Obwohl die Funktion des Chief Data Officer noch vergleichsweise neu ist, hat sich das Anforderungsprofil bereits stark gewandelt. Eine der Triebfedern war und ist die stetig wachsende Datenflut mithilfe wissenschaftlicher Methoden besser nutzbar zu machen. [...]
Die Position des CDO ist im Wesentlichen auf das Erreichen dreier wesentlicher Geschäftsziele hin konzipiert:
– umfassendes Firmenwachstum voranzutreiben– den Wirkungsgrad von Maßnahmen zu verbessern– und Risiken zu managen.
Von diesen drei Zielvorgaben profitieren alle unternehmerischen Prozesse und Tätigkeiten. Jeffrey McMillan , CDO bei Morgan Stanley, hat dazu auf dem zurückliegenden CDO Summit in New York einige Empfehlungen gegeben. Er konzentriert sich dabei auf fünf Analyseaspekte beziehungsweise strategische Prozesse beim Umgang mit Daten.
1. Firmen sollten sicher stellen, dass ihre Data-Science-Strategie sich im Einklang mit der Unternehmensstrategie befindet.
Gute Datenwissenschaftler sind nicht einfach zu finden. Anstatt aber zu viel Zeit darauf zu verwenden, den idealen Datenexperten zu finden, hält McMillan noch etwas anderes für mindestens genauso wichtig. Nämlich dass diese Person versiert ist, was unternehmerische und vertriebliche Belange angeht. „Ich halte es für zielführender lieber einen eher durchschnittlichen Datenexperten einzustellen, der dafür ein wirklich profundes Verständnis des Unternehmens mitbringt als umgekehrt. Die Umkehrung nützt Ihnen im Firmenalltag nicht viel. Es geht nicht um Algorithmen, sondern um ein fundamentales Verständnis unternehmerischen Handelns.“ Hat ein Unternehmen sich durchgerungen die Position eines CDOs zu besetzen, muss es alles daran setzen, diese Person mit den notwendigen Befugnissen und Ressourcen auszustatten sowie dafür zu sorgen, dass sie innerhalb der Firma Respekt genießt. „Wenn niemand im Unternehmen dafür Sorge trägt, die Empfehlungen des CDO umzusetzen, untergräbt das seine Position. Und es werden keine weiteren Ressourcen bereitgestellt. Das kennen wir aus anderen Bereichen: wir erfahren täglich eine ganze Menge über die Welt, in der wir leben. Aber nur sehr weniges davon ändert tatsächlich unser Verhalten. Hier müssen Unternehmen und CDOs sich gleichermaßen auf die Dinge konzentrieren, die geeignet sind, unser Verhalten wirklich zu ändern.“
2. Ermutigen Sie die Nutzer mit Datenvisualisierungen zu arbeiten
Folgt man McMillans Ansicht ist es wichtiger, geringere Datenmengen möglichst vielen Mitarbeitern zugänglich zu machen, als sehr große Datenmengen in den Händen weniger zu belassen. Für McMillan sichert diese Vorgehensweise vitale Unternehmensinteressen, weil sie die Daten zu den eigentlichen Entscheidungsträgern bringt. „Die Entscheidungsträger im Unternehmen brauchen Ihre Algorithmen nicht. Was sie brauchen sind Informationen, die sie in der Praxis nutzen können.“ Bei Morgan Stanley plant McMillan allen Mitarbeitern diese Daten zugänglich zu machen: „Unsere Vision ist die: Innerhalb der nächsten fünf Jahre soll jeder einzelne Mitarbeiter, jede einzelne Mitarbeiterin unsere Unternehmens zu einem Datenvisualisierungs-Tool Zugang bekommen. Etwa 15 bis 20 Prozent aller Beschäftigten wollen wir zudem befähigen, mithilfe eines solchen Tools ihre eigenen Inhalte zu erstellen.“
3. Schaffen Sie einen spezifischen Handlungsrahmen
McMillan hat dazu einen Prozess entwickelt, der es erheblich vereinfacht Entscheidungen zu treffen. Im englischen Original bezeichnet er diesen Rahmen als „next-best action framework“. Damit ist ein System gemeint, das in Echtzeit lernt, sich weiter entwickelt und anpasst. McMillan beschreibt diesen Prozess wie folgt: „Jedes einzelne Detail, zu dem, was ein Mitarbeiter in seinem Tätigkeitsbereich tut oder tun kann, wird in dieses System aufgenommen. Diese Daten werden dann mit den eigenen Erwartungen, dem historischen Verhalten, dem Verhalten der Kunden, den Marktbedingungen und etwa 400 weiteren Faktoren abgeglichen. Dann optimieren wir das System sukzessive, und zwar im Hinblick auf die speziellen Bedürfnisse des Kunden und des jeweiligen Mitarbeiters. Dieser Prozess fördert eine ganze Reihe von Ideen zutage, die nach einem Punktesystem bewertet und eingeordnet werden. Zum Beispiel, ob es besser ist einen Kunden wegen eines ungedeckten Schecks anzurufen oder um ihn zu einem Golfausflug einzuladen. Und dann beobachten wir, was der Kunde tut.“ Laut McMillan war es innerhalb dieses Handlungsrahmens eine der erfolgreichsten Strategien ihren Kunden eine Anlageberatung in Echtzeit anzubieten. In Zahlen: 16.000 Kunden nahmen dieses Angebot wahr.
4. Verhelfen Sie digitaler Intelligenz zum Durchbruch
Wenn wir von künstlicher Intelligenz sprechen, liegt der unternehmerische Wert in dem was in „Intelligenz“ steckt. Deshalb bevorzugt McMillan den Begriff der „digitalen Intelligenz“. „Wir digitalisieren das menschliche Verständnis in einer Art und Weise, die einem Mehrwert erbringt. Schlussendlich werden nicht diejenigen die Gewinner sein, die lediglich eine Technologie zur Verfügung stellen. Es werden die Unternehmen und Institutionen sein, die über Wissen verfügen. Wer über Wissen und Informationen verfügt, der wird sich in diesem Feld behaupten. Jemand muss einer Maschine beziehungsweise einem Algorithmus ’sagen‘ wo genau sie beginnen sollen. Eine Maschine lernt nicht von alleine.“ Und auch wenn die Materie noch so komplex ist, McMillan ermahnt seine Zuhörer alles so einfach wie möglich zu machen. „Seien Sie versichert, zu guter Letzt interessiert sich niemand dafür wie schwierig es vielleicht gewesen ist, es so einfach zu machen. Nur ob es einfach ist.“
5. Entscheiden Sie sich für einen holistischen Ansatz beim Datenmanagement
McMillan spricht eine deutliche Warnung aus: Verzichtet man beim Datenmanagement auf einen holistischen Ansatz wird der Versuch entweder scheitern oder bei weitem nicht die Ergebnisse bringen, die ein Unternehmen sich erwartet. Der Fokus sollte dabei auf den wichtigsten unternehmensstrategischen Aspekten liegen.
Be the first to comment