Cabinet de recrutement en Analytics et Data Science

CHIEF DATA OFFICER, EIN NEUER BERUF

Big Data, Business Intelligence, Analytics: Wo stehen die Unternehmen in Bezug auf diese Themen? Was haben sie in ihren Führungsstrukturen unternommen, um für ihre Daten, ihre Tools und ihr neues Know-how eine Hebelwirkung zu schaffen? Wie positionieren sie diese Themen in ihren Managementstrukturen?

Einige semantische Hinweise:

– Big Data: Das immense Datenvolumen, das von uns Einzelpersonen jeden Augenblick produziert wird: Diskussionen in sozialen Netzwerken und Blogs (nicht strukturierte Daten), Internetbrowsen, Einkäufe; von unseren „Maschinen“ und Systemen, oft ohne unseren Willen: Geolokalisierung, Radarkontrollen, Geldabheben, Telefongespräche (strukturierte Daten); von unseren Verwaltungen; von unseren Gesundheitssystemen; von den Mitarbeitern an Studien: Verbraucherstudien, medizinische Studien usw., und natürlich von den Unternehmen selbst im Rahmen ihres Betriebs.

– Business Intelligence (BI): Es handelt sich um die intelligente Aufarbeitung von Daten, oft eher unternehmensintern, die eine bequeme Lektüre und eine rasche Entscheidungsfindung ermöglicht. Die BI-Tools überlegen nicht (der Entscheider denkt nach), sie ordnen die Informationen der Vergangenheit.

– Analytics (oder „Predictive Analytics“): Es geht um die Analyse dieser (großen) Datenvolumen mit Hilfsmitteln künstlicher Intelligenz und komplexen Algorithmen. Analytics stellt auf der Grundlage dieses Rohstoffs Überlegungen an und generiert präzise Empfehlungen zur Leistungsverbesserung. Analytics beantwortet Fragen wie: „Welche Kombination von Aktionen bei welchen Kunden einleiten, um sie zu binden? Um ihnen ein bestimmtes neues Produkt zu verkaufen?“; „Welche Komponenten in ein neues Parfum geben, um einen neuen Trend zu schaffen?“; „Welche Handlungen sind ein Zeichen für betrügerisches Verhalten?“; „Was ist ein Vorzeichen für einen Zwischenfall?“; usw.

 

Worum geht es für die Unternehmen?

Der Markt bietet heute sehr komplexe Tools, verstreute, manchmal sehr umfangreiche und völlig unstrukturierte Daten zu erfassen, um sie für deren Analyse zu ordnen. Für die Unternehmen geht es darum, alle Elemente aus dieser ganzen Bandbreite zu koordinieren und ihnen somit stichhaltige und wertbringende „Insights“ für ihre Unternehmensbereiche (Marketing, Risiko, Vertrieb, R&D, Innovation…) zu liefern.

Dies ist die dem Chief Data Officer zukommende Aufgabe (sofern es ihn gibt, was noch selten der Fall ist). Er muss die wichtigen Interessen seines Unternehmens verstehen, im Zentrum der strategischen Überlegungen stehen (und dies bereits weit im Vorfeld), echte Einflussmöglichkeiten und Hilfsmittel haben. Er muss somit ein Mitglied des Vorstands sein. Er sucht für jedes Businessmanagement nach den von Analytics zu regelnden Themen und koordiniert die Erstellung der Architektur für die Industrialisierung der Prozesse, von der Sammlung von Daten bis zur Lieferung der Empfehlungen an die Geschäftsleitung. Seine Aufgabe ist es, die „Analytik-Fabrik“, die die vorhandenen Daten bestmöglich verwaltet, aufzubauen und dann zu managen. Natürlich überwacht er ständig die gesamte „Wertschleife“:

– über die neuen Themen, die zu regeln sind, um den Unternehmensbereichen bei der Verbesserung ihrer Leistungen zu helfen,

– über die Datenquellen, die sich ständig vervielfachen und verändern (die sozialen Netzwerke, die Blogs sind beispielsweise Quellen, die gerade erst nutzbar geworden sind),

– über die Mittel, diese Daten auf Anforderung zu erfassen, zu speichern und zu exportieren,

– über die Mittel zu ihrer Auswertung: Zum Beispiel das Aufkommen von Textmining (die Fähigkeit der Algorithmen, Text zu verstehen, um Informationen herauszuziehen und diese zu strukturieren, um sie zu analysieren) hat die Auswertung von Diskussionen ermöglicht, die auf Blogs und in den sozialen Netzwerken zum Thema „Produkt“ stattgefunden haben,

– und erneut über die neuen Themen, die mit den neuen Datenquellen und den neuen Verarbeitungstools behandelt werden können (der Kreis schließt sich…)

Viele Unternehmen, bis hin zu den größten, verfügen über Daten mit außerordentlichem Potenzial (oder sie sind in der Lage, darüber zu verfügen). Aber diese Informationen sind verstreut und wenig mobil, so dass dieser Wert nicht genutzt wird. Die technischen Mittel sind jedoch heute vollständig virtualisierbar, es sind sehr wenige Infrastrukturen am Standort notwendig, notwendig sind allein die grauen Zellen und die mobilisierende Energie eines CDO!

Die Kompetenzen des Chief Data Officer

Diese Position ist natürlich selten und neu. Der CDO benötigt zunächst die oben angesprochenen technischen Kompetenzen (in Verbindung mit den technologischen Big-Data- und Analytics-Tools) und natürlich Seniorship, das er sich als Manager- oder Geschäftsführungs-Consultant erworben hat und was ihm eine starke Sensibilität für die strategischen Interessen des Unternehmens verleiht. Daneben muss der Chief Data Officer differenzierende „Verhaltens-“/Leadership-Kompetenzen besitzen.

Die Forschungen von Uman Partners in diesem Bereich führen uns zu der Empfehlung, von diesen Führungskräften die Fähigkeit zu verlangen, „strategisch“ zu sein, Innovationen managen zu können, komplexe Inhalte aufzugreifen und sich mit diesen zu entwickeln, und über eine natürliche Leichtigkeit zu verfügen, mit dem Top-Management – und mit der Komplexität seiner Organisation – umzugehen. Wir messen diese Kompetenzen (und andere) natürlich so, dass sie so weit wie möglich eine Prognose des Erfolgs dieser Talente ergeben, die heute notwendigerweise andere Funktionen ausüben.

Benoît Binachon – Uman Partners – Executive Search For Data Driven Functions

Lesen Sie das Interview auf RHAdvisor.

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