Thought Leadership
Treiber, die die zukünftigen D&A-Rollen beeinflussen
Die wachsende Bedeutung und strategische Wichtigkeit von D&A – zum Beispiel bei der digitalen Beschleunigung des digitalen Geschäfts – schaffen neue Herausforderungen für Unternehmen und ihre D&A Führungskräfte. Einige traditionelle IT-Rollen werden durch „Citizen“-Rollen unterbrochen, die von nicht-technischen Geschäftsanwendern ausgeführt werden können. Es entstehen weitere neue hybride Rollen, die funktions- und abteilungsübergreifend sind und IT- und Geschäftskenntnisse miteinander verbinden.
Mehrere Schlüsselfaktoren tragen zur Entstehung dieser Rollen bei, darunter:
- Eingang von Daten in die analytische Infrastruktur
- Modellzugang und -entwicklung
- Verteilung und Zugriff auf Berichte und Erkenntnisse
- Die zunehmende geschäftsfeldorientierte Analytik hat zu Teilzeit- und Hybridfunktionen über Abteilungen und Geschäftszweigen hinweg.
- Das algorithmische Geschäft schafft neue Verantwortlichkeiten und Rollen für die Manager von D&A und erfordert andere, komplexere Fähigkeiten in Bereichen wie KI.
- Die zunehmende Abhängigkeit von Echtzeit-Analysen (mit Streaming-Daten) erfordert andere Fähigkeiten und eine andere Denkweise.
- Immer mehr Daten werden in die Cloud verlagert, und die Unternehmen suchen nach einer Infrastruktur, die Skalierbarkeit (Wachstum), Agilität (Geschwindigkeit) und Kostenoptimierung unterstützt.
- Die traditionellen Aufgaben der Datenverwaltung werden durch das Auftauchen neuer Nutzer beeinträchtigt, die mehr Autonomie bei der Datenverwaltung fordern.
- Datenmanagement-Rollen müssen sich weiterentwickeln, um der neuen und steigenden Nachfrage nach einem Datenzugang zu erfüllen.
- Neue Citzien Roles – wie der Citizen Data Scientist und der Citizen Data Engineer – ergänzen traditionelle Rollen, wie die des Entwicklers für Extraktion, Transformation und Laden (ETL).
- Die Notwendigkeit, neue Daten zu prototypisieren, führt zu anpassungsfähigeren Formen der Verwaltung, die wiederum Änderungen in der Organisation und den Rollen im Zusammenhang mit D&A zur Folge haben.
Ein Technologe schaut, was man mit Daten machen kann. Ein Compliance-Beauftragter weiß, was mit Daten zu tun ist und berücksichtigt dabei Vorschriften wie die DSGVO. Aber da technologische Innovationen wie KI die Möglichkeiten bis an die Grenzen der Vorstellungskraft erweitern und Vorschriften oft hinter dem Innovationstempo hinterherhinken, stellt sich eine dritte Frage: Was sollte man mit Daten gemacht werden? Dies ist der Bereich der Datenethik. Bild 3 zeigt, wie die Verschmelzung verschiedener Fähigkeiten zur Schaffung neuer D&A-Rollen führen kann.
Zu den betriebswirtschaftlichen Fachkenntnissen gehören auch Fähigkeiten zum Veränderungsmanagement, die oft als „Soft Skills“ bezeichnet werden, wie zum Beispiel Kreativität und Kommunikation.
Neu entstehende Rollen für D&A
Da die Transformation zum digitalen und algorithmischen Geschäft weitergeht, müssen Unternehmen bereit sein, neue Rollen zu entwickeln.
Hier sind nur einige davon zu nennen:
1. Daten-Ethiker
Was macht ein Daten-Ethiker?
Der Datenethiker durchdenkt die unbeabsichtigten Folgen der Datennutzung und ermittelt die Risiken und Chancen. Welcher Wert kann durch neue Datennutzungen generiert werden und entspricht dieser den Werten der Organisation? Da nicht alle unbeabsichtigten Folgen von Daten vorhergesagt werden können, achtet der Datenethiker auf unvorhergesehene Folgen, die zu unverhältnismäßigen Einblicken in das Leben von Menschen führen können.
Schließlich ist der Datenethiker dafür verantwortlich, alle Beteiligten für ethische Fragen zu sensibilisieren. Wenn KI im Spiel ist und Schlüsselthemen wie erklärbare KI und Bias-Erkennung, wird die Rolle des Datenethikers sehr technisch und mathematischer Natur. Was ist die Bias-Erkennung? Zu den größten Fehlerquellen im Machine Learning zählt der sogenannte Bias-Effekt. Er führt zu systematisch angelegten Verhaltensverzerrungen künstlich intelligenter Modelle. Das lässt sich mit einem Menschen vergleichen, der aufgrund von Vorurteilen „unfair“ handelt.
2. Data Product Manager
Was macht ein Data Product Manager?
Diese Rolle ist von entscheidender Bedeutung, wenn Geschäfts- und Informationsleiter die Monetarisierung von Daten vereinbaren, um Einnahmen zu erzielen oder andere finanzielle Vorteile zu erlangen. Die Rolle umfasst drei Schlüsselfunktionen. Die erste ist die Konzeption und Planung neuer Wege zur Monetarisierung von Daten. Die zweite ist die Identifizierung oder Entwicklung von Märkten für Informationen bei Partnern und anderen. Die dritte Aufgabe ist die Koordination mit IT, Marketing, Finanz-, Rechts- und anderen Produktmanagementgruppen, um die Ziele des Informationsprodukts umzusetzen.
3. Decision Engineer
Was macht ein Decision Engineer?
Entscheidungsingenieure unterstützen Entscheidungsprozesse, um sicherzustellen, dass die besten Entscheidungen getroffen werden. Sie verfügen über ein tiefes Verständnis dafür, wie effektive Entscheidungsprozesse funktionieren, und bieten auch menschliche und soziale Perspektiven. Entscheidungsingenieure entwickeln proaktiv bessere Wege, um optimale Entscheidungen zu treffen, indem sie verschiedene Techniken und Automatisierung nutzen.
4. Knowledge Engineer
Was macht ein Knowledge Engineer?
Diese Rolle widmet sich der Unterstützung des Unternehmens durch Regeln, Wissensgraphen oder anderen Modellen als Konzeptualisierung des Domänenwissens.
Autoren: Jorgen Heizenberg, Saul Judah und Alan D. Duncan
