CDO sollte auch jemand sein, der sich in der Geschäftssprache auskennt, um außerhalb der Welt der Datenbanken und Server zu kommunizieren. Die Geschäftsleute müssen vom Endergebnis datenzentrierter Prozesse überzeugt sein, um ihr Budget für Datenprojekte zu rechtfertigen. Einfach ausgedrückt, der CDO der neuen Generation wird seine eigene Gewinn- und Verlustverantwortung haben. Durch die Einstellung des richtigen Kandidaten für die Rolle des CDO können Unternehmen eine erhebliche Verbesserung ihrer Endergebnisse feststellen.