Das schlussfolgert Paul Blasé, Principal of Global and U.S. Analytics for Consulting bei PricewaterhouseCoopers. In der Tat, im ersten Teil dieser Artikelserie hatten wir bereits gesehen: Eine digitale Transformation ist keine reine IT-Aufgabe. Es ist die Aufgabe der gesamten C-Riege, denn alle Unternehmensbereiche sind betroffen. Aber bekanntlich gilt: Wenn alle betroffen sind, ist keiner verantwortlich. Daher muss der zum Treiber der digitalen Transformation gekürt werden, der den eigentlichen Kern eines digitalen Unternehmens verantwortet: der Chief Data Officer (CDO), denn er hat die Verantwortung für das Information Management und damit für Information und Daten.
- Die Aufgaben des Business Developer
Business Developer blicken tief in die Geschäftsprozesse und können Unternehmensziele mit Datenanalysen in Verbindung bringen. Sie entwickeln eine erste Fragestellung oder decken ein Problem auf, das anhand der erhobenen Daten gelöst werden soll. Als Schnittstelle zwischen Geschäftswelt und Technik kann er den Nutzen der Analyseergebnisse am besten einschätzen und arbeitet daher eng mit dem Data Analyst zusammen. - Die Aufgaben des Data Analyst
Der Data Analyst besitzt profunde Kenntnis über datengetriebene analytische Methoden, Data Mining-Verfahren und Techniken der Datenvisualisierung. Mit ihnen können Datensätze automatisch klassifiziert oder hinsichtlich ihrer Ähnlichkeit gruppiert werden. So kann der Data Analyst die Aussagekraft der Daten bewerten und relevante Muster und Auffälligkeiten in den Datenströmen erkennen. - Die Aufgaben des Data Manager
Der Data Manager sorgt dafür, dass die Qualität der Daten optimiert wird und sie durch Metadaten ausreichend beschrieben werden. Dazu zählt, dass sich der Data Manager einen Überblick über die Nutzungsrechte verschafft und bei sensiblen Daten weiß, wofür diese verwendet werden dürfen. - Die Aufgaben des Application Developer
Der Application Developer setzt die Plattform auf, auf der die Daten integriert und die Anwendungen entwickelt und installiert werden. Er beherrscht verschiedene Werkzeuge zur Parallelisierung und Echtzeitverarbeitung, so dass die statistischen Modelle des Data Analysten auch auf großen Datenmengen genutzt werden können. - Die Aufgaben des Security Manager
Der Security Manager sorgt dafür, dass die Zusammenführung, Anreicherung und Analyse von Daten keine Rückschlüsse auf Einzelpersonen zulässt und damit die Persönlichkeitsrechte verletzen könnte. Der Security Manager muss also den Datenschutz organisatorisch und technisch umsetzen. - Die 5 Typen von Data Scientists im Überblick
Das Schaubild zeigt noch einmal alle 5 Typen von Data Scientists und ihre Aufgaben im Überblick.
Mit anderen Worten, eine digitale Transformation beginnt beim Information Management. Wenn man eine digitale Transformation einleitet, dann muss hier als erstes aufgeräumt werden. Das erfordert ein Motivieren und Agieren nicht nur auf der C-Ebene, sondern auch auf allen Ebenen der Unternehmensorganisation. Hier wird der CDO von seinen Mitstreitern den Data Scientists, den Data Brokern und den Data Stewards unterstützt. Schauen wir uns in diesem zweiten Teil die Rolle der Data Stewards an.
Rolle des Data Stewards
Data Stewards arbeiten eng mit den Fachbereichen zusammen und sind verantwortlich, dass die Information Governance im Unternehmen nicht nur respektiert, sondern auch gelebt wird. Das ist einer der ersten und wichtigsten Schritte in Richtung digitale Transformation. Es entsteht eine Transparenz der Daten. So können Data Stewards aufzeigen, welche Probleme dem Gesamtunternehmen durch mangelhafte Datenqualität entstehen und welche Herausforderungen bei der digitalen Transformation zu meistern sind. Dabei zeigen sie auch auf, wie sie die Fachabteilungen dabei unterstützen können. Sie haben insofern die Verantwortung für die Unternehmensdaten und das Management dieser Daten. So erhalten sie eine horizontale Sicht über alle Daten.
Die Rolle des Data Stewards lässt sich folgendermaßen beschreiben: Er/Sie
arbeitet im Kontext von Information Governance, die die Regeln und Prozesse definiert, die im Informationsmanagement gelten beziehungsweise ablaufen. So soll sichergestellt werden, dass Information korrekt, konsistent und durchgängig im ganzen Unternehmen angelegt, gemanagt und genutzt wird. Das ist eine der Grundvoraussetzungen eines digitalen Unternehmens.
sorgt dafür, dass die Information Governance von allen im Unternehmen bei allen Tätigkeiten beachtet und umgesetzt wird. Diese Aufgabe sollten sie nicht als polizeiliche Kontrollinstanz erfüllen, sondern im Gegenteil als Dienstleister für die Fachabteilungen.
Was tut ein Data Steward genau?
Dazu gehören unterschiedliche Tätigkeiten wie
die Federführung bei der Entwicklung von Datendefinitionen, um Standards zu propagieren und abzuleiten,
das Aufbauen eines Unternehmens-Vokabulars und das Einführen und Managen eines Daten-Repositories, um entsprechend dem Vokabular die Stamm- und Metadaten zentral verfügbar und konsistent zu halten,
das Etablieren und Nutzen der 360-Grad-Kundensicht per Golden Customer Profile, um digitalen Kunden optimale Kundenerlebnisse zu ermöglichen,
die Unterstützung von Data Profiling, um Fehler in Daten aufzudecken und die Auswirkungen solcher Fehler abschätzen. Er/Sie ist daher auch beteiligt, wenn es um die Priorisierung von Datenqualitäts-Maßnahmen geht.
die Promotion der Nutzung von Daten, um die Digitalisierung des Unternehmens voranzutreiben,
das Überwachen der Datensicherheit und der gesetzlichen Auflagen im Rahmen von Compliance inklusive der Koordination von Data in the Cloud,
das Monitoring der Nutzung und der Qualität der Daten mittels etablierter Datenmetriken,
die Beteiligung bei der Auswahl von Technologien für Information Management inklusive Big Data Management und deren Unterstützung, um Standards und Compliance-Anforderungen zu garantieren,
die Koordination (und Durchführung) des Trainings der Fachbereiche und der Entwicklung von intellektuellem Kapital in den Fachbereichen in Sachen Informationsmanagement und Governance.
Data Stewards haben dazu auch eine Schnittstelle zum Datenschutzbeauftragten, der über die Data Stewards die Umsetzung notwendiger Maßnahmen durchsetzen kann.
Die Aufgaben von Data Stewards sollten natürlich im Rahmen der unternehmensspezifischen Roadmap zur Digitalisierung priorisiert werden.
Wie organisiert man Data Stewards?
Data Stewards sollten gute Kommunikatoren und Vermittler sein sowie geschickt verhandeln können. Als Data Stewards sollten erfahrene Mitarbeiter berufen werden, die das Unternehmen inklusive der informellen Informationskanäle gut kennen, um erfolgreich arbeiten zu können. Das Team der Data Stewards vernetzt sich im Unternehmen und identifiziert in den verschiedenen Fachabteilungen und in der IT dezidierte Ansprechpartner. Es hat auf diese Weise auch die Aufgabe, eine funktionierende Partnerschaft zwischen den Fachabteilungen und der IT zu etablieren. Organisatorisch fasst man am besten das Team mit seinen Ansprechpartnern in den Fachabteilungen und der IT in einem Kompetenzzentrum zusammen. Es berichtet - wie schon eingangs gesagt - an den CDO. Der stellt das Budget zur Verfügung und verantwortet das Programm der Data Stewards.
Data Steward-Programme stoßen mitunter im Unternehmen auf kulturelle Probleme, insbesondere dann, wenn eine "Datenkultur" fehlt. Das zeigt sich beispielsweise dann, wenn eine Fachabteilung Probleme mit schlechter Datenqualität nicht sehen will, weil in dieser Fachabteilung die Daten zwar entstehen, aber hauptsächlich an anderer Stelle genutzt werden. Daher hat eine solche Fachabteilung möglicherweise wenig Interesse, in Datenqualität zu investieren. Eine solche fehlende Datenkultur ist ein großes Hindernis für die digitale Transformation. Hier müssen Data Stewards eingreifen und aufzeigen, welche Probleme dem Gesamtunternehmen entstehen und wie man diese Fachabteilung mit Dienstleistungen unterstützen kann. Kommt man allerdings auch dann nicht weiter, so wird man im Unternehmen ein formales Change Management als begleitende Maßnahme der digitalen Transformation einsetzen müssen.
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Welche Technologien nutzen Data Stewards?
Die digitale Transformation einzuleiten und zu treiben ist also in erster Linie eine organisatorische, kulturelle und politische Aufgabe. Allerdings geht es natürlich auch nicht ohne Technologien. Dazu gehören alle bekannten Technologien des Information Management: Datenintegration, Datenqualitäts-Management, Stamm- und Metadaten-Management sowie Werkzeuge zur Information Governance. Da kann man entweder zu Gesamtlösungen greifen, die von den "großen" Anbietern wie IBM, Informatica oder Tibco angeboten werden, oder zu den jeweiligen Spezialisten, die pro Aufgabenbereich spezialisierte Lösungen anbieten. Interessant sind hier insbesondere Unternehmen, die mit neuen Ansätzen sich hier erfolgreich in Nischen setzen wie Denodo und Mulesoft in die Datenintegration oder Uniserv mit angestammter Stärke im Datenqualitäts-Management und jetzt mit neuen Konzepten wie dem Golden Customer Profile im Kundenstammdatenmanagement. Einen recht umfassenden Überblick zu Technologien für Information Management findet man beispielsweise hier.
Was wird aus dem Data Steward nach der digitalen Transformation?
Data Stewards brauchte man bereits in traditionellen Unternehmen. Ihr Einsatz hat sich insbesondere im Datenqualitäts-Management stets sehr bewährt. Die digitale Transformation macht die Rolle von Data Stewards jetzt zum Sine Qua Non. Durch ihre Motivation der Mitarbeiter in den Fachabteilungen und durch ihre Dienstleistungen sind sie der wahre Motor der digitalen Transformation.
Das bedeutet aber nicht, dass es bei vollzogener digitaler Transformation keine Aufgaben mehr für Data Stewards gibt. Sie sind eine Unternehmensinstitution, die notwendig ist, um ein digitales Unternehmen am Leben zu halten. Das lässt sich unmittelbar aus ihrer Rolle ablesen. Im Gegensatz zum CDO, der sich bei vollzogenem Wandel zum digitalen Unternehmen selbst abschafft, bleiben Data Stewards bestehen. Nur berichten sie dann typischerweise direkt an den CEO.
Fazit
Digitale Transformation bedeutet einen organisatorischen und kulturellen Wandel im Unternehmen. Sie beginnt beim Information Management. Eine neue Datenkultur muss aufgebaut werden, die zu einem digitalen Unternehmen passt. Das ist kritischer Erfolgsfaktor einer digitalen Transformation, deren Ziel es ist, ein daten-getriebenes und -gesteuertes Unternehmen zu werden. Daher muss nicht nur ein CDO als Treiber des digitalen Wandels in der C-Riege etabliert werden, sondern auch die Motivation der Mitarbeiter in den Fachabteilungen erfolgen. Das ist die Aufgabe der Data Stewards, die mittels ihrer Dienstleistungen die Fachabteilungen während der digitalen Transformation unterstützen. (sh)
- Big Data
Unternehmen sollten sich im Klaren sein, welche Daten sie erfassen und welche Ergebnisse sie erzielen wollen. Für Big Data sollten möglichst viele bis alle Daten erfasst werden können. Im Gegensatz zu BI-Lösungen sollten sich Verantwortliche nicht in Nebensächlichkeiten verstricken, sondern immer das große Ganze sehen. - Big Data
Der Branchenverband BITKOM bietet eine kostenlose PDF-Datei, die als Leitfaden für Big Data-Projekte verwendet werden kann. - Big Data
Mit Hadoop und HDInsight in Microsoft Azure können Sie Big Data auch in der Microsoft Cloud betreiben. - Big Data
Um sich mit Hadoop und Big Data zu beschäftigen, ist HDInsight der schnellste Weg. Microsoft stellt für Entwickler eine Offline-Testumgebung für HDInsight zur Verfügung. - Big Data
Um Big Data-Lösungen zu nutzen, benötigen Sie in den meisten Fällen eine NoSQL-Datenbank, zusätzlich zu vorhandenen Datenbanken, beispielsweise MongoDB. - Big Data
Wer sich etwas mit Big Data bereits auseinandergesetzt hat und Lösungen in diesem Bereich einsetzt, kann die Umgebung mit weiteren Möglichkeiten erweitern. Auch hier steht eine Vielzahl an Opensource-Pridukten zur Verfügung, zum Beispiel Apache Giraph. - Big Data
Microsoft noch das kostenlose ebook „Introducing Microsoft Azure HDInsight“ zur Verfügung. Diese bietet einen idealen Einstieg in die Möglichkeiten von Big Data, HDInsight und Hadoop, auch für andere Plattformen. - Big Data
HBase kann als Datenbank für Big Data-Lösungen genutzt werden. Diese Technologie baut auf Google Big Table auf und kann sehr große Datenmengen speichern. - Big Data
Die meisten Unternehmen nutzen für die Verarbeitung von Big Data vor allem Hadoop-Distributionen oder Cloud-Lösungen. Die meisten Tools und Distributionen gehören zum Apache Projekt. Apache Mahout erlaubt eine bessere Verwaltung der Daten in Hadoop. - Big Data
Cloudlösungen bei Microsoft Azure, Google Cloud Platform oder Amazon Web Services, werden oft nach Datenvolumen berechnet und Berechnungsdauer. Entwickler sollten in die Abfragen und die Big Data-Anwendungen daher auch das Herunterfahren und Ausschalten von Big Data-Umgebungen einbeziehen.