In dem Maße, in dem sich Unternehmen in Richtung einer größeren Datenvielfalt entwickeln, wird die Bedeutung der Rolle des Daten- und KI-Strategen immer wichtiger. Diese Experten nehmen eine Schlüsselposition ein und haben die Aufgabe, die Bereiche technisches Können und Geschäftssinn in Einklang zu bringen, indem sie sich spezielle Fähigkeiten aneignen, um Datenbestrebungen nahtlos mit übergreifenden Geschäftsstrategien zu verbinden.
Frühere Diskussionen in dieser Reihe haben die Notwendigkeit einer robusten Daten- und KI-Strategie hervorgehoben, die eng mit der Geschäftsplanung eines Unternehmens verwoben ist und sowohl unmittelbare als auch zukünftige Ziele abdeckt. Diese Integration ist auf verschiedenen Ebenen unerlässlich - von der Gewährleistung eines transparenten Prozesses zur Identifizierung von Anwendungsfällen auf Projekt- oder Produktebene bis hin zur Herstellung einer klaren Korrelation zwischen Projekt-KPIs und den allgemeinen Zielen einer Abteilung oder eines Unternehmens. Auch auf der Ebene breiter angelegter Transformationsinitiativen oder -programme ist die Bestätigung dieser Verbindung zu den übergreifenden Unternehmenszielen von entscheidender Bedeutung, um die Unterstützung der Geschäftsleitung zu erhalten und die nachhaltige Relevanz des Programms zu gewährleisten.
Diese kritische Verbindung wurde in der Vergangenheit von einer unterschätzten, aber wichtigen Rolle in vielen Unternehmen verwaltet. Während der Titel des Datenwissenschaftlers 2014 von Forbes als "sexiest job of the 21st century" angekündigt wurde und die Rolle der Dateningenieure aufgrund ihrer grundlegenden Fachkenntnisse in den Bereichen Daten, Analyse und KI einen Nachfrageschub erlebte, hat der Daten- und KI-Stratege seine Bedeutung in der Daten- und KI-Landschaft im Stillen gefestigt. Diese Personen sind die Dreh- und Angelpunkte des organisatorischen Datenrahmens und verstehen es, Geschäftsanforderungen für technische Teams zu übersetzen und umgekehrt. Ihre Arbeit stellt sicher, dass die technischen Ergebnisse den Geschäftsinteressenten auf sinnvolle und wirkungsvolle Weise vermittelt werden. Die Rolle des Daten- und KI-Strategen ist für den Erfolg von Daten- und KI-Initiativen von entscheidender Bedeutung. Sie ermöglicht eine Synergie, bei der (1) sich das Unternehmen auf die Lösung von Problemen mit den besten datengestützten Erkenntnissen und Tools konzentrieren kann und (2) die technischen Teams sich der Entwicklung von Spitzenlösungen in den Bereichen Daten, Analysen und KI widmen können.
Ursprünglich als "Analytik-Übersetzer" bezeichnet, hat sich die Rolle in Umfang und Tiefe deutlich weiterentwickelt, während Unternehmen die Datenreife erreichen. Unternehmen haben verstanden, dass die Abstimmung von Geschäftszielen und Technologie nicht nur eine Aufgabe ist, die sich auf einzelne Projekte beschränkt. Ebenso wichtig ist die strategische Betrachtung und Gestaltung der gesamten Daten- und KI-Transformationsreise sowie die operative Effektivität der Daten- und KI-Teams, wobei der Fokus auf der übergreifenden Geschäftsstrategie liegt. Diese erweiterte Perspektive hat zu einer Verschiebung der Terminologie hin zu einem passenderen Titel geführt: "Stratege". Dieser Titel spiegelt den erweiterten Fokus der Rolle auf die strategische Ausrichtung von Daten- und KI-Projekten, den täglichen Betrieb und den übergreifenden Transformationsprozess treffend wider und gewährleistet die Ausrichtung auf die wichtigsten Geschäftsziele.
Die wachsende Komplexität der Rolle des Datenstrategen
Da die Unternehmen ihre Bemühungen zur Beschleunigung ihrer Datenumwandlung intensivieren, ist die Nachfrage nach qualifizierten Fachkräften in diesen Bereichen stark gestiegen und übersteigt die Verfügbarkeit von akademischen Programmen, die auf die Vermittlung solcher Fachkenntnisse ausgerichtet sind. Diese Diskrepanz hat die Unternehmen in eine missliche Lage gebracht, da sie mit einem Mangel an erfahrenen Talenten konfrontiert sind, die sowohl knapp als auch kostspielig sind. Gleichzeitig haben sich die für die Umsetzung von Datenstrategien erforderlichen Fähigkeiten auf alle Datenbereiche ausgeweitet.
Als Reaktion auf diese sich entwickelnden Anforderungen haben wir das Aufkommen von drei verschiedenen Arten von Datenstrategen beobachtet: (1) diejenigen, die Daten- und KI-Transformationen von einem strategischen Standpunkt aus steuern, (2) diejenigen, die damit beauftragt sind, strategische Visionen in Daten- und KI-Abläufe zu übersetzen, und (3) diejenigen, die eng mit technischen Teams zusammenarbeiten, um Datenprodukte, Dienstleistungen und Lösungen für interne und externe Anwendungen zu entwickeln.
Diese Rollen haben unterschiedliche Schwerpunkte, wobei einige darauf abzielen, transformative Veränderungen voranzutreiben, während andere schrittweise Fortschritte erzielen wollen. Die erforderlichen Kompetenzen reichen von konzeptionellem Denken und effektiver Kommunikation bis hin zu hervorragender Ausführung. Auch wenn keine Rolle wichtiger ist als eine andere, ist eine ausgewogene Mischung dieser verschiedenen Talente für den Erfolg datengesteuerter Initiativen unerlässlich. Die Herausforderung, die richtigen Talente zu finden, spiegelt das seit langem bestehende Dilemma bei der Rekrutierung von Datenwissenschaftlern wider: Es ist zwar immer noch möglich, geeignete Kandidaten zu finden, aber es wird immer schwieriger.
Glücklicherweise macht die Spezialisierung innerhalb des Bereichs der Datenstrategen nicht die Schaffung einer neuen Unternehmensfunktion erforderlich. Trotz ihrer Unterschiede haben alle drei Unterprofile ein gemeinsames, wesentliches Ziel: die Überbrückung der Kluft zwischen Datenexperten und der Geschäftsseite. Sie sind auf ähnliche Fähigkeiten angewiesen, wenn auch in unterschiedlichem Maße. Dazu gehören Daten- und Technologiekenntnisse, branchenspezifisches Wissen, ausgeprägte Kommunikationsfähigkeiten, strategisches Verständnis und Erfahrung im Produkt- und Projektmanagement sowie operatives Know-how.
Dies zeigt, dass ein Datenstratege mit einer Vielzahl von Fähigkeiten glänzen kann, auch wenn er nicht der einzige Stratege in einem Unternehmen sein muss. Diese Vielfalt unterstreicht die Anpassungsfähigkeit der Rolle und ihre entscheidende Funktion bei der Abstimmung von Dateninitiativen mit den Unternehmenszielen, wodurch der Erfolg datengesteuerter Strategien gewährleistet wird.
Navigieren durch die Talentherausforderung für Daten- und KI-Strategen
Um die steigende Nachfrage nach Daten- und KI-Strategen zu befriedigen, sind Unternehmen gezwungen, sich aktiv um die Suche und Förderung von Talenten zu bemühen, die über die notwendige Kombination aus technischem Verständnis und strategischem Geschäftssinn verfügen. Die Identifizierung der spezifischen Merkmale, die einen kompetenten Datenstrategen auszeichnen, ist der erste Schritt in diesem Prozess.
Unternehmen können interne Programme zur Identifizierung von Talenten und zur Entwicklung von Fähigkeiten einrichten. Indem sie Personen mit Potenzial ermitteln und ihnen spezielle Schulungen und Entwicklungsmöglichkeiten anbieten, können Unternehmen ein Reservoir an fähigen Datenstrategen aus den eigenen Reihen aufbauen. Diese Strategie entschärft nicht nur die Herausforderung der Talentknappheit, sondern stellt auch sicher, dass die neuen Datenstrategen ein tiefes Verständnis für die einzigartige Landschaft und die Herausforderungen des Unternehmens haben.
In Verbindung mit der Förderung interner Talente ist die Einstellung externer Kandidaten für die Rolle des Daten- und KI-Strategen eine weitere praktikable Strategie. Auch wenn Neueinsteigern anfangs das nuancierte Verständnis des Unternehmens fehlen mag, gleichen sie dies aus, indem sie neue Perspektiven und Methoden einbringen, die sie in früheren Positionen erlernt haben, wie z. B. die von Produktmanagern oder technisch orientierten Business-Analysten. Diese Personen können das Unternehmen mit neuen Ideen und Strategien für die Implementierung und Verwaltung von Daten und KI versorgen. Es ist jedoch anzumerken, dass externe Mitarbeiter unter Umständen eine gewisse Eingewöhnungszeit benötigen, um die spezifischen Nuancen und die Kultur ihres neuen Umfelds vollständig zu erfassen.
Darüber hinaus kann der Aufbau von Partnerschaften mit erfahrenen Experten, die eine Erfolgsbilanz bei der Steuerung erfolgreicher Daten- und KI-Transformationen vorweisen können, sofortige Abhilfe für den Mangel an internen Datenstrategen schaffen. Diese externen Berater können einen doppelten Zweck erfüllen: Sie fungieren als Interimsstrategen und unterstützen den Prozess der Talentfindung und -entwicklung. Über die bloße Besetzung einer freien Stelle hinaus spielen Datenstrategen eine entscheidende Rolle bei der Aufklärung und Führung ihrer Organisationen durch die Feinheiten der Daten- und KI-Integration.
Durch die Kombination von internen Entwicklungsinitiativen mit der strategischen Ergänzung externer Talente können Unternehmen ein dynamisches Team von Datenstrategen zusammenstellen. Dieser hybride Ansatz ermöglicht eine umfassende Strategie zur Förderung von Innovationen und sinnvollem Wandel und stellt sicher, dass Unternehmen in der datengesteuerten Landschaft wettbewerbsfähig bleiben.
Die Entwicklung der Spezialisierung von Daten- und KI-Strategen antizipieren
In dem sich rasch entwickelnden Bereich der datengesteuerten Entscheidungsfindung wird die Bedeutung des Daten- und KI-Strategen exponentiell zunehmen. Mit Blick auf die nächsten fünf Jahre wird erwartet, dass Datenstrategen ihre Fähigkeiten weiter ausbauen und Bereiche wie Datenmanagement und Governance in ihr Fachwissen einbeziehen werden. Traditionell dreht sich das Wesen dieser Rolle darum, Verbindungen zu schaffen und Brücken innerhalb der Organisation zu bauen - das Geschäft mit der IT zu verknüpfen und die Strategie mit der praktischen Umsetzung zu verschmelzen.
Da die Daten- und KI-Landschaft immer weiter voranschreitet und neue Herausforderungen auftauchen, ist die Nachfrage nach mehr spezialisierten Fähigkeiten in allen Rollen unvermeidlich. Es wird zwar weiterhin einen Platz für generalistische Datenstrategen geben, aber diejenigen, die ein umfassendes Kompetenzpaket beherrschen, werden schneller aufsteigen. Unternehmen müssen sich jedoch darauf einstellen, dass Spezialisten für Datenstrategien immer wichtiger werden - und es wird immer schwieriger, die perfekte Besetzung für diese spezialisierten Positionen zu finden.
Durch die Bereitstellung von Ressourcen für die Identifizierung und Förderung von Talenten, sowohl aus den eigenen Reihen als auch durch die Zusammenarbeit mit externen Spezialisten, können sich Unternehmen so positionieren, dass sie die Feinheiten von Daten- und KI-Projekten geschickt handhaben können. Dieser proaktive Ansatz bei der Talententwicklung ist der Schlüssel zur Sicherung des Fachwissens, das erforderlich ist, um Innovationen zu fördern und in der kommenden KI-zentrierten Ära langfristigen Geschäftserfolg zu erzielen.
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