Data Leader Mindset

Wie werden Führungskräfte zum Data Leader?

Als eine Keynote am Data Leader Day 2016 (www.dataleaderday.com) erläuterte ich den Weg einer gewöhnlichen Führungskräft hin zum Data Leader, gemäß meiner Erfahrung. Ein Data Leader ist eine Führungskraft mit datengetriebener, problemlösungsorientierter Denkweise.

Die Präsentation findet sich nachfolgend eingebettet und zeigt die Route von der konventionellen Führungskraft zum innovativen Data Leader:



1. Warum Data Leader werden?

Wir von DATANOMIQ unterstützen Unternehmen dabei, über schlanke und effektive Wege zum Data Leader zu werden. Dabei stoßen wir immer wieder auf die Frage, warum ein Unternehmen überhaupt zum Data Leader werden sollte? Sollten wir das nicht besser Unternehmen wie Google oder Facebook überlassen?

Wenn wir vom Data Leader sprechen, meinen wir nicht unbedingt “Datenkraken” wie wir sie im Silicon Valley als Vorzeigeunternehmen präsentiert bekommen, sondern wir sprechen von Unternehmen, die zum Einen ihre eigenen Unternehmensdaten im Griff haben und darüber hinaus auch Zugriff auf alle für Ihre Branche wichtigen Marktdaten haben, diese sinnvoll kombinieren und für Ihr Geschäft auswerten. Somit kann das Unternehmen seine Kunden und Produkte besser verstehen, also mehr Umsatz machen. Es kann ferner seine Kostenstrukturen und Prozesse besser verstehen, daher Kosten reduzieren und Durchlaufzeiten verkürzen. Als dritter Vorteil kann das Unternehmen auch Risiken besser erkennen und genauer bewerten, beispielsweise Kunden- oder Lieferantenausfälle, aber auch interne Bedrohungen.

Wer Daten auswertet, entwickelt damit zudem eine neue Kreativität, die sich oftmals in neue Geschäftsmodelle ausbildet.

2. Die Führungskraft

Ein Unternehmen wird nicht ohne eigenem Antrieb zum Data Leader werden. Einige Unternehmen verlassen sich sicherlich auf junge kreative Köpfe, die unter hohem Aufwand und mit langer Anforderungsliste gesucht wird, doch diese jungen Leute steigen nicht in Positionen ein, in der sie etwas bewegen können. Der Antrieb zum Data Leadership muss von der Führungskraft ausgehen, denn nur sie hat die Entscheidungsbefugnis und das Budget.

3. Data Driven Thinking

Der Weg zum Data Leader ist recht einfach einzuschlagen, denn es beginnt mit der richtigen Denkweise, dem Data Driven Thinking. Beim Data Driven Thinking, also der datengetriebenen Denkweise, geht kurz gesagt darum, Daten fest als Potenzial für die Lösung von Problemen im Gedanke zu verwurzeln. Data Driven Thinking ist eng verwandt mit dem Desgin Thinking, mit welchem sich die meisten Führungskräfte bereits auseinandergesetzt haben dürften.

Der Richtungswechsel kann also still und heimlich mit einer neuen Gewohnheit der Ideenfindung erfolgen. Hierzu braucht es keine Budgets, keine Investitionen und auch muss dazu kein Kollege überzeugt werden.

Wenn man sich den Medien-Spiegel zu den Trendthemen Big Data, Industrie 4.0, Data Science und Internet der Dinge mal anschaut, erkennt man eine gewisse Euphorie (“Nase vorn dank Big Data” – Handelsblatt vom 17.02.2015) und Phobie (“Deutsche fürchten Big Data” – Süddeutsche Zeitung vom 18.01.2016). So oder so, für heutige und zukünftige Führungskräfte zeichnet sich ab, dass schon heute Führungskräfte gefragt sind, die affin im Umgang mit Daten sind (“Industrie 4.0 braucht Datenexperten” – VDI vom 27.02.2014 | “Daten-Designer, dringend gesucht” Handelsblatt vom 28.04.2016).

4. Ein Data Science Team

Ist der Gedanke der Nutzung von Daten zur Problemlösung erstmal vorhanden, stellt sich schnell die Frage, wie diese Potenziale den Daten entlockt werden könnten. Jetzt kommen die eigentlichen Datenexperten ins Spiel: die Data Scientists. Während Mittelständler mit ein bis fünf Data Scientists meistens gut fahren, verfügen Konzerne meistens bereits über ein oder mehrere größere Data Science Teams. Das Data Science Team kann – muss aber nicht – Mitarbeiter umfassen, die sich in die Rollen Data Engineer, Data Scientist und Data Artist unterscheiden lassen.

Einige Führungskräfte fürchten sich regelrecht vor Data Science, dafür ursächlich sind oftmals Befürchtungen hinsichtlich des Wissensvorteils von Data Scientists, des Datenschutzes und generell der möglichen Transparenz über die Performance mancher Abteilungen. Doch genau diese Fähigkeit der Data Scientists können Führungskräfte für ihren Erfolg nutzen. Wenn Sie ein Data Science Team aufbauen und fördern, wird es ihr stärkster Verbündeter werden!

5. Der Data Lab Ansatz

Data Scientists sind tendenziell Nerds, Hacker oder echte Wissenschaftler und in aller Regel sehr stolz darauf. Ich spreche aus Erfahrung, wenn ich sage, dass diese Leute generell sehr fähig sind, komplexe Probleme auseinander zu dröseln und unter Einsatz von – dem Normalbürger nicht bekannten – Tools und Methoden zu lösen. Die meistens sind autodidaktische Lerner. Jetzt kann man sojemanden natürlich in eine Fachabteilung setzen und hoffen, dass er dort sein volles Potenzial entfaltet -> Schlechte Idee!

Data Scientists brauchen gewisse Freiheiten, Raum für Experimente und Recherche in Eigenregie. Data Science erfordert viel Kreativität, die von einer zu starken Einbindung in das operative Geschäft erdrückt werden würde. Ich kenne viele Data Scientists persönlich und liege sicherlich richtig, wenn ich bei Data Scientists von intelligenten Autodidakten ausgehe, die sich selbst in neue Themen, Tools und Methoden einarbeiten können und wollen. Zu viel operatives Geschäft unterdrückt die geforderte Kreativität. Genau dagegen gibt es den Ansatz eines Data Labs als zentrale Instanz, in der Data Scientists sich zumindest für einen großzügigen Bruchteil ihrer Arbeitszeit für Experimente zurückziehen können.

6. Die Ziellinie: Data Leader

Damit wir wir uns auch ganz sicher nicht missverstehen, nochmal: Als Data Leader darf sich jeder sehen, der die Herrschaft über seine eigenen Daten sowie jener aus externen Datenquellen, die ansonsten noch eine Rolle spielen könnten. Dabei müssen Sie selbst nicht zum Data Scientist werden, denn dafür haben Sie das Data Science Team, dass nicht nur die Analysen für Sie durchführen wird, sondern Sie auch hinsichtlich der Datenpotenziale beraten wird. Sie persönlich brauchen lediglich eine aufgeschlossene Denkweise mit dem Eingeständnis, dass Daten oftmals bisher verkannte Potenziale beherbergen.

Wer gute Beispiele für Data Leader sucht, kann sich in unserer Interview-Leser-Ecke umsehen oder – bei ernsthaftem Interesse – mit mir in Kontakt treten, um vermittelt zu werden.

 

Benjamin Aunkofer

Benjamin Aunkofer ist Lead Data Scientist bei DATANOMIQ und Hochschul-Dozent mit Fokus auf Business Analytics. Neben Data Science engagiert er sich auch sehr für die aktuellen Trends rund um die Industrie 4.0 im Connected Industry e.V..

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