Mitwirkende: Gregg Lindemulder, Matthew Kosinski
Ein Chief Data Officer (CDO) ist eine Führungskraft, die dafür verantwortlich ist, den maximalen geschäftlichen Nutzen aus Unternehmensdaten zu ziehen. Ein CDO legt in der Regel die Datenstrategie eines Unternehmens fest und überwacht Funktionen der Datenverwaltung wie Data Governance, Datenqualität, Datenanalyse und Datensicherheit.
Als die CDO-Rolle an der Wende zum 21. Jahrhundert formell eingerichtet wurde, konzentrierte sie sich auf Data Governance und die Einhaltung neuer regulatorischer Vorschriften wie den Sarbanes-Oxley Act.
Heute ist die Rolle des CDO eher strategisch ausgerichtet und zielt darauf ab, datengestützte Erkenntnisse zu nutzen, um die Geschäftsergebnisse zu verbessern.
CDOs arbeiten direkt mit Führungskräften der C-Suite zusammen, um die digitale Transformation voranzutreiben und datengestützte Initiativen zu starten, die die Rentabilität verbessern. Laut der IBM Chief Data Officer Study berichten die meisten Chief Data Officers mit der besten Leistung direkt an den CEO.
In einigen Unternehmen ist der CDO dem Chief Operating Officer (COO), Chief Financial Officer (CFO), Chief Information Officer (CIO) oder einer anderen Führungskraft auf hoher Ebene unterstellt.
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CDOs sind wichtig, weil Unternehmen mithilfe von CDOs ihre Datensätze schützen, teilen und optimieren können, um die Entscheidungsfindung zu verbessern.
Der IBM-Leitfaden Data Differentiator berichtet, dass 82 % der Unternehmen durch Silos behindert werden und bis zu 68 % der Unternehmensdaten nie analysiert werden. CDOs können Strategien, Richtlinien und Fähigkeiten entwickeln, um Unternehmen bei der Bewältigung dieser Herausforderungen zu unterstützen.
Beispielsweise fördern CDOs häufig zunächst die Datenkompetenz, um in einem Unternehmen eine datengesteuerte Kultur aufzubauen. Zu diesen Bemühungen gehört die Aufklärung der Stakeholder über die Bedeutung von Datenanalysen und datengesteuerten Entscheidungen.
CDOs können dann Richtlinien für die Analyse, den Austausch und die Umsetzung von datengestützten Erkenntnissen implementieren, um Unternehmen in folgenden Bereichen zu unterstützen:
Die Fähigkeiten eines CDO sind auch für Unternehmen wichtig, die KI (künstliche Intelligenz) einsetzen. Sie können dabei helfen, die enormen Mengen an vertrauenswürdigen, hochwertigen Daten zu beschaffen und aufzubereiten, die für das Training von maschinellem Lernen (ML) und großen Sprachmodellen (LLMs) erforderlich sind.
CDOs schaffen auch einen Mehrwert, indem sie Kontrollen implementieren, die die Daten eines Unternehmens vor Cybersicherheitsbedrohungen schützen und dazu beitragen, die Einhaltung von Datenschutzbestimmungen wie dem Payment Card Industry Data Security Standard (PCI DSS) und der Datenschutz-Grundverordnung (DSGVO) sicherzustellen.
Die Aufgaben eines Chief Data Officer umfassen die Bereiche Datenmanagement und Geschäftswachstum. Dazu gehören:
Bei der Data Governance stehen die Qualität, Sicherheit und Verfügbarkeit der Daten eines Unternehmens im Mittelpunkt. Das Ziel der Data Governance besteht darin, sichere, qualitativ hochwertige Daten zu verwalten, die für Data-Discovery- und Business-Intelligence-Initiativen leicht zugänglich sind.
Ein Chief Data Officer ist für die Einrichtung, Überwachung und Aktualisierung des Data-Governance-Frameworks eines Unternehmens verantwortlich. Ein CDO setzt Governance-Richtlinien und -Prozesse um, die die Datenqualität verbessern, Datensilos reduzieren, die Compliance und Sicherheit gewährleisten und den Datenzugriff angemessen verteilen.
CDOs arbeiten oft mit IT- und Rechtsabteilungen zusammen, um sicherzustellen, dass die Standards der Datenverwaltung den neuesten behördlichen Vorschriften zum Schutz sensibler Daten entsprechen. Sie arbeiten auch mit den Leitern der Geschäftsbereiche zusammen, um sicherzustellen, dass die Richtlinien im Bereich der Data Governance im gesamten Unternehmen einheitlich angewendet werden.
Der Schutz digitaler Informationen vor unbefugtem Zugriff, Beschädigung oder Diebstahl während ihres gesamten Lebenszyklus hat für CDOs Priorität. Laut der CDO-Studie von IBM geben 52 % der CDOs an, dass die Datensicherheit ihre wichtigste Aufgabe ist.
CDOs können verschiedene Maßnahmen zum Schutz von Daten ergreifen, darunter Verschlüsselung, Datensicherungen, Firewalls, Authentifizierung und Autorisierung, Identity und Access Management (IAM), Antivirus- und Antimalware-Tools, Tools zur Data Loss Prevention (DLP) und Intrusion Detection Systems (IDS).
CDOs arbeiten oft eng mit den Chief Information Security Officers (CISOs) zusammen, um Bedrohungen der Cybersicherheit zu bewerten, und sie tragen dazu bei, dass die Richtlinien zur Datensicherheit im gesamten Unternehmen durchgesetzt werden.
Data Lifecycle Management (DLM) ist ein Ansatz zur Verwaltung von Daten in jeder Phase ihres Lebenszyklus, von der Erfassung, Verarbeitung, Speicherung, Weitergabe und Nutzung von Daten bis hin zu ihrer Archivierung und Löschung.
CDOs sind dafür verantwortlich, gezielte Richtlinien zu erstellen, die den Wert und die Nutzung von Daten in jeder Phase ihres Lebenszyklus maximieren. Bevor Daten beispielsweise weitergegeben und verwendet werden, müssen sie ordnungsgemäß aufbereitet und validiert werden, um Qualität und Genauigkeit zu gewährleisten.
Richtlinien legen auch fest, ob und wann Daten gelöscht werden, je nach gesetzlichen Anforderungen und den Bedürfnissen des Unternehmens.
Diese Richtlinien werden immer wichtiger, je mehr Daten in Geschäftsprozesse integriert werden. CDOs versuchen oft, im Rahmen des Datenlebenszyklusmanagements Kosten zu senken, die Datenverfügbarkeit zu verbessern und die Datenspeicherung zu optimieren.
Die Datenanalyse nutzt Data Science, um aus den Daten eines Unternehmens umsetzbare Erkenntnisse zu gewinnen. CDOs sind dafür verantwortlich, Data Scientists bei der Gewinnung dieser Erkenntnisse zu unterstützen und diese Erkenntnisse mit Geschäftsanwendern zu teilen, damit diese datengestützte Entscheidungen treffen können.
CDOs stellen Data Scientists die Tools und Anleitungen zur Verfügung, die sie benötigen, um Datensätze zu verstehen, Algorithmen zu entwickeln und modellbasierte Erkenntnisse zu generieren. CDOs arbeiten dann mit Geschäftsteams zusammen, um die Datenerkenntnisse in ihre Workflows, Planungs- und Entscheidungsprozesse zu integrieren.
Letztendlich besteht das Ziel eines CDO darin, die Datenanalyse-Fähigkeiten eines Unternehmens mit seinen Geschäftszielen in Einklang zu bringen. Wenn dies gelingt, kann die Datenanalyse in den Bereichen Vertrieb, Marketing, Produktentwicklung, Betrieb, Kundenerfahrung und anderen Unternehmensfunktionen zu bahnbrechenden Vorteilen führen.
In einigen Unternehmen wird die Datenanalyse möglicherweise von einem Chief Analytics Officer (CAO) anstelle eines CDO überwacht. Es gibt auch Fälle, in denen eine Person beide Titel innehat und als Chief Data and Analytics Officer (CDAO) firmiert.
Viele CDOs haben zwar einen Master-Abschluss in Data Science oder Informationstechnologie, aber sie müssen auch über fundierte Geschäftskenntnisse verfügen. CDOs sind für die Entwicklung und Steuerung der Datenstrategie eines Unternehmens verantwortlich, die eine Roadmap für die Nutzung von Daten-Assets zur Schaffung eines geschäftlichen Mehrwerts darstellt.
Die Datenstrategie eines CDO beschreibt, wie Datenrichtlinien das Geschäftswachstum fördern. Der Plan beinhaltet oft die Förderung von Datenkompetenz, damit Geschäftsteams wissen, wie sie Daten nutzen können, um bessere Entscheidungen zu treffen. Der Plan könnte auch darlegen, wie Daten als strategischer Vermögenswert genutzt werden, um Produkte und Services zu verbessern, Marktchancen zu erkennen und die Konkurrenz zu übertreffen.
Um die Leistung ihrer Dateninitiativen zu bewerten, nehmen CDOs häufig Leistungskennzahlen (KPIs) in ihre Datenstrategien auf. Einige gängige KPIs für CDOs sind Umsatzwachstum, Kundenbindung, Kundenzufriedenheit, Website-Traffic und Konversionsraten.
Die IBM CDO-Studie identifiziert vier Dinge, die die Datenstrategien der erfolgreichsten CDOs von anderen unterscheiden:
Der Unterschied zwischen einem Chief Information Officer (CIO) und einem Chief Data Officer (CDO) besteht darin, dass ein CIO für die technologische Infrastruktur verantwortlich ist, die Daten verarbeitet, und ein CDO dafür verantwortlich ist, wie diese Daten zur Schaffung von Geschäftswert genutzt werden.
CIOs und CDOs arbeiten eng zusammen, um sicherzustellen, dass Software-, Hardware- und Datenstrategien zusammenwirken, um die Geschäftsziele zu erreichen.
Da fortschrittliche Technologien wie generative KI und maschinelles Lernen zur Norm werden, könnten CDOs in den Unternehmen, für die sie tätig sind, eine neue Rolle spielen.
Für das Training der großen Sprachmodelle (Large Language Models, LLMs), die generative KI unterstützen, sind enorme Mengen an hochwertigen, vertrauenswürdigen Daten erforderlich. Da KI-gestützte Erkenntnisse den Arbeitsplatz verändern, müssen mehr Daten als je zuvor gesammelt und ordnungsgemäß verwaltet werden.
CDOs müssen die sich entwickelnden Anforderungen der datengesteuerten KI mit traditionellen Sicherheitsmaßnahmen wie Datenschutz, Datensicherheit und Einhaltung von Vorschriften in Einklang bringen. In einer Zukunft, in der Daten und KI die Hauptantriebskräfte für Automatisierung und Geschäft werden, glauben einige, dass die Rolle des CDO schließlich zu der eines Chief Data, Analytics and AI Officer (CDAIO) übergehen wird.
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