Letzte Woche organisierte Dataminded eine Runde zum Thema Datenführung. Wir luden 20 Entscheidungsträger großer Datenorganisationen aus Belgien, den Niederlanden und Deutschland ein. Ihre Rollen wurden als "Leiter der Daten", "Leiter der Datenverwaltung", "Leiter des Geschäftsbereichs für fortgeschrittene Analytik", "Leiter des Datenmanagements", … beschrieben. Und obwohl ihre Titel unterschiedlich sind, waren ihre Herausforderungen ähnlich.

Die Nacht gab uns einen Einblick in das Leben eines Datenführers. In diesem Blog möchte ich einige meiner eigenen Erkenntnisse teilen.

Umgang mit dem GenAI-Hype aus der Geschäftswelt, während du Ordnung in deine Datenlandschaft bringst.

Die Führungskräfte, mit denen wir gesprochen haben, wussten sehr gut, was sie wollten. Die Vision für ihre Datenabteilungen ist für die meisten Führungskräfte klar. Aber der Weg dorthin ist lang. Und man kann nicht alles auf einmal erledigen. Datenabteilungen ziehen in die Cloud, umarmen das Denken in Datenprodukten, binden föderierte Datenteams ein, führen Programme zur Datenverwaltung ein, richten KI-Rahmenwerke ein, … Gleichzeitig sind die Geschäftsmenschen noch ungeduldiger geworden als in der Vergangenheit. Sie denken, GenAI wird all ihre Probleme lösen. Mit ChatGPT sind sofortige Ergebnisse für sie greifbar. Und sie erwarten dasselbe von ihren Datenabteilungen.

Ein leitender Angestellter erzählte die Geschichte von der Organisation eines 2-Tage-Hackathons mit mehr als 50 Datenwissenschaftlern und -ingenieuren. Die Geschäftswelt war begeistert, weil einige erstaunliche Ergebnisse erzielt wurden. Alle feierten den Erfolg des Hackathons. Aber diese glücklichen Vibes verwandelten sich schnell in unrealistische Erwartungen. „Sieh an, das kann man in 2 Tagen erledigen. Warum braucht ihr 6 Monate, um etwas zu industrialisieren?“ Es ist, als würde ein Gärtner seine Pflanzen anschreien, schneller zu wachsen.

Die Geschäftsmenschen werden ungeduldiger mit den Datenführern. Und ja, ich habe ChatGPT verwendet, um dieses Bild zu erzeugen.

Du musst ein paar Federn raufen, um Ergebnisse zu liefern

Die meisten Menschen im Raum waren Kunden von Dataminded. Alle sind kompetente Führungskräfte und alle haben talentierte Menschen in ihrer Organisation. Alle Führungskräfte haben ein klares Mandat, „Wert aus Daten zu schaffen“. Dennoch gibt es Unterschiede zwischen den Organisationen. Während einige Organisationen kämpfen, um Momentum aufzubauen, liefern andere Anwendungsfall nach Anwendungsfall und erzielen signifikante Renditen. Ich fragte einige erfolgreiche Führungskräfte, was sie unterschiedlich gemacht haben. Sie gaben mir zwei Antworten:

• Sei laserfokussiert darauf, deine Geschäftspartner erfolgreich zu machen. Das geht weiter als nur zu fragen, was sie von den Daten wollen. Das bedeutet, ihre Ziele, ihre Position in der Organisation, die Beziehungen zu anderen Abteilungen, die Spannungen zwischen Gruppen, die Geschichte, … tiefgreifend zu verstehen.

• Trau dich, Dinge abzulehnen, die nicht funktionieren. Ein Datenführer sah sich mit der Implementierung eines Datenvaults konfrontiert, die seit 2 Jahren läuft und erneut verzögert wurde, ohne bedeutende Ergebnisse. Er wechselte die Vorgehensweise zu einem anderen Ansatz. Ein anderer Leiter hatte es mit einem bestimmten Team zu tun, das sich immer gegen Veränderungen wehrte und seine Bemühungen sabotierte. Er stellte sie auf einen Nebenweg. Damit macht man sich nicht immer beliebt. Und tatsächlich besteht das Risiko, selbst von diesen Personen sidelined zu werden, die eigene politische Bewegungen und Shadow-IT-Datenabenteuer starten werden. Deshalb kann man das nicht tun, ohne auch den ersten Punkt zu beachten.

Wo zieht man die Grenze? Zu wissen, wann man für Veränderungen drängt und wann man geduldig sein sollte, ist mehr eine Kunst als eine Wissenschaft. Ich bewundere die Führungskräfte, die ein gutes Gleichgewicht zwischen beidem finden können. Denn ich habe in der Vergangenheit oft darin versagt.

Manchmal muss man ein paar Federn raufen. Generiert von ChatGPT.

Konsistenter Pragmatismus über Perfektion

Die Datenlandschaft wird mit neuen Schlagworten und Technologien bombardiert. Gleichzeitig kämpfen viele Datenorganisationen weiterhin, um die Grundlagen richtig zu machen. Die meisten Führungskräfte stimmten zu, dass, wenn man jede großartige neue Idee bis zum Extrem treibt, dies in der Regel kontraproduktiv ist. Einige Beispiele:

• Eine große Organisation beschloss, starke Governance auf Dashboards in der Produktion einzuführen. „Kein Blick mehr auf die falschen Daten“. Sie definierten einen mehrstufigen Prozess und eine ganze Liste von Checkmarks, die man erfüllen musste, bevor man seine Dashboards in die Produktion veröffentlichen konnte. Ergebnis? Fast kein Dashboard endete in der Produktion. Und nicht-produzierte Dashboards wurden stattdessen verwendet.

• Eine andere große Organisation betrachtete ihre Landschaft und stellte fest, dass sie im Laufe der Zeit trotz bester Absichten mit einem Daten-Sumpf endeten. Sie könnten die Notbremse für alle Anwendungsfälle ziehen und 2 Jahre damit verbringen, eine zentralisierte "einzige Version der Wahrheit" unter Verwendung von Techniken wie Datenvaulting zu erstellen. Stattdessen blickten sie kritisch darauf, welche Datensätze tatsächlich von strategischer Bedeutung waren und oft in mehreren Anwendungsfällen wiederverwendet wurden. Sie kamen zu dem Schluss, dass es ein solches Asset gab, das sie als Wettbewerbsvorteil betrachteten, und sie verbrachten viel Zeit und Mühe damit, ein hoch zuverlässiges Datenprodukt daraus zu erstellen.

Pragmatismus bedeutet nicht, „Abkürzungen zu nehmen“. Im Gegenteil. Pragmatismus bedeutet, dorthin zu gelangen, wo man hin will, Schritt für Schritt. Immer das Ziel im Auge behalten in jedem Schritt.

Konsistenter Pragmatismus über Perfektion. Bild generiert von ChatGPT.

Fazit

Datenführer sehen sich heute zunehmendem Druck aus der Geschäftswelt gegenüber, während sie versuchen, sich zu organisieren. Um erfolgreich zu sein, ist es wichtig, dass du die Bedürfnisse deiner Stakeholder tiefgreifend verstehst und den Mut hast, Veränderungen innerhalb deiner Organisation voranzutreiben. Diese Veränderung wird nicht über Nacht stattfinden. Du benötigst einen pragmatischen Ansatz, um dorthin zu gelangen.