Die Vorteile eines Data-Platform-Teams

Seit Jahren kämpfen Unternehmen darum, den Wert der Datenproduktion zu optimieren. Seit Jahren haben Organisationen versäumt, den Ertrag aus ihren Dateninvestitionen zu maximieren. Warum ist das so, und was sollten Sie tun, um Ihre Chancen zu erhöhen?

Zentrale Datenteams, die darauf abzielen, eine Datenplattform zu erstellen und gleichzeitig Datenanwendungsfälle bereitzustellen, wurden geschaffen und sind oft der IT unterstellt. Die Geschäftsabteilungen hingegen haben versucht, Wert aus ihren Datensilos zu schaffen, indem sie Tools kaufen und Berater einstellen, da die Geschäftsleiter Ergebnisse jetzt wollen, nicht, wenn ein solches zentrales Team sie planen kann.

Es gab mehrere Wellen, um Datenteams wieder zu zentralisieren, angetrieben durch Enterprise Data Warehouses, unternehmensweite Data Lakes und viele mehr. Erst kürzlich haben sich mit dem Aufkommen des Datenmischmaschs Strategien an die verteilte Natur von Daten angepasst. Statt sie wieder zu zentralisieren, dezentralisieren große Unternehmen ihre Datenteams außerhalb der IT und betten sie in das Geschäft ein.

Diese Teams sind mit einer Datenplattform ausgestattet, die weiterhin innerhalb der IT aufgebaut wird. Was sind die Vorteile eines Datenplattform-Teams?

Warte, was, Daten sind nicht IT?

Da IT für Informationstechnologie steht, kann die Rolle einer IT-Abteilung ziemlich weit gefasst sein. Als minimale Verantwortung ist die IT-Abteilung dafür zuständig, die Hardware- und Softwaresysteme innerhalb einer Organisation zu warten. Kurz zusammengefasst: Die IT-Abteilung sorgt dafür, dass der Rest des Unternehmens ordnungsgemäß ausgestattet ist, um ihre Aufgaben zu erfüllen.

Wenn man sich (halb-)technologische Unternehmen ansieht, wird die Produktentwicklung oft ebenfalls der IT zugeordnet. Diese Produkte werden für die Kunden des Unternehmens oder für interne Benutzer entwickelt, dennoch wird die Entwicklung von einer einzelnen Abteilung mit einem klaren Geschäftsziel geleitet. Prozesse werden eingerichtet, um die Zusammenarbeit zwischen dem Entwicklungsteam und den Geschäftsführern zu stärken.

Das ist der Hauptunterschied zu Daten: Datenanwendungsfälle — maschinelles Lernen-Algorithmen und Vorhersagen, Berichte, … — sind alles individuelle Produkte und können für verschiedene Stakeholder entwickelt werden. Es gibt keine einzelne Abteilung oder Geschäftsführerin, die leicht zwischen ihnen priorisieren kann, noch kann sie alle geschäftlichen Anforderungen erfassen und übersetzen. Diese Datenanwendungsfälle sollten von separaten Produktteams entwickelt werden, aber wahrscheinlich alle dieselbe Datenplattform nutzen. Es ist diese Datenplattform, die ein gemeinsames Ziel hat: Ihre Datenarbeiter zu befähigen, Wert aus ihren Anwendungsfällen zu schöpfen.

Eine Datenplattform

Aber, was ist eine Datenplattform? Für die meisten Softwarekomponenten ist es auf hoher Ebene sehr klar: Ein CRM (Customer Relationship Management)-System enthält alle meine Kunden und verwaltet meine Beziehungen und möglicherweise meine Interaktionen mit ihnen, ein Abrechnungssystem erstellt Rechnungen und sendet sie an Kunden, … Eine Datenplattform hingegen, nun ja, sie macht etwas mit Daten, aber was?

Eine Datenplattform umfasst eine Vielzahl von Funktionen. Um Daten zu valorisieren, möchten Sie höchstwahrscheinlich Daten aus mehreren Ihrer Softwaresysteme kombinieren. Keines dieser Softwaresysteme ist dafür ausgelegt, alle Daten Ihres Unternehmens zu enthalten. Eine Datenplattform muss daher alle Daten speichern und in erster Linie tatsächlich die Daten aufnehmen. Danach möchten Sie geschäftliche Transformationslogik auf diese Daten anwenden und sie für die Nutzung in Berichten strukturieren oder einen Algorithmus für maschinelles Lernen mit den Daten trainieren. Diese Ergebnisse müssen dann einem Verbraucher Ihrer Erkenntnisse präsentiert und regelmäßig aktualisiert werden. All diese Fähigkeiten kombiniert, sind das, was Sie Ihre Datenplattform nennen. All diese Fähigkeiten werden oft von verschiedenen Tools behandelt (un)glücklicherweise.

Diese Datenplattform ist das Software- (und Hardware- oder Cloud-Infrastruktur-) System, das die Menschen verwenden, um Daten zu verarbeiten und daraus Wert zu erzielen.

Hier kommt das Datenplattform-Team

Daher ist die Wartung der Datenplattform eine IT-Verantwortung. Im Vergleich zu typischen Softwaresystemen wie einem CRM-System besteht die Datenplattform aus mehreren Komponenten, und ich werde das Team, das alle diese Tools wartet, als "Datenplattform-Team" bezeichnen. Sollte dieses Datenplattform-Team innerhalb Ihrer IT-Abteilung organisiert sein? Möglicherweise. Nicht unbedingt. Und das ist nicht der Schwerpunkt des Punktes, den ich heute ansprechen möchte.

Das Datenplattform-Team sollte eine Plattform bereitstellen und warten, die die Fähigkeit zur Datenaufnahme, Datenspeicherung, Datenumwandlung, Berichterstattung, maschinellem Lernen, Zeitplanung, … hat. Schnell besteht diese Plattform aus 6 oder mehr Tools. Wenn das Plattformteam all diese Tools warten und miteinander integrieren muss, können Sie sich vorstellen, dass das Team ziemlich groß sein muss und einige Zeit braucht, um alles einzurichten. Da dies keinen direkten Wert liefert, sondern die Wertschöpfung unterstützt, werden Sie verstehen, dass dies schnell zu einer Budgetherausforderung wird.

Daher besteht die Verantwortung des Datenplattform-Teams darin, die erforderlichen Komponenten auszuwählen, vorzugsweise verwaltete Dienste, um die Wartung zu reduzieren, und sie zu integrieren und gleichzeitig eine klare Aufteilung der Fähigkeiten zu gewährleisten. Dies sollte einen Wandel im Fokus der Datenarbeiter von der Erstellung und Wartung einer Datenplattform hin zur Bereitstellung von Wert aus Daten ermöglichen.

Ein Wechsel des Fokus zur Wertschöpfung

Durch die Nutzung Ihrer Datenplattform können sich Ihre Datenarbeiter darauf konzentrieren, Daten zu transformieren, Modelle des maschinellen Lernens zu trainieren und Datenprodukte bereitzustellen, die Wert schaffen. Es spielt keine Rolle, ob Ihre Datenarbeiter noch zentral organisiert oder in einem Datenmischmasch-Modell föderiert sind: Durch Ihre Datenplattform haben Sie Ihre Datenarbeiter von der Wartung ihrer eigenen Tools befreit. Dies ermöglicht es ihnen, tief in die Geschäftsprozesse und -ziele einzutauchen und nach Mustern zu suchen, die zu diesen Unternehmenszielen führen.

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