Einleitung: Die zunehmende Digitalisierung und die wachsende Bedeutung von Daten haben zur Etablierung einer neuen Führungsposition geführt: dem Chief Data Officer (CDO). Diese Position steht vor der Herausforderung, greifbare Geschäftsergebnisse zu liefern und gleichzeitig nachhaltige Datenstrukturen aufzubauen. Basierend auf umfangreichen Interviews mit führenden CDOs am Digital Value Lab der Harvard University identifiziert dieser Artikel vier zentrale Einflussbereiche der Wertschöpfung: Datenprodukte, Datenbestände und Plattformen, Datenarchitektur und -verwaltung sowie organisatorische Datenbereitschaft. Dabei werden konkrete Strategien zur Messung und Monetarisierung des geschaffenen Mehrwerts aufgezeigt.
Die Relevanz von Daten für unternehmerische Entscheidungen, Kundenkontakte und interne Prozesse ist evident. Die Potenziale, die sich aus erweiterten Daten- und Analysefähigkeiten ergeben, manifestieren sich in sämtlichen Phasen der Wertschöpfung – von kundenorientierten, algorithmischen Tools, die personalisierte Empfehlungen generieren, bis hin zu Unternehmenstools, die die Evaluierung von Bewerber-Lebensläufen automatisieren. Infolge der wachsenden Bedeutung von Daten und Analysen für mehr Effizienz, bessere Entscheidungsfindung und mehr Innovation wird in Unternehmen zunehmend ein neues Mitglied in der C-Suite etabliert: der Chief Data (and Analytics) Officer (CDO).
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Obgleich Daten- und Analysefunktionen eine zunehmend essenzielle Rolle einnehmen, ist es der Mehrheit der CDOs bislang nicht gelungen, die durch ihre Daten- und Analysefähigkeiten erzielten Geschäftsergebnisse adäquat zu evaluieren und zu monetarisieren. Folglich ist es nicht verwunderlich, dass zahlreiche CDOs die an sie gestellten Erwartungen nicht erfüllen und ihr Amt nur für eine begrenzte Zeit ausüben.
Im Rahmen eines Forschungsprojekts am Digital Value Lab des Digital, Data, and Design Institute der Harvard University wurden 17 ausführliche Interviews mit CDOs durchgeführt, die größtenteils als Vorreiter in dieser Rolle gelten. Auf Basis der durchgeführten Interviews lassen sich die Bereiche ableiten, in denen CDOs Werte schaffen können, sowie Methoden zur Messung und Bewertung dieser Werte. Des Weiteren werden Strategien zur Wertschöpfung und -darstellung dargelegt sowie qualitative und quantitative Messungen präsentiert, welche aktuell von führenden Datenanalysten eingesetzt werden.
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Die Schaffung von Werten durch CDOs erfolgt in der Regel in vier miteinander verbundenen Bereichen. Der Einfluss von CDOs auf die genannten Bereiche ist abhängig vom Grad der Zusammenführung von Datenverantwortlichkeiten. Der erste Einflussbereich steht in direktem Zusammenhang mit dem Geschäftswert und kann als Datenprodukte bezeichnet werden, die direkt mit Anwendungsfällen verknüpft sind. Die Entwicklung, Pflege und kontinuierliche Verbesserung dieser Produkte erfolgt hauptsächlich durch die CDO-Abteilung mit dem Ziel, ein spezifisches Geschäftsproblem für einen internen oder externen Kunden zu lösen.
Des Weiteren kuratieren CDOs in der Regel die Datenbestände und Plattformen des Unternehmens (manchmal auch als Mehrzweck-Datenprodukte bezeichnet). Hierbei handelt es sich im Wesentlichen um wiederverwendbare Bestände, welche es Teams im gesamten Unternehmen ermöglichen, einfach und effizient auf Daten zuzugreifen und darauf aufbauend anwendungsfallgesteuerte Datenprodukte (einschließlich Berichte) zu erstellen. In den meisten Unternehmen stellt der erste Bestand den sogenannten „Customer 360“ dar, welcher alle Informationen zusammenführt, die über verschiedene Geschäftseinheiten hinweg über einen Kunden gesammelt wurden.
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Der dritte Einflussbereich ist konzeptionell unter den ersten beiden angesiedelt und umfasst die Datenarchitektur und -verwaltung des Unternehmens. Er umfasst die grundlegende technische und administrative Infrastruktur, die für einen effizienten und standardisierten Betrieb der Datenproduktteams erforderlich ist.
Der vierte Einflussbereich des CDO ist die Organisation und insbesondere ihre Mitarbeiterinnen und Mitarbeiter. Die Organisation stellt die Grundlage für jede Dateninitiative dar, da sie sowohl allgemeine Datenkompetenz als auch spezialisierte Datentalente bereitstellt und entwickelt.
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Es ist von entscheidender Bedeutung, sich mit den relevanten Einflussfaktoren vertraut zu machen. In der Regel wird ein CDO mit einem Portfolio unterschiedlicher Erwartungen eingestellt. Dazu zählen beispielsweise die Rolle des Technologieführers für Daten und Analysen, die des Visionärs für das Gesamtunternehmen, die des Kulturrevolutionärs zur Förderung datengestützter Entscheidungsfindung sowie die des Experten für Datenverwaltung. Der Erfolg ist jedoch maßgeblich von einer koordinierten Zusammenarbeit dieser verschiedenen Rollen abhängig. Ein CDO, der sich seiner Sache sicher ist, muss für jeden Einflussbereich einen Mehrwert vorschlagen, diesen messen und für sich beanspruchen.
Das Versprechen, das mit der Bereitstellung von Datenprodukten einhergeht, besteht in der Entwicklung und Verwaltung von Anwendungen durch den CDO, welche die Bereitstellung der richtigen Daten in der richtigen Qualität zum richtigen Zeitpunkt für einen bestimmten Geschäftsprozess gewährleisten. Ihr Ziel ist die Generierung umsetzbarer Erkenntnisse zur Verbesserung interner Abläufe, zur Optimierung von Produkt- oder Dienstleistungsangeboten, zur Schaffung eines gänzlich neuen Angebots oder zur Bereitstellung von Daten für externe Partner. Die CDO-Einheit sollte die Struktur des Unternehmens widerspiegeln und für jeden Geschäftsbereich eine Datenprodukt-Roadmap entwickeln, wobei eine gemeinsame Entwicklung mit der Geschäftsseite zu empfehlen ist. Im Anschluss sollten die wirkungsvollsten Anwendungsfälle priorisiert und interdisziplinäre Teams eingesetzt werden, um das Datenprodukt nach den Prinzipien der agilen Produktentwicklung und DataOps zu entwickeln, zu warten und zu verbessern.
Die einzelnen Teams sollten über alle erforderlichen Fähigkeiten verfügen, um unabhängig arbeiten zu können. Dies umfasst das Verständnis des Geschäftsproblems, die Erstellung datenwissenschaftlicher Modelle und Visualisierungen sowie den Aufbau von Datenpipelines. Diese Leuchtturmprojekte sind auf taktischer Ebene von hoher Relevanz, da sie bei anderen Führungskräften auf C-Ebene sowie in Geschäftsbereichen Akzeptanz und Vertrauen schaffen. Zudem demonstrieren sie die Umsetzbarkeit und Wirkung von Dateninitiativen.
Mohammed Aaser, CDO von Domo Inc., einem Anbieter von Daten- und Analyseplattformen, konstatiert, dass CDOs an zwei Fronten kämpfen. In einem Fall ist es erforderlich, dass sie zeitnah einen Mehrwert generieren. Gleichzeitig obliegt es ihnen, Plattformen zu etablieren, die eine nachhaltige Wertschöpfung generieren können. Die Realität präsentiert sich wie folgt: „Wenn man mit der Plattform beginnt, dauert es zwei Jahre, bis man einen Mehrwert schaffen kann. In dieser Zeit besteht die Gefahr, dass man seinen Job verliert.“
Das zweite Einflussgebiet umfasst Datenbestände und Plattformen, die für die Entwicklung von Datenprodukten für diverse Herausforderungen nutzbar sind. Die Integration verschiedener Datensätze und Elemente aus Quellsystemen aus dem gesamten Unternehmen in einem einzigen Bestand oder einer einzigen Plattform ermöglicht einen umfassenderen Überblick über das betreffende Problem. Ihr Ziel ist es, Skalierung zu ermöglichen. Der Datenbestand bzw. die Plattform stellt Daten für eine einfache und schnelle Bereitstellung durch jede Person in der Organisation (über Datenprodukte oder Self-Service-APIs) zur Verfügung.
Die Abstimmung mit den Abteilungsleitern über die Priorisierung von Datenbeständen und Plattformen obliegt den CDOs. In der Folge übernehmen dedizierte Teams die Verantwortung für jeden Bestand oder jede Plattform und wenden einen agilen, produktorientierten Bereitstellungsansatz an, der sich am Vorgehen bei der Erstellung von Datenprodukten orientiert. Der Prozess beginnt mit der Zusammenstellung der Benutzeranforderungen, der Priorisierung von Funktionen sowie der Entwicklung, Wartung und Verbesserung des Vermögenswerts. Dies impliziert zudem die Evaluierung der Akzeptanz sowie die Sammlung von Benutzerfeedback. Da diese Vermögenswerte mehrere Geschäftsbereiche umfassen, ist in der Regel eine Abstimmung von Definitionen und Berechnungen zentraler Geschäftskennzahlen erforderlich. Dies veranschaulicht eindrucksvoll die funktionsübergreifende Rolle des CDO, durch die eine einheitliche Sprache und ein ganzheitliches Verständnis des Unternehmens gefördert werden.
Das Wertversprechen für die Datenarchitektur und -verwaltung
In den meisten Unternehmen hat die Datenflut zu einer Zunahme von Systemen, Verfahren und Richtlinien geführt. In diesem Kontext ist es eine der Kernaufgaben des CDO, die Datenarchitektur und -verwaltung zu verwalten, was wir als dritten Einflussbereich betrachten.
Das Ziel sowohl der Datenarchitektur als auch der Datenverwaltung besteht in der Verwaltung der Grundlagen der Datenorganisation. Dies erfolgt durch die Bereitstellung der erforderlichen Datensysteme auf eine kosteneffiziente Weise sowie durch die Sicherstellung der optimierten Produktion, Dokumentation und Nutzung von Daten. In Bezug auf die Datenarchitektur besteht das Wertversprechen des CDO darin, zu definieren und abzustimmen, welche Systeme und Tools (z. B. im Bereich der Datensicherheit) in der Zieldatenarchitektur erforderlich sind, um die gewünschten Datenprodukte zu unterstützen. Anschließend obliegt es dem CDO, die entsprechenden Systeme zu erwerben, zu erstellen und zu betreiben.
Des Weiteren obliegt es dem CDO, Lizenzen und Instanzen von häufig hochpreisigen, datenspezifischen Systemen zentral zu verwalten sowie Nutzungskriterien zu definieren. Das Wertversprechen des CDO im Bereich der Datenverwaltung umfasst die Entwicklung von Datenrichtlinien in Bezug auf Zugänglichkeit, Qualität, Interoperabilität und Sicherheit sowie die Erstellung eines Datenkatalogs als einzige Quelle der Wahrheit über die Speicherung von Daten in Datenbeständen und -plattformen. Des Weiteren sollte die Datenverwaltung zentrale, bewährte Verfahren und Standards für den Datenbetrieb sowie die Verwendung von Algorithmen und KI umfassen.
Das Wertversprechen für die Datenbereitschaft von Organisationen besteht in der Entwicklung der erforderlichen datenspezifischen Rollen und organisationsweiten Kompetenzen, um alle anderen datenbezogenen Aktivitäten zu unterstützen. Dies bedingt die Einstellung und Bindung von ausreichend Datentalenten, wobei der eigentliche Erfolg von der Aktivierung der gesamten Organisation abhängt. Zu den Maßnahmen führender CDOs zählen die Definition verschiedener interner Datenpersönlichkeiten, die Kategorisierung jeder Rolle in der Organisation sowie die Erstellung von beruflichen Entwicklungsplänen für diese Rollen.
Die Weiterbildung von Mitarbeitern außerhalb der CDO-Abteilung, beispielsweise durch Schulungen für Führungskräfte und Fachexperten zum Thema „Datenübersetzung“, generiert eine signifikante Nachfrage nach Datenprodukten. Die Weiterbildung von Mitarbeitern trägt zudem dazu bei, lokale Champions zu fördern, die die Verantwortung für die Integration und Übernahme von Datenprodukten in ihren jeweiligen Geschäftsbereichen übernehmen. Mitarbeiter mit Kundenkontakt müssen die Grundlagen verstehen, beispielsweise wie eine Kennzahl berechnet wird, wie man den Durchschnitt senkt und Trends auf niedrigerer Ebene identifiziert. Andernfalls besteht die Gefahr, dass sie aus Angst, einen Fehler zu machen, die falsche Zahl nehmen oder sie falsch interpretieren, zu ihren alten Prozessen zurückkehren.
Inwiefern ist es CDOs möglich, ihren individuellen Wertbeitrag zu messen, zu visualisieren und zu evaluieren?
Für CDOs ist die präzise Definition des Wertversprechens in sämtlichen Einflussbereichen eine unerlässliche Voraussetzung, um ihren Wert zu quantifizieren, zu kommunizieren und in manchen Fällen auch zu evaluieren. Einige führende CDOs haben damit begonnen, qualitative und quantitative Messungen zu entwickeln, die dazu dienen, potenzielle Unter- oder Überinvestitionen in Dateninitiativen zu vermeiden.
Ein CDO gab an, dass Geschäftseinheiten Datenprodukte weniger häufig anfordern oder nutzen würden, wenn sie den damit verbundenen Preis der Datenteams und der zugrunde liegenden Datenbestände/Plattformen berücksichtigen müssten. Dies könnte eine Erklärung dafür sein, warum einige Organisationen vor internen Rückverrechnungsmodellen zurückschrecken. Preisdaten bieten Führungskräften die Möglichkeit, die effiziente Verwendung ihres Budgets besser zu evaluieren. Des Weiteren besteht für Geschäftseinheiten, die eigene Mittel für die Realisierung von Dateninitiativen bereitstellen, das Interesse, messbare Ergebnisse zu erzielen.
Datenverantwortliche beginnen vielfach mit einer „Schatten“-Rückverrechnung (d. h. dem theoretischen internen Transferpreis) und einem „Schatten“-Ertragskonto (d. h. der ermöglichten Ertragssteigerung) für jede Dienstleistung, jedes Produkt oder jeden Vermögenswert, der/das/die der CDO-Einheit gehört. Der Begriff „Schatten“ verweist dabei darauf, dass es sich (noch) nicht um eine formelle Gewinn- und Verlustrechnung handelt. Die Schatten-Rückverrechnung stellt eine wesentliche Grundlage zur Bewertung von CDO-Projekten dar, unabhängig davon, wer die Kosten dafür trägt. Sowohl die CDO- als auch die Geschäftseinheiten greifen häufig auf die vom CFO kontrollierten zentralen Budgets zurück, um die Rückbuchung zu decken, da Dateninitiativen von strategischer Bedeutung sind. Der Vorteil von (Schatten-)Rückbuchungen und Ertragskonten lässt sich wie folgt zusammenfassen: Die effiziente Zuweisung von Ressourcen, das gesteigerte Interesse der Geschäftseinheiten an der Akzeptanz und dem Erfolg sowie die Anregung der CDOs zum Wechsel in den Verkaufsmodus sind wesentliche Vorteile. Zudem lässt sich der Wertbeitrag der CDOs leichter nachweisen.
Die Wertmessung von Datenprodukten stellt eine wesentliche Herausforderung für die Rolle des CDO dar. Es ist von entscheidender Bedeutung, dass CDOs in der Lage sind, die Vorteile und den Wertbeitrag ihrer Datenprodukte überzeugend zu kommunizieren. In diesem Kontext ist es von entscheidender Bedeutung, das Potenzial von Datenprodukten für konkrete Geschäftsanwendungsfälle aufzuzeigen. Es wird empfohlen, dass CDOs mindestens die folgenden Indikatoren messen:
Die Auswirkungen von Leuchtturm-Datenprodukten auf das Geschäft lassen sich wie folgt messen:
1. Akzeptanzrate des Datenprodukts für interne Kunden (z. B. Mitarbeiter mit Kundenkontakt) oder externe Kunden
2. Verbesserung des Datenprodukts gegenüber einer Basislinie oder einem Referenzfall vor der Implementierung (durch A/B-Tests), z. B. Reduzierung der Abwanderung B. Arbeitsstunden pro Datenprodukt oder -funktion, zusätzlich benötigte CPU
Qualitative Messung: Fähigkeit, das Geschäft zu unterstützen, Reaktionsfähigkeit auf Feedback und Erfüllung von SLAs durch Umfragen
Qualitative Messung: Reife der agilen Datenproduktteams (z. B. Ausgereiftheit der agilen Zeremonien) durch Umfragen Die Präsentation hochwertiger Leuchtturm-Datenprodukte und ihrer geschäftlichen Auswirkungen unterstützt die Leiter der Geschäftsbereiche dabei, sich ein Gefühl dafür zu verschaffen, welche Möglichkeiten bestehen.
Eine rationale Investitionsentscheidung erfordert jedoch eine präzise Kostenschätzung. Vor dem Einsatz der Teams ist es erforderlich, dass CDOs diese in Übungen zur Projektdimensionierung einbeziehen, um die benötigten Rollen und Arbeitsstunden für potenzielle Datenprodukte zu ermitteln. Die CDO-Abteilung sollte für jeden Geschäftsbereich eine Datenprodukt-Roadmap entwickeln, welche die jeweilige Geschäftsstrategie sowie die Ziele und Schlüsselergebnisse widerspiegelt und deren Umsetzung gewährleistet. Ein CDO berichtete uns, dass er einen jährlichen Workshop zum Thema „Executive Value Engineering“ abhält. Im Rahmen dieses Workshops wird eine Liste mit 60 bis 70 Ideen für Datenprodukte erstellt, welche anschließend auf zehn Kandidaten und schließlich auf vier Datenprodukte reduziert wird. Diese vier Datenprodukte werden im darauffolgenden Jahr realisiert. Die Entscheidung basiert auf einer 2×2-Matrix, in der auf der einen Achse die geschätzten geschäftlichen Auswirkungen und auf der anderen Achse die geschätzten Ressourcenanforderungen (d. h. Kosten) abgebildet sind.
Ein CDO-Pionier, Sebastian Klapdor, CDO von Vista, einem Marketing- und Designunternehmen, hat verschiedene Kennzahlen definiert, um den von seinem Team generierten Mehrwert zu quantifizieren. Die Einführung von Datenprodukten sowie die Durchführung von Messungen vor und nach der Implementierung führten bei Vista zu einer zusätzlichen Gewinnsteigerung von 90 Millionen US-Dollar. Ein beträchtlicher Anteil dieser Gewinnsteigerung ist jährlich wiederkehrend.
Mohammed Aaser von Domo Inc. beschreibt vielseitige Datenbestände und Plattformen als „Fließband“, welches die Entwicklung von Datenprodukten in großem Maßstab im gesamten Unternehmen ermöglicht. Der CDO entwickelt und optimiert das „Fließband“ kontinuierlich, beseitigt unermüdlich alle Engpässe und berücksichtigt das Feedback der Benutzer. Der Mehrwert wird jedoch von den Teams generiert, die Datenprodukte auf Basis von Datenbeständen und Plattformen entwickeln, welche mit zunehmender Reife eine höhere Dezentralität aufweisen und von den jeweiligen Geschäftsbereichen ausgeführt werden können.
Daher obliegt es CDOs, verschiedene qualitative und quantitative Messungen durchzuführen, um den Wert, den sie mit Datenbeständen/Plattformen generieren, zu messen, zu demonstrieren und zu beanspruchen.
Die Auswirkungen von Mehrzweck-Datenprodukten/-Plattformen auf das Geschäft lassen sich mittels quantitativer Messungen erfassen. Dabei kann die Nutzung und das Engagement des Datenbestands und der Plattform gemessen werden, beispielsweise anhand folgender Kennzahlen: Die quantitative Messung umfasst die Anzahl der Benutzer, das Datenvolumen sowie die Verarbeitungszeit von Abfragen, welche unter Verwendung des Datenbestands und der Plattform durchgeführt werden. Die qualitative Messung beinhaltet anekdotische Berichte über die Verbesserungen des anwendungsfallgesteuerten Datenproduktentwicklungsprozesses, welche von Teams der Geschäftseinheit und der CDO-Einheit erstellt werden. Die betriebliche Effizienz des Datenprodukt-/Plattform-Teams wird durch die folgenden Kennzahlen gemessen: B. Arbeitsstunden pro Datenbestand/Plattform
Quantitative Messung: Geschwindigkeit der Entwicklung von Funktionen und der Integration von Quellsystemen
Der Aufbau eines Mehrzweck-Datenbestands/einer Mehrzweck-Plattform wie „Customer 360“ erfordert ein beträchtliches Budget und hat in der Regel eine lange Entwicklungszeit (je nach Unternehmen ein bis drei Jahre).
Vor Beginn der Entwicklung ist es empfehlenswert, dass CDOs in Zusammenarbeit mit den Leitern der Geschäftseinheiten die priorisierbaren Mehrzweck-Datenbestände und -Plattformen ermitteln. Im Rahmen der Priorisierung der relevanten Mehrzweck-Datenbestände und -Plattformen ist eine Schätzung des zugehörigen Wertepools pro Bereich auf der Grundlage der 30 bis 40 Datenprodukte, die innerhalb von fünf Jahren ermöglicht werden könnten, erforderlich. Hierbei ist eine grobe Schätzung angemessen.
Die Grundlage für die Budgetierung der Investitionen bildet die durchschnittliche Rendite der bereits bestehenden Datenprodukte sowie eine pauschale Reduzierung für den zusätzlichen Entwicklungsbedarf, welcher für den Aufbau auf diesen Mehrzweck-Datenbeständen und -Plattformen erforderlich ist. Da solche Bestände und Plattformen funktionsübergreifend sind und einen strategischen Wert aufweisen, übernimmt in der Regel der CFO die Rolle des Projektsponsors. Dennoch ist nach der Entwicklung eine interne (Schatten-)Rückverrechnung durchzuführen, bei der die geschätzte Wirkung, die der Geschäftsbereich erzielen möchte, und die durchschnittliche Rendite von anwendungsfallgesteuerten Datenprodukten zugrunde gelegt werden. Alternativ besteht die Möglichkeit, CDOs auf Basis von Nutzer- oder Nutzungsdaten zu definierende Preismodelle zu entwickeln.
Die Wertmessung von Datenarchitektur und -verwaltung fokussiert sich im Wesentlichen auf die zentrale und effiziente Verwaltung von Daten, beispielsweise durch die zentrale Zuweisung von Lizenzen und Instanzen oder die Rationalisierung von Systemen. Wendy Batchelder, SVP und CDO von Salesforce, führt aus, dass sich derartige Vorhaben häufig durch schnelle Erfolge auszeichnen und der CFO ein exzellenter Partner bei der Umsetzung der Projekte ist. Die Implementierung eines Tiering-Schemas, welches die Kriterien für die Klassifizierung von Abfragen hinsichtlich ihrer Geschwindigkeit definiert, führte zu einer signifikanten Reduzierung der Kosten.
Die Auswirkungen der Datenarchitektur auf das Geschäft lassen sich wie folgt zusammenfassen:
Quantitative Messung: Verbesserung der Kostenbasis durch zentrales Management und Rationalisierung von Systemen gegenüber einer Basis vor der Implementierung
Zukunftsfähigkeit der Datenarchitektur und -verwaltung
Qualitative Messung: Fortschritt bei der System-Roadmap (Status quo gegenüber Zielzustand)
Qualitative Messung: Fortschritt bei den Datenrichtlinien (Status quo gegenüber Zielzustand)
Qualitative Messung: Fortschritt beim Datenkatalog (Status quo gegenüber Zielzustand)
Wertmessung der Datenbereitschaft der Organisation Initiativen zur Förderung der Datenkompetenz werden von führenden CDOs in enger Zusammenarbeit mit internen Partnern wie der Personalabteilung und externen Partnern wie Universitäten entwickelt. Ziel ist die Erstellung eines Bildungsprogramms sowie die Schaffung datenspezifischer beruflicher Entwicklungswege.
Um die Effektivität ihrer Bildungsbemühungen zu evaluieren, sollten CDOs Net Promoter Score (NPS)-Umfragen durchführen. Ein befragter CDO erzielte für seine Schulung des mittleren Managements, welche den Schwerpunkt auf Wertschöpfung und ethische Nutzung von Daten legt, einen erstklassigen NPS von 80 bis 90.
Die Leistungsmessung im organisatorischen Einflussbereich basiert auf drei Messungen:
1. Quantitative Messung: Abschlussquote der Mitarbeiterschulungen, Akademien, Bootcamps und E-Learnings zur Datenkompetenz
2. Quantitative Messung: Net Promoter Score der Mitarbeiterschulungen, Akademien, Bootcamps und E-Learnings zur Datenkompetenz
Fazit: Die Rolle des CDO entwickelt sich zu einem entscheidenden Werttreiber in modernen Unternehmen. Der Erfolg basiert dabei auf der ausgewogenen Orchestrierung von schnellen Erfolgen durch Datenprodukte und dem nachhaltigen Aufbau von Dateninfrastrukturen. Die Quantifizierung und Kommunikation des geschaffenen Mehrwerts durch etablierte Messgrößen und Schatten-Verrechnungsmodelle ermöglicht es CDOs, ihre strategische Bedeutung zu untermauern. Nur durch die systematische Verzahnung aller vier Einflussbereiche und deren kontinuierliche Evaluation können CDOs langfristig erfolgreich sein und einen nachhaltigen Beitrag zur Unternehmenswertsteigerung leisten.
FAQs:
- Welche konkreten Wertversprechen muss ein CDO in den verschiedenen Einflussbereichen erfüllen? Antwort: Ein CDO muss in vier Bereichen Wert schaffen: Bei Datenprodukten durch die Entwicklung spezifischer Lösungen für Geschäftsprobleme, bei Datenbeständen durch die Schaffung wiederverwendbarer Ressourcen, in der Datenarchitektur durch effiziente Systemverwaltung und in der Organisation durch Entwicklung von Datenkompetenzen.
- Wie können CDOs den Erfolg ihrer Dateninitiativen messbar machen? Antwort: Dies erfolgt durch eine Kombination aus quantitativen Kennzahlen (z.B. Akzeptanzraten, Kosteneinsparungen, ROI) und qualitativen Messungen (z.B. NPS-Scores, Reifegradanalysen). Dabei spielen auch Schatten-Verrechnungsmodelle eine wichtige Rolle zur Bewertung der tatsächlichen Wertschöpfung.
- Warum ist die Balance zwischen kurzfristigen Erfolgen und langfristigem Plattformaufbau so wichtig? Antwort: Wie Mohammed Aaser von Domo Inc. betont, müssen CDOs zeitnah Mehrwert generieren, um ihre Position zu rechtfertigen, gleichzeitig aber auch nachhaltige Strukturen aufbauen. Der alleinige Fokus auf Plattformen könnte zu späte Erfolge bedeuten, während nur kurzfristige Wins keine nachhaltige Transformation ermöglichen.
- Wie kann ein CDO die organisationsweite Datenkompetenz erfolgreich entwickeln? Antwort: Dies geschieht durch die Definition verschiedener Datenpersönlichkeiten, die Entwicklung spezifischer Schulungsprogramme, die Förderung lokaler Champions und die kontinuierliche Messung des Fortschritts durch Kennzahlen wie Schulungsabschlussquoten und NPS-Werte.
- Welche Rolle spielt das „Value Engineering“ bei der Priorisierung von Datenprojekten? Antwort: Das Value Engineering, beispielsweise durch jährliche Workshops, ermöglicht eine systematische Bewertung und Priorisierung von Datenprodukten anhand ihrer geschäftlichen Auswirkungen und Ressourcenanforderungen. Dies stellt sicher, dass die wertvollsten Initiativen zuerst umgesetzt werden.
- Wie können CDOs die Akzeptanz ihrer Initiativen in den Geschäftsbereichen sicherstellen? Antwort: Dies erfolgt durch die enge Zusammenarbeit bei der Entwicklung von Produkt-Roadmaps, die Einbindung der Geschäftsbereiche in die Priorisierung, transparente Kostenschätzungen und die Demonstration von Erfolgen durch Leuchtturmprojekte.
Quellenangaben: