Bedeutung und Aufgaben des Chief Data Officers (CDO)

Die Rolle des Chief Data Officers findet sich in immer mehr Unternehmen. Während sie anfangs als datenverwaltende, rein technische Position eingeführt wurde, rückt sie mehr und mehr in den Vordergrund. Inzwischen decken CDOs alles ab, was mit Daten zu tun hat: Von der Erfassung, der Verwaltung, Infrastruktur und Sicherheit über die Auswertung, Analyse und dem Einsatz der Daten bis zur Schaffung von datenbasierten Geschäftsmodellen. Somit hat der Chief Data Officer eine sehr hohe Bandbreite an Aufgaben und Verantwortungen, die wir hier näher definieren möchten.

Inhaltsverzeichnis

Chief Data Officer (CDO) Infografik: Definition und Aufgaben

Die Aufgaben und Verantwortungen des Chief Data Officers

Die Aufgaben des Chief Data Officers sind so breit wie das Feld “Daten”. Ursprünglich war der CDO dafür verantwortlich, Sicherheitsaspekte zu etablieren und gegebenenfalls Datenpflege auszurollen. Aus dieser sehr defensiven Arbeit haben sich mit der Zeit zwei Stränge an Aufgaben des Chief Data Officers entwickelt: Die “Defense” und die “Offense”.

Die „Defense“: Daten sichern, dokumentieren, pflegen und zur Verfügung stellen

Beginnen wir mit der undankbaren, unsichtbaren, aber historisch primären Aufgabe des CDOs. Die sogenannte “Defense” beschäftigt sich mit allen Themen, die sich um die Erfassung, Speicherung, Dokumentation, Pflege und Sicherheit von Daten dreht. Hier steht also die Datenhaltung als eines, die Datensicherheit als zweites und die Data Governance als drittes im Fokus.

Beginnen wir mit der Datenhaltung. Als Unternehmen festgestellt haben, dass sie immer mehr Systeme und Kanäle in ihrer IT-Landschaft einsetzen, die Daten produzieren, war es meist schon zu spät. Daten wurden in den verschiedensten Formaten, in den verschiedensten Silos gespeichert und es gab weder Wissen über die Existenz noch die Qualität oder den Inhalt von Datenquellen. Folglich war die erste Idee, einen Posten einzurichten, der sich mit dieser Aufgabe befasst. Die Architektur und Infrastruktur zu dokumentieren und gegebenenfalls zu erweitern. Klassische Begriffe wie Data Developer, Data Architect oder Data Engineer sind hier von Relevanz. Das Ziel war zuerst das Data Warehouse – also die strukturierte, voraggregierte Bereitstellung von Datenauszügen – und zunehmends nun auch immer mehr der Data Lake – die Replikation von strukturierten und unstrukturierten Rohdaten sowie deren Weiterverarbeitung in ein Konglomerat an Datenbanken und Speichern.

Bald wurde jedoch festgestellt, dass Infrastruktur der Datenhaltung nicht genüge tut. Es muss ein großer, umfassender Prozess im Hintergrund etabliert sein, das die vorhandenen Daten auch dokumentiert und pflegt. Diese Data Governance als Framework, Data Management als operative Aufgabe, hat in den letzten Jahren rasant an Relevanz gewonnen. Denn nur Daten, die verlässlich (siehe auch Big Data Veracity) genutzt werden können, sind wertvoll.

Beispiele für Anwendungen im Bereich Data Management und Governance sind unter anderem:

Durch diese historische Entwicklung und vor allem mit der seit 2018 etablierten DSGVO kam ein weiteres Fachgebiet auf den Schreibtisch des Chief Data Officers: Die Datensicherheit. Während gewisse Aspekte – zum Beispiel Zugriffskontrolle und Netzwerksicherheit – selbstverständlich schon lange in Unternehmen verankert sind, hat es durch das zunehmende Verständnis des Werts von Daten an Bedeutung gewonnen, sich um die Sicherheit seiner Daten zu kümmern. Dies geht so weit, dass diese Aufgaben rund um den Schutz von Daten inzwischen sogar eine neue Stelle schaffen, der sich explizit um dieses Thema widmet: Der Chief Information Security Officer.

Zusammengenommen ist die “Defense” die Datenverwaltung, von sowohl Aspekten der Infrastruktur, als auch der Inhalte und Zugriffe. Hierbei ist die Aufgabe des CDOs die Daten für weitere Verarbeitung zur Verfügung zu stellen: Möglichst einfach (für diejenigen die dürfen), möglichst fehlerfrei, möglichst nutzbringend.

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Die „Offense“: Daten analysieren und als Mehrwert einsetzen

Der zweite Aufgabe des Chief Data Officers ist die “Offense”. Hier handelt es sich um den Einsatz der Daten, um Mehrwert zu schaffen. Konkret also um Verarbeitung und Analyse von Daten um Innovation zu schaffen, Prozesse zu optimieren oder mehr Umsatz zu generieren. Auch in dieser Aufgabe der CDOs kann man in drei Kategorien der Tätigkeiten unterscheiden.

Der erste Teil ist Data Analytics. In diese am weitesten verbreitete Kategorie fallen alle Tätigkeiten die das Reporting, Business Analysis oder Visualisierung fallen. Das Ziel dieses Feld ist die deskriptive und statistische Analyse von Daten, um KPIs auszuweisen und Zusammenhänge darzustellen. Im Bezug auf die Visualisierung von Daten ist auch ein großer Teil dieser Aufgabe die Business-Stakeholder mit Möglichkeiten auszustatten, sich selbst an Daten zu bedienen und diese zumindest rudimentär auszuwerten (z.B. durch variable Dashboards). Die in diesem Bereich arbeitenden Data Analysts haben daher auch immer eine sehr enge Bindung an das Business und die Domänenexperten, um Mehrwert durch ihre Arbeit zu generieren.

Die zweite Kategorie ist das Feld von Data Science, Big Data und Künstliche Intelligenz. Während im Prinzip große Überschneidungen zur Datenanalyse vorliegen, konzentriert sich dieser Bereich mehr auf die Anwendung von künstlicher Intelligenz und maschinellem Lernen auf große Datenmengen. Vor allem auch die Verarbeitung von unstrukturierten Daten wie Bildern, Audioaufnahmen oder Videos setzen Data Science von Data Analytics ab. Da Machine Learning und Artificial Intelligence auch höhere Fachkompetenz benötigen als die Erstellung eines Dashboards, ist der oben erwähnte Self-Service auch seltener einsetzbar.

Beispiele für den Einsatz von künstlicher Intelligenz sind unter anderem:

Die dritte Aufgabenkategorie der Offense ist die Innovation. Während auch im Bereich Data Science Innovation stattfinden kann und Data Science und Big Data definitiv auch als Methoden in der Innovation Anwendung finden, ist es doch ein anderer Fokus. Chief Data Officers werden oft als Initiatoren für data-driven business, also die Ausstattung eines Unternehmens mit digitalen Geschäftsmodellen, gesehen. Dieser Teil der digitalen Transformation setzt einen großen Teil Entrepreneurship voraus, welchen CDOs im Profil haben sollten. Das Ziel ist es, entweder datenbasierte Produkte oder Services zu entwickeln oder direkt Daten zu monetarisieren, was neue Vertriebswege eröffnet.

Folglich ist die “Offense” die Verarbeitung und somit der Einsatz der Daten um Mehrwert zu schaffen. Ob Insights, Optimierung oder neue Geschäftsmodelle – es gibt viele Aspekte wie Daten gewinnbringend eingesetzt werden können.

Macht der Chief Data Officer wirklich alles?

Zusammengefasst kann man erkennen, dass der Chief Data Officer Aufgaben in allen Bereichen hat, die mit Daten zu tun haben. Von der Architektur über die Security in die Analyse bis zur Innovation – es wird viel von Chief Data Officers erwartet. Da sich das Profil über die Jahre immer weiter angereichert hat, ist es auch selbstverständlich, dass heute nicht jeder CDO alle diese Rollen erfüllt. Teilweise werden sie mit anderen Rollen wie dem CIO geteilt, andererseits gibt es neue Positionen die sich auf Teilaufgaben konzentrieren (z.B. der Chief Information Security Officer). Alles in allem kommt es auf die Position des CDOs im Unternehmen an, ob sein Schwerpunkt auf der Defense, der Offense oder einer Kombination dieser beiden Bereiche liegt.

Fähigkeiten des Chief Data Officers

Wie aus den Aufgaben des CDOs ersichtlich, muss ein Chief Data Officer auch ein sehr offenes Mindset mitbringen. 

Fachliche Fähigkeiten

Als eine der fundamentalsten Eigenschaften muss er unserer Ansicht nach eine klare Affinität für Technologie mitbringen. Die vielen feinen systemtechnischen Zahnräder, die in der Produktion, Speicherung und Auswertung von Daten eine Rolle spielen, benötigen ein klares Verständnis wie digitale Produkte und Prozesse ablaufen. Mit aktuellen Herausforderungen, wie zum Beispiel dem Einsatz des Internet of things, wird dieses Verständnis auch intensiver gefordert werden.

Neben dieser technischen Komponente ist auch der dahinter liegende logische Aspekt sehr zentral. Ein Verständnis für Daten, deren Produktion und nachfolgende Auswertung ist nötig, um effizient zu führen. Vor allem auch in statistischen Bereichen wie dem Machine Learning ist es unabdingbar, mindestens ein Grundverständnis für die Prozesse mitzubringen. Hier gibt es oft das Gegenargument, dass ein Manager wenig Fachkenntnisse besitzen muss, um effizient zu führen. Während dies im Kern richtig ist, ist das Feld von Data Science und vor allem datenbasierter Innovation noch so jung und von technischen Diskussionen geprägt, dass es oft fachliche Blockaden geben wird, zu denen der CDO mindestens eine fundierte Meinung haben sollte.

Charakterliche Eigenschaften

Während diese beiden Aspekte eher fachlich sind, gibt es andere, charakterliche Eigenschaften die einen Chief Data Officer auszeichnen. Zum einen benötigt ein CDO ein sehr hohes Maß und auch Commitment zu Struktur. Diese Struktur ist nötig, da viele der Prozesse in den datenbasierten Arbeiten noch nicht standardisiert sind und erst einen Maturitätsprozess durchlaufen müssen. Zudem ist es eine große Bandbreite an Arbeitsfeldern, die zusammengehalten und geführt werden möchte, was besondere Anforderungen an Übersicht und Weitblick stellt. Daher ist strukturiertes, konsolidiertes Arbeiten unabdingbar.

Zum anderen benötigt der Chief Data Officer Kreativität, vor allem wenn wir über den Bereich der Offense sprechen. Die meisten der heute erhobenen Daten sind nicht neu. Was neu ist sind die Menge, die Zugänge und – wenn man Mehrwert generieren möchte – die Auswertung und der innovative Einsatz dieser Daten. Daher ist es absolut zentral, dass ein CDO eine Vision bereitstellen kann, wie mit Daten im Unternehmen gearbeitet werden soll. Diese Offenheit für neue Ansätze steht selbstverständlich etwas im Widerspruch zu den strukturierten Vorgehensweisen, die der Chief Data Officer ebenso besitzen muss. Doch ist genau dies die Kunst dieser Position: Eine Führungsperson zu sein, die Technik und Menschen, die Struktur und Kreativität, nahtlos vereint um die Zukunft mit Daten zu ebnen.

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Abgrenzung zu Chief Digital Officer (CDO), Chief Information Officer (CIO), Chief Technology Officer (CTO), Chief Analytics Officer (CAO), Chief Data Scientist (CDS), Chief Information Security Officer (CISO),..

Die digitale Transformation hat immer weitere notwendige Rollen hervorgebracht, die weitreichende Befugnisse benötigen. Daher ist es teilweise schwierig, den Unterschied auf C-Level-Ebene im Auge zu halten. Hier möchten wir sehr kurz die Abgrenzung des Chief Data Officers zu anderen C-Positionen erläutern.

Chief Data Officer vs. Chief Digital Officer (CDO)

CDO vs. CDO – so fängt der Spaß schon an. Im Grunde haben die beiden Rollen das Ziel, das Unternehmen in seiner digitalen Transformation voran zu treiben. Während hingegen der Chief Digital Officer aber sich um alle Prozesse, Geschäftsmodelle und Handlungen in einem Unternehmen kümmert und diese zu digitalisieren versucht, ist der Chief Data Officer schon zwei Schritte tiefer in der Umsetzung dieser digitalen Arbeitsweise. Wer noch nicht digital arbeitet, kann noch nicht datengetrieben arbeiten. Folglich ist es nicht unüblich, dass ein Unternehmen zuerst einen Chief Digital Officer ins Gremium holt, auf diesen dann ein Chief Data Officer folgt, welcher den Staffelstab (für diesen Teilbereich) übernimmt und das Unternehmen in der Datennutzung spezialisiert.

Chief Data Officer vs. Chief Information Officer (CIO)

Im Optimalfall arbeiten Chief Information Officer – der sich vor allem um die IT-Infrastruktur, deren Systeme und Modellierung kümmert – und der Chief Data Officer Hand in Hand. Vor allem in “defensiven” Themen ist eine enge Kooperation notwendig: Viele Systeme liegen in der Hand des CIOs, andere sind aber hauptsächlich im Einsatz durch CDOs und somit mit viel Anspruch zu akquirieren und pflegen. Wie die harte Trennlinie zwischen IT-Infrastruktur-Verantwortlichen CIO und Daten-Infrastruktur-Verantwortlichen CDO genau ist, ist variabel und oft der unternehmenseigenen Interpretation geschuldet.

Chief Data Officer vs. Chief Technology Officer (CTO)

Während CDO und CIO sich in den defensiven Themen des Chief Data Officers verbünden, knüpfen CTO und CDO in den offensiven Themen an. Der Chief Technology Officer ist ein technikaffiner Evangelist, was in vielen Einsatzzwecken eine direkte Verbindung zum CDO hat. Als bestes Beispiel gilt IoT oder auch die gesamte Kanallandschaft: Neue Technologien neigen dazu, Daten zu erzeugen. Und diese zu auszuwerten und wiederum auf andere neue Technologien auszuspielen ist Aufgabe des Innovationsaspekts des CDOs. 

Chief Data Officer vs. Chief Analytics Officer (CAO)

Analytics und Machine Learning ist ein Subset des breiten Aufgabenfelds des Generalisten Chief Data Officer. Gibt es einen Chief Analytics Officer, fokussiert dieser sich eben auf diese Themen und übernimmt gerne die bereitgestellten Daten eines CIOs. Folglich ist der CAO eine Spezifizierung des CDOs und muss nur einen Teil der Aufgaben bewältigen, was zur Spezialisierung führt.

Chief Data Officer vs. Chief Data Scientist (CDS)

Während Chief Data Officers eine sehr starke Managementperspektive einnehmen, wird beim Einsatz eines Chief Data Scientists noch mehr auf die fachliche Komponente geachtet. Einerseits führt dies dazu, dass er meist ein kleineres Team führt und noch mehr im Doing verankert ist, andererseits auch dazu, dass er nicht unbedingt Teil der Geschäftsleitung, sondern vielmehr Teil eines technischen Teams ist. Nicht selten ist jedoch auch der Schritt vom Chief Data Scientist zum CDO zu finden.

Chief Data Officer vs. Chief Information Security Officer (CISO)

Der Chief Information Security Officer ist, ähnlich dem Chief Analytics Officer, ein CDO in Spezialisierung. Der CISO konzentriert sich auf die Sicherheitsaspekte wie Zugriffsbereichtigung, Abwehrmaßnahmen und ähnliches und bedient damit nur einen kleinen aber hochrelevanten Aspekt der Arbeit des generellen CDOs. Neben dem CISO gibt es weitere, ähnlich spezialisierte Rollen, die sich aus dem allgemeinen Rollenbild eines Chief Data Officers herausschälen, da spezieller Fokus auf dieses Thema im Unternehmen gelegt wird.

Der Karriereweg zum Chief Data Officer-Posten

In der Datenwelt gibt es bisher selten eindeutige Karrierewege, da noch viele Positionen und Rollen im Entstehen sind. Prinzipiell sehen wir allerdings zwei Entwicklungswege zum Chief Data Officer-Posten.

Vom Manager zum CDO

Einer der momentan häufigsten Wege aufgrund der geringen Dichte an Fachexperten und somit niedrigen Durchdringung der Führungsetage ist wohl ein Transfer von einer Abteilungsleitungs- bzw. Managementsposition in die Rolle des CDOs. Häufig arbeiten Kandidaten seit geraumer Zeit in (technischen) Projektleitungsrollen, als Abteilungsleiter in IT-Bereichen oder eben in anderen C-Level-Rollen wie CIO oder CTO.

Der Fachexperte: Vom Data Scientist zum CDO

Der andere Weg ist die Karriereleiter des Fachexpertens. Hier sehen wir eine relativ stringente Vorgehensweise, um sich in die Chief Data Officer Rolle vorzuarbeiten:

Relevanz des Chief Data Officers in heutigen Unternehmen

Wie eingangs erwähnt, hat sich sowohl Aufgabengebiet als auch Wahrnehmung des Chief Data Officers in den letzten Jahren gewandelt. Ursprünglich als verwalterische Tätigkeit, die sehr defensiv agiert hat und an zum Beispiel den CIO berichtet hat, sind CDOs viel zentraler in die geschäftsführenden Tätigkeiten integriert. Der Chief Data Officer von Heute berichtet nicht mehr an C-Level, sondern ist selbst in direkter Zusammenarbeit mit CEO darauf bedacht, dass Daten als hochwertige Ressource zur Verfügung stehen und genutzt werden. 

Wenn die Frage gestellt wird, ob man heute einen Chief Data Officer benötigt oder dies eine Rolle ist, die bald wieder verschwinden wird, wird man von uns ein ganz klares “Ja, braucht man” hören. Alleine der defensive Anteil der Arbeit mit Sicherheit und Dokumentation, mit DSGVO-Vorschriften und Zugängen, mit Kontrolle über die produzierten und verwalteten Daten rechtfertigt die Position. Erst wirklich relevant und auch sichtbaren Erfolg bringend wird der CDO eben mittels der Offensive: Der bewusste, gezielte Einsatz von Daten im gesamten Unternehmen und dessen Geschäftstätigkeiten.

Faktisch ist es so, dass die Nutzung von Daten ohne Unterstützung der Geschäftsführung meist ein sehr aussichtsloses Unterfangen ist. Data Science, Big Data, Data Governance – alle Initiativen benötigen mindestens eine sehr gut ausformulierte Datenstrategie und einen C-Level Vertreter, der diese Initiativen voran bringt. Da die Bandbreite an Aufgaben allerdings kaum auf eine Person zu münzen sind, die bereits andere Themen verantwortet (Digital, Information, Security..), muss jedes Unternehmen sehr genau analysieren, ob es nicht einen Verantwortlichen für Daten und deren Nutzung einsetzen möchte. Egal welche Argumente dem widersprechen – wir sind überzeugt, dass es in Zukunft nicht mehr ohne einer oder mehreren zentralen Positionen mit direktem Datenbezug gehen wird. Vor allem bei den Unternehmen, die auf dem Weg sind, umfassend Daten und Künstliche Intelligenz einzusetzen.

Was ist Kobold AI?

Kobold AI bietet den Einsatz künstlicher Intelligenz ohne technisches Vorwissen. Einfach, schnell und günstig KI anwenden, um Mehrwert durch Daten zu generieren.

Wie es funktioniert erklärt unser interaktives Video: