Datengesteuerter Erfolg hängt von starken, vielfältigen, funktionsübergreifenden Datenteams ab. IT-Führungskräfte geben Tipps, wie man Teams zusammenstellt und unterhält, die auf die Gewinnung aussagekräftiger Dateneinblicke ausgerichtet sind. [...]
Was passiert, wenn ein Unternehmen die neuesten und besten Datenanalysetools einsetzt, aber kein erstklassiges Analyseteam zusammenstellt? Verpasste Chancen und eine Menge verschwendeter Zeit und Geld.
Ein hervorragendes Analyseteam kann den Unterschied zwischen unzureichenden Erkenntnissen und einem großen Vorsprung vor der Konkurrenz ausmachen. Aber ein Analyseteam lässt sich nicht einfach über Nacht zusammenstellen. Es erfordert harte Arbeit und Sorgfalt, um die richtigen Leute und die richtige Mischung von Fähigkeiten zusammenzubringen.
„Eine der größten Herausforderungen für Unternehmen ist nicht die Erfassung der Daten selbst, sondern die Entwicklung eines Teams, das die Daten anwendet und Veränderungen im gesamten Unternehmen vorantreibt“, sagt Laura Smith, CIO des Gesundheitsdienstleisters UnityPoint Health.
„Der Aufbau und die Aufrechterhaltung eines erfolgreichen Teams war noch nie so herausfordernd wie in den letzten 18 Monaten – insbesondere im Gesundheitswesen“, sagt Smith. „Für mich ist mein größter beruflicher Erfolg das Team, das ich bei UnityPoint Health aufgebaut habe. Es war keine leichte Aufgabe, denn der Markt für Analytik ist hart umkämpft.
Aber es ist machbar. Im Folgenden finden Sie einige bewährte Verfahren, die Sie beachten sollten.
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Erstklassige Datenanalysten müssen über eine Ausstattung und einen Zugang zu Daten verfügen, die es ihnen ermöglichen, erfolgreich zu sein.
„Ich habe schon viele Analysten erlebt, die frustriert ein Unternehmen verlassen haben, weil ihr Laptop fünf Jahre alt war und die Datenmenge, die sie verarbeiten mussten, nicht bewältigen konnte“, sagt Theresa Kushner, Data and Analytics Practice Lead bei NTT Data Services, einem globalen IT-Beratungsunternehmen. „Oder es wurde ihnen der Zugang zu den Daten verwehrt, die sie für die Entwicklung der richtigen Algorithmen benötigen. Für den Erfolg von Datenanalysten ist es von grundlegender Bedeutung, dass sie mit aktueller Hardware, aktueller Software und Zugang zu Daten ausgestattet sind.
Das Gleiche gilt für die Bereitstellung sinnvoller Aufgaben. „Kein Datenanalyst möchte Teil eines Teams sein, dessen Arbeit keinen Einfluss auf das Gesamtunternehmen hat“, sagt Kushner. „Das bedeutet, dass man Projekte auswählen muss, die einen Einfluss haben. Das ist leichter gesagt als getan, aber für den Aufbau eines glaubwürdigen Datenanalystenteams ist es von entscheidender Bedeutung.
Den Teammitgliedern muss aufgezeigt werden, welche Bedeutung ihre Arbeit für die Welt im Allgemeinen hat, sagt Smith. „Ich glaube, wir alle wollen wissen, wie unsere Arbeit zu einem größeren Ganzen beiträgt“, sagt sie. „In der Gesundheitsbranche vergleichen wir dies mit einer Berufung. Wir alle kommen zu dieser Berufung mit unseren einzigartigen Fähigkeiten und Talenten.“
Für das Analyseteam bei UnityPoint ist es von zentraler Bedeutung, die positiven Auswirkungen zu erkennen, die jemand auf die Gemeinschaft haben kann, sagt Smith. „Ich stelle dies in den Vordergrund, wenn ich Teammitglieder einstelle“, sagt sie. „Die Leute wollen wissen, wie das, was sie tun, zum Allgemeinwohl beiträgt.“
So hat das Analyseteam beispielsweise eine entscheidende Rolle dabei gespielt, sicherzustellen, dass Patienten und Mitarbeiter während der Pandemie über eine angemessene persönliche Schutzausrüstung (PSA) verfügen. Das Team erstellte ein Dashboard, das PSA-Daten zusammenfasste, um den Führungskräften aussagekräftige Informationen zu liefern, so Smith. „Mit diesen Daten konnten die Führungskräfte in Echtzeit datengestützte Versorgungsentscheidungen treffen und so die Gesundheit und Sicherheit unserer Patienten und Mitarbeiter gewährleisten.“
Förderung von Talenten durch interne Schulungsprogramme
Der Mangel an Fachkräften für Datenanalyse ist hinlänglich bekannt, und der Wettbewerb um diese Fähigkeiten ist hart. Unternehmen, die über die entsprechenden Ressourcen verfügen, sollten in Erwägung ziehen, Schulungs- und Weiterbildungsprogramme anzubieten, um interne Talente zu fördern. Dabei kann es sich um interne Programme oder externe Kurse handeln.
Diese Schulungsprogramme können auch die Form von Mentorenschaften annehmen oder funktionsübergreifende Teams zusammenbringen, um Erfahrungen und Wissen auszutauschen.
„Fördern Sie den Nachwuchs in der Datenanalyse, indem Sie ihn mit einem erfahrenen Analytiker zusammenbringen“, sagt James Rinaldi, Chief Information Technology Advisor am Jet Propulsion Laboratory der NASA. „Sie werden sich schnell weiterentwickeln, aber geben Sie ihnen Projekte, die es ihnen ermöglichen, sich in ihrem Tempo zu bewegen. Lassen Sie sie lernen, wie die Datenarchitektur und die Kultur funktionieren.“
Projekte bieten die Möglichkeit, funktionsübergreifende Teams zusammenzubringen, sagt Rinaldi. „Es lohnt sich, ein paar jüngere Mitglieder in das Team aufzunehmen, damit sie die Möglichkeit haben, Erfahrungen zu sammeln und zu erfahren, wie die Dinge außerhalb ihrer eigenen Organisation funktionieren“, sagt er.
Es ist auch eine gute Idee, die Mitarbeiter in verschiedenen Projekten einzusetzen, sagt Rinaldi. „Lassen Sie es nicht zu, dass die Leute sich in einem einzigen Bereich langweilen oder wohlfühlen“, sagt er.
Bei der Auswahl von Teammitgliedern ist ein guter Start wichtig
Im Profisport ist die Chance, in einem erfolgreichen Team mitzuarbeiten, neben dem Geld oft der Hauptgrund für die Verpflichtung neuer Spieler. Auch bei einem Analyseteam kann es einfacher sein, große Talente anzulocken, wenn diese bereits im Team vorhanden sind.
„Exzellenz zieht Exzellenz an“, sagt Kushner. „Wenn Sie ein Datenanalyseteam aufbauen, zahlt es sich wirklich aus, die erste Einstellung zu einem echten Superstar zu machen.
Das bedeutet nicht, dass die Person der beste Absolvent einer der renommiertesten Universitäten sein muss, sagt Kushner. Aber die Person sollte eine nachweisliche Erfolgsbilanz bei der Nutzung von Daten haben, um in einem Unternehmen etwas zu bewirken.
„Und denken Sie nicht, dass Sie einen Doktortitel in Datenwissenschaft brauchen“, sagt Kushner. „Das ist zwar schön, aber manchmal ist die Schlüsselperson in einem Datenanalyseteam die Person, die am meisten über Ihr Unternehmen weiß. Es bedeutet auch, dass Sie jemanden einstellen, der wirklich Teil des Teams sein will. Sie müssen sowohl im Geiste als auch im Verständnis mit den Zielen des gesamten Teams übereinstimmen.“
Vielfalt zur Priorität machen
Die Vielfalt in der Belegschaft ist heute für viele Unternehmen ein Schwerpunkt, und Datenanalyseteams sollten Teil dieser Bemühungen sein. Dazu gehört auch die Vielfalt der beruflichen Werdegänge.
„Stellen Sie ein Team aus Leuten zusammen, die unterschiedliche berufliche Hintergründe haben“, sagt Jessica Lachs, Vice President of Analytics and Data Science bei DoorDash, einem Anbieter einer Online-Plattform für Essensbestellungen und -lieferungen.
„Ich werde oft gefragt, wie das Standardkandidatenprofil meines Teams aussieht – und die Leute sind überrascht, wenn ich ihnen sage, dass wir keins haben“, sagt Lachs. „Da ich ohne vorherige Datenerfahrung in diesen Bereich eingestiegen bin – und die gesamte Funktion bei DoorDash aufgebaut habe – glaube ich, dass der Aufbau eines Teams aus Menschen mit unterschiedlichen Hintergründen das Team insgesamt besser macht.“
Das Unternehmen erwartet zwar, dass die Kandidaten für das Analyseteam über Programmierkenntnisse und Statistikkenntnisse verfügen, aber „wir haben Erfolg damit, Leute mit einer Reihe von Hintergründen einzustellen, einschließlich Finanzen, Beratung und Wirtschaft, zusätzlich zu eher vergleichbaren technologischen Datenwissenschaftshintergründen“, sagt Lachs.
Durch diesen Ansatz entsteht ein Team, das über alle Fähigkeiten verfügt, die zur Lösung einer Vielzahl von Problemen erforderlich sind, so Lachs. „Selbst wenn jeder Einzelne im Team nicht jedes Problem alleine lösen kann, ist das Ergebnis ein stärkeres Team mit Leuten, die voneinander lernen und gemeinsam eine größere Anzahl von Herausforderungen bewältigen können“, sagt sie.
Teammitglieder bei Laune halten
Es kommt nicht nur darauf an, ein starkes Team aufzubauen, sondern es auch zu halten. Angesichts der heutigen Nachfrage nach Datenanalysten könnten Unternehmen, denen es nicht gelingt, die Mitglieder ihres Analyseteams bei Laune zu halten, diese für andere Positionen gewinnen.
Daher sollten Teamleiter Meilensteine belohnen und den Analysten die Möglichkeit geben, sich weiterzuentwickeln und neue Fähigkeiten zu erlernen. „Datenanalysten wollen eine Marke für sich und ihr Unternehmen schaffen“, sagt Kushner. Dazu brauchen sie Zeit, um Artikel zu schreiben, die ihre Arbeit bekannt machen, und um Zertifizierungen für neue Software, neue Prozesse und neue Ansätze zu erwerben, sagt sie.
„Wenn sie Artikel verfasst haben, sollten Sie sie ermutigen, ihre Arbeiten sowohl auf Konferenzen als auch intern zu präsentieren“, sagt Kushner. „Machen Sie ihre Leistungen öffentlich und sorgen Sie dafür, dass ein ständiger Informationsfluss über ihre Leistungen besteht.
Oftmals denken Manager, dass die Sichtbarkeit des Teams nur intern sein sollte, aber das ist nur die halbe Miete, meint Kushner. „Die Sichtbarkeit muss branchenweit sein“, sagt sie. „Ihre Top-Analysten sollten für andere Top-Analysten sichtbar sein. Wenn Sie Ihren Analysten einen Ort bieten, an dem sie glänzen können, sorgt das für Loyalität und wirft ein gutes Licht auf Ihr Unternehmen und Ihre Organisation.“
Es ist eine gute Idee, in den Kalender jedes Analysten Zeit einzuplanen, um darüber nachzudenken, was als Nächstes geschehen muss, um die Projekte zu dokumentieren, an denen sie arbeiten, und um mit denjenigen im Unternehmen und in der IT zusammenzuarbeiten, die wichtige Informationen beisteuern können, sagt Kushner. „Bei der Arbeit mit Datenanalysten besteht die Tendenz, Projekte voranzutreiben, was dazu führt, dass die Manager oft auch die Mitarbeiter antreiben“, sagt sie. „Das ist eine Formel für Frustration und Fluktuation.
Engagieren Sie sich mit Mitarbeitern aus dem gesamten Unternehmen
Das Analyseteam sollte nicht in einem Vakuum arbeiten. Die Interaktion mit anderen im gesamten Unternehmen hilft dem Team, mit den Geschäftszielen Schritt zu halten und zu verstehen, was für die verschiedenen Mitarbeiter wichtig ist. Außerdem können die Teammitglieder so die Bedeutung der Analytik mit anderen im Unternehmen teilen.
„Binden Sie die Führungskräfte der Wirtschaft in den Prozess ein“, sagt Michael Mayta, CIO der Stadt Wichita, Kan. „Dies ist ein entscheidender Aspekt, denn sie sind diejenigen, die die Daten verstehen und vor allem wissen, welche Fragen mit Hilfe der Daten beantwortet werden müssen.
Die Zusammenarbeit von Analysten und Geschäftsanwendern „schafft eine Lernerfahrung, verbessert den Geschäftsprozess und beschleunigt die Ergebnisse“, sagt Mayta. „Wenn ein Analyst die Daten in ihrer Rohform versteht, aber die geschäftlichen Anforderungen oder die spezifischen Datensätze, die für eine Lösung erforderlich sind, nicht kennt, kann viel Zeit mit Kommunikation oder Trial-and-Error-Entwicklung vergeudet werden.“
Als UnityPoint Health sein Analyseteam aufbaute, „begannen wir damit, Ärzte und Mitarbeiter aus dem gesamten Gesundheitssystem einzubeziehen“, sagt Smith. „Wir brachten Teammitglieder aus den verschiedenen Versorgungsbereichen zusammen, um ihre Bedürfnisse zu erfahren und ihnen die Bedeutung des Einsatzes von Analysen zur Verbesserung der Patientenversorgung zu vermitteln.
Die Möglichkeit, sich einzubringen, geht über ein bestimmtes Problem, das das Team zu lösen versucht, hinaus, sagt Smith. „Andere Möglichkeiten sind der Austausch mit Gleichgesinnten und die Förderung der persönlichen Entwicklung durch Mentorenprogramme.
Das Modell der Zusammenarbeit mit dem Unternehmen hat sich bewährt, sagt Smith. „Wir bauen starke Beziehungen zu unserem Unternehmen auf und [schaffen] so eine Umgebung, in der die Teammitglieder in der Lage sind, großartige Lösungen zu liefern“, sagt sie. „Sie können direkt sehen, warum sie geschätzt werden und welchen Beitrag sie für das Unternehmen leisten. Das ist sowohl für die Zufriedenheit des Einzelnen als auch des Teams von großer Bedeutung.
Schaffen Sie eine „datengestützte“ Kultur
Ein Unternehmen, das Daten einen hohen Stellenwert einräumt, wird das Wachstum und die Verbesserung des Analyseteams fördern. Dies ist der Ansatz der Stadt Long Beach, Kalifornien.
Im Jahr 2018 riefen das Department of Technology & Innovation (TID) und das Office of Civic Innovation der Stadt einen Datenausschuss ins Leben, an dem Mitarbeiter aus 90 % der städtischen Abteilungen beteiligt waren. Ein Jahr später veranstaltete die Stadt eine Citywide Data Challenge, einen viermonatigen „Datenmarathon“, bei dem Mitarbeiter aus verschiedenen Abteilungen zusammenarbeiteten, um mithilfe von Datenanalysetools Herausforderungen zu lösen.
„Bei der Data Challenge konnten Mitarbeiter der Stadt Herausforderungen oder Problemstellungen vorschlagen, die von der Nutzung von Datenanalyse und -visualisierung profitieren könnten“, sagt Lea Eriksen, Direktorin für Technologie und Innovation der Stadt Long Beach. „Es wurden vier Herausforderungen ausgewählt, aus denen dann Teams gebildet wurden, die abteilungsübergreifend an den verschiedenen Herausforderungen arbeiteten.
Ein Beispiel für eine erfolgreiche Herausforderung war die Bewertung und Kartierung der Wohnorte von Einwohnern mit CERT-Ausbildung, um die Widerstandsfähigkeit von Gemeinden im Notfall zu bewerten. Sowohl aus der Data Challenge als auch aus der Arbeit des Datenausschusses wurden Lehren gezogen, die wir zur Umstrukturierung unserer Datenarbeit genutzt haben“, so Eriksen.
Anfang 2021 startete TID eine stadtweite Data Learning Community für städtische Mitarbeiter. „Dies ist ein unterhaltsamer, lernorientierter Raum für Mitarbeiter aus allen Abteilungen der Stadt, in dem sie Fragen stellen und sich darüber austauschen können, wie sie Daten in die Projekte ihrer Teams und Abteilungen einbinden“, sagt Eriksen. „Jeden zweiten Monat laden wir ein anderes städtisches Team ein, um die Tools, Techniken und Ressourcen vorzustellen, die sie nutzen, um Daten in unsere DNA hier in Long Beach einzubauen.“
*Bob Violino ist Autor für Insider Pro, Computerworld, CIO, CSO, InfoWorld und Network World und lebt in New York.
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