Diagnose der Datenstörung: Warum ist Datenkompetenz für moderne Unternehmen entscheidend?

Daten – ob Fakten, Meinungen oder Erfahrungen – spielen eine entscheidende Rolle bei der Gestaltung von Interaktionen und der Förderung des Verständnisses zwischen Einzelpersonen und Gruppen. Sie dient als Grundlage für die menschliche Interaktion in verschiedenen Kontexten und ist dies seit Anfang der Zeit der Fall. 

Datenautomatisierung hingegen kann auf die 1890er Jahre zurückgeführt werden, als ein mechanisches Tabellensystem von Herman Hollerith entwickelt und eingeführt wurde, um die Daten der Volkszählung in den USA zu tabellarisieren. Diese Innovation hat den Zeitaufwand für die Zusammenstellung von Zensusergebnissen von Jahren auf Monate erheblich reduziert und den Grundstein für zukünftige Entwicklungen in der Datenverarbeitung und Automatisierung gelegt. 

Die elektronische Datenverarbeitung als Praxis existiert erst seit den 1950er Jahren, mit dem Aufkommen von elektronischen Computern. Bis in die 1970er Jahre haben die Einführung von Mikroprozessoren und die Entwicklung von PCs den Zugang zur elektronischen Datenverarbeitung weiter demokratisiert.  

Wie wir bereits in dieser Reihe besprochen haben, besteht der Hauptzweck von DataOps darin, den Datenfluss zu beschleunigen. Wir haben behandelt, wie die Automatisierung von DataOps Erkenntnisse und Trends fördert, wie sie dazu beiträgt, Datenfehler zu reduzieren und wie ein Rechenzentrum den operativen Wert von Data Science-, Data Engineering- und Analyseteams zusammenfasst. Wir haben auch darüber gesprochen, wie die aufschlussreiche Nutzung von Datenressourcen die Führung unterstützen kann und warum dies für das Unternehmen einen enormen Mehrwert bietet. In diesem Blog werden wir uns weiter mit den Talenten befassen, die wir benötigen, um diese erfolgreichen Ergebnisse zu unterstützen. 

Warum Datenkompetenz jetzt eine wichtige Fähigkeit ist, die in Ihrem Unternehmen vorhanden ist  

DataOps ist ein relativ neuer Beruf, der schnell unverzichtbar geworden ist. Was hat sich geändert? Eine jüngste wirkungsvolle Entwicklung ist die Einführung von AI. Daten sind für den Erfolg jeder AIImplementierung von entscheidender Bedeutung geworden. Neben der AI gibt es jedoch drei Elemente, die das Datenverhalten in neue Bereiche treiben und noch mehr Fachwissen erfordern. Diese Kräfte sind wie ein perfekter Sturm im Datenmanagement: eine Kombination aus Ereignissen, die nicht einzeln schädlich sind, aber zusammen auftreten, können ein zutiefst destruktives Ergebnis liefern.   

Drei Bereiche, in denen die Datenbedrohung entsteht: 

1. Die vier Vs von Big Data (Volumen, Vielfalt, Geschwindigkeit und Wahrheit) sind wie ein Hurrikan, was es schwierig macht, Daten zu finden, bereitzustellen und darauf zuzugreifen. Darüber hinaus trägt die endlose Vielfalt an Daten (unstrukturiert, strukturiert, Batch, Echtzeit und Streaming, Cloud, IoT usw.) zum Chaos bei, und alle diese Daten müssen rational definiert werden, damit sie vor Personen, die sie beschädigen, missbrauchen oder stehlen könnten, geschützt werden können. Daten verändern sich ständig und schaffen ein Ausmaß an Komplexität, das für das digitale Zeitalter einzigartig ist. 
2. Es gibt einen ständigen technologischen Druck, Daten in neuen Geräten zu finden und Strukturen zu etablieren, um sie zu transformieren, bereitzustellen, zu katalogisieren, zu analysieren, zu überwachen, zu sichern, zu komprimieren und zu archivieren.  
3. Daten selbst nehmen ein eigenes Leben ein. Die Definition von Daten kann recht einfach sein: „tatsächliche Informationen (wie Messungen oder Statistiken), die als Grundlage für Argumentation, Diskussion oder Berechnung verwendet werden.“ Aber jetzt leben wir in der Ära der Informationsökonomie, die 1980 in The Third Wave von Alvin Toffler vorgestellt wurde. Zu den erfolgreichen Anwendern dieses Geschäftsmodells gehören Google, Meta und andere Social-Media-Unternehmen, bei denen Daten selbst eine Quelle für Finanzergebnisse sind und gleichzeitig zusätzliche Produkte und Dienstleistungen fördern. Weitere Beispiele sind Plattformen wie Uber Technologies, das keine Fahrzeuge besitzt, oder Airbnb, das keine Immobilien besitzt. In der Video-Gaming-Branche wurden durch die Nutzung von Daten- und Prozessautomatisierung eine ganze Reihe von Assets geschaffen. Diese Beispiele für datengesteuerte Unternehmen haben eine „virtuelle Realität“ geschaffen, und wir erkennen Daten jetzt als einen Vermögenswert an. Daten sind nicht mehr nur faktische Informationen. 

In diesem dritten Element geht es bei Daten nicht mehr nur um Ihr Unternehmen, sondern um Ihr Unternehmen. Sie können sich den Datenfluss vorstellen, der in Ihrem gesamten Unternehmen funktioniert, wie z. B. Blut, das durch die Unternehmensvenen fließt, um jedem System wichtige Energie zuzuführen, und die DataOps-Experten sind seine Kardiologen.  

Betrachten wir beispielsweise einen anderen Beruf, der Hunderte von Jahren hatte, um seine Praktiken in einen klar definierten Beruf und eine klar definierte Kompetenz zu verwandeln.   

Das Chartered Global Management Accountant (CGMA) Competency Framework definiert fünf Wissensbereiche, die Finanzexperten benötigen, um den Erfolg ihres Unternehmens voranzutreiben. Die vom CGMA auf hoher Ebene verwendeten Kompetenzkategorien können auch wie folgt angepasst und auf eine effektive Unternehmensdatenkompetenz in denselben fünf Kompetenzkategorien angewendet werden:  

1. Technische Fähigkeiten. Zu den technischen Fähigkeiten für Top-Datenmanagementexperten gehören Kenntnisse in den Bereichen Datenanalyse, Planung und Design sowie Governance sowie Kenntnisse über statistische Methoden und Analysebibliotheken. Datenexperten müssen mit der Datenvisualisierung vertraut sein, mit den ETL-Prozessen und der Datenarchitektur vertraut sein und das Datenbankmanagement verstehen. Fähigkeiten in den Bereichen maschinelles Lernen, AI-Frameworks und Big-Data-Technologien sind für die Verwaltung und Analyse großer Datensätze unerlässlich. 
2. Geschäftskompetenzen. Zu den optimalen Geschäftskompetenzen für Datenexperten gehören die Entwicklung der Domäne sowie der organisatorische Scharfsinn, um Erkenntnisse mit der Strategie zu verbinden und Daten kontextuell zu interpretieren, die finanzielle Kompetenz, um Erkenntnisse mit dem Umsatz in Verbindung zu bringen, und die Fähigkeit, Daten zu nutzen, um langfristige Unternehmensentscheidungen zu beeinflussen.  
3. Mitarbeiterkompetenzen. Kommunikationsfähigkeiten sind für Datenexperten unerlässlich und ermöglichen eine effektive Zusammenarbeit in datengesteuerten Umgebungen. Dies trägt dazu bei, nicht-technische Stakeholder zu beeinflussen, indem komplexe Erkenntnisse auf klare Weise bereitgestellt und die Zusammenarbeit mit funktionsübergreifenden Teams gefördert werden.  
4. Führungskompetenzen. Führungskompetenzen ermöglichen es Datenexperten, den organisatorischen Wandel zu beeinflussen. Drei Arten von Führungskompetenzen – Peer, Funktion und Strategie – helfen Datenexperten, Ergebnisse zu erzielen, Teams zu stärken, Veränderungen zu verwalten und die Performance zu steigern. Darüber hinaus könnten Datenexperten eine Schlüsselrolle beim Änderungsmanagement spielen, indem sie die Einführung neuer Tools fördern. 
5. Digitale Fähigkeiten. Obwohl sich diese möglicherweise etwas mit den für Datenexperten erforderlichen technischen Fähigkeiten überschneiden, spiegeln digitale Fähigkeiten als Kategorie Fortschritte in der modernen Technologie allgemein wider und können nicht ignoriert werden. Zu den wichtigsten Fähigkeiten gehören Kenntnisse in digitalen Tools wie Excel- und BI-Software, Vertrautheit mit Datensicherheit, Governance und Datenschutz, grundlegende Kenntnisse über Automatisierung und Scripting sowie starke Fähigkeiten zur Erstellung von Inhalten sowie digitale Kommunikationsfähigkeiten. 

Wie Sie sehen können, ist DataOps sicherlich ein Tool, das Datenbedrohungen für Ihr Unternehmen neutralisieren kann, aber nur, wenn Sie über die erforderliche Expertise und Kompetenz verfügen. Im nächsten Blog werden wir uns eingehender mit „Data as a Asset“ befassen und erklären, warum es unschätzbares Kapital ist, wenn es Ihr Geschäftsmodell voranbringt.