Foto: Forrester Research
Mit dem Kürzel "CDO" haben CIOs immer häufiger zu tun. Lange fehlte in der Top-Management-Riege der Buchstabe D zwischen dem C und dem O. Mittlerweile hat er dummerweise eine doppelte und somit nicht eindeutige Bedeutung erhalten: Mit CDO ist manchmal der Chief Digital Officer gemeint, manchmal aber auch der Chief Data Officer.
Weil Digitalisierung nicht nur während der CeBIT-Zeit sowieso in aller Munde ist, steht sowieso fest: Chief Digital Officers sind ein heißes IT-Thema. Für Chief Data Officers gilt das aber nicht minder, wie Forrester Research jetzt nachweist.
Zentralisierungspläne für elf Datenfunktionen
Weil genau jetzt Fortschritte beim Data Management auf der Agenda vieler Anwender stehen, hat Forrester-Berater Gene Leganza eine schon etwas ältere Studie seines Hauses aktualisiert. Der Bericht "Eliminate Confusion In Data Management Roles And Responsibilites" erschien ursprünglich bereits im Jahr 2013. Die neue Fassung erarbeitete Forrester, weil das Thema nun brandheiß geworden ist - im Gegensatz zum Vorjahr. "Im Jahr 2014 war es richtig festzustellen, dass die meisten Unternehmen hinsichtlich der Verantwortlichkeiten fürs Data Management fragmentiert sind", schreibt Leganza. 2015 sei das aber nicht mehr richtig, wie neue Studienergebnisse zeigten.
Forrester befragte nämlich 1400 Entscheider aus aller Welt über ihre diesjährigen Konsolidierungs- und Zentralisierungspläne für elf verschiedene Datenfunktionen. Das Ergebnis: Nahezu durch die Bank planen jeweils mehr als ein Fünftel der Befragten eine Konsolidierung in den kommenden zwölf Monaten. Segmente wie Data Architecture, Data Integration, Content/Document Management und Data Quality erreichen demnach einen Konsolidierungsgrad von um die 70 Prozent.
In anderen Feldern wie Master Data Management oder Business Intelligence (BI) & Analytics liegt er nur unwesentlich darunter. Vergleichsweise gering fällt die Zuwachsrate mit 17 Prozent lediglich im Bereich Data Security & Privacy aus. Das liegt aber lediglich daran, dass die Datensicherheit und der Datenschutz als allererstes auf die Agenda rückten. In knapp 60 Prozent der Firmen ist hier die Konsolidierung bereits erfolgt.
Weiter Unklarheiten beim Data Ownership
"Es zeigt sich ein dramatischer Schub bei der Vereinheitlichung von Datenmanagement-Ressourcen mit dem Ziel, die Vorzüge einer Verbesserung bei Analytics und Reporting genießen zu können", konstatiert Leganza. Als Problem diagnostiziert der Berater, dass es beim Data Ownership weithin Unklarheiten darüber gibt, inwieweit die IT und inwieweit die Fachbereiche Verantwortung tragen. Eine offenbar immer häufigere Antwort darauf ist die Etablierung von CDOs.
Laut Studie sind inzwischen - je nach abgefragter Datenfunktion - in 9 bis 17 Prozent der Fälle Chief Data Officers für die Daten verantwortlich. Forrester Research berichtet, dass dieser Anteil in der Vergangenheit deutlich niedriger lag. Die Rolle entwickle sich zu einer organisatorischen Lösung von einigem Gewicht - zumindest in manchen Unternehmen, wie das Beratungshaus einschränkt.
Merke also bis hierhin: Konsolidierung beim Data Management ist weltweit ein aktuell wichtiges, aber mit Fallstricken behaftetes Thema. Der Trend zur Etablierung von Chief Data Officers spiegelt diese Entwicklung wider, ist aber nur eine mögliche Antwort auf die vorherrschenden Reibungen zwischen IT und Business über die Verantwortlichkeit für das Thema.
Klarheit über Ressourcen fürs Data Management gewinnen
Unabhängig von dieser speziellen Rolle will Autor Leganza aber allen Unternehmen eine Hilfestellung für die breit gefächerten Herausforderungen geben. "Business Stakeholder fordern für Analyse und Berichte einen deutlich verbesserten Zugang zu den Daten", heißt es in der Studie. "Enterprise Architects müssen deshalb eine kohärente Strategie fürs Data Management vorantreiben." Entscheidend dabei sei es, das dafür benötigte - und bekanntlich rar gesäte - Fachpersonal in eine einheitliche Richtung zu lenken.
Die Implementierung von hyperflexibler Data Management-Technologie kann dabei laut Studie nur ein erster Schritt sein. Der Fokus muss dann aber auf der internen Organisation liegen: "Man muss gewährleisten, dass das Unternehmen in hinreichendem Maße fähig, agil und flexibel ist, um den sich ändernden Prioritäten zu genügen", so Forrester Research. Wie aber gelingt das? Indem man Klarheit über die eigenen Ressourcen fürs Data Management gewinnt und diese anhand einer matrixartigen Struktur einsetzt, die bei Schlüsselprojekten zentrale und dezentrale Kapazitäten kombinieren kann.
Die Studie gibt den Führungskräften dafür folgende Empfehlung: "Ordnen Sie Prioritäten geschäftlichen Anforderungen zu, verknüpfen sie dann Projekte und Aktivitäten mit diesen Prioritäten und stellen sie schließlich personelle Ressourcen für diese Aktivitäten bereit - in dynamischer Weise, je nachdem wie es das Business vorgibt." Als vorbereitender Schritt diene die Erstellung einer Data Management Capability Map.
Beispiele für die Kartierung
Das klingt, zugegeben, erst einmal reichlich abstrakt. Neben den bereits angeführten ist aber ein neues Data Management Capability-Modell der zentrale frische Inhalt der aktualisierten Studie. Autor Leganza wird dabei durchaus konkret - genau genommen sogar so detailliert, dass hier Beispiele genügen müssen.
Auf diversen Seiten der Studie erläutert der Analyst, wie man bei der Kartierung idealerweise vorgeht. Für jeden Schritt einer bestimmten Aufgabe eines größeren Ziels gilt es festzulegen, welche Funktionen betroffen sind und welche personellen Rollen dafür benötigt werden. Will man etwa seine Kunden umfassend im Blick behalten, müssen irgendwann die Daten für die Analyse vorbereitet werden.
Ein Schritt dabei ist das Extrahieren der Daten aus ihren Quellen. Funktional fällt das entweder unter Data Management oder unter BI. Auf der Rollenebene gibt es vier Optionen, die damit betraut werden können: Anwendungsentwickler, Data Scientist, Data Analysts oder technische Spezialisten für Data Management.
In der Studie wird somit bis ins Kleinste dargelegt, wie man die einzelnen Rollen/Ressourcen zuordnen kann. Im Kern geht es dabei um Klarheit darüber, wie neun denkbare Rollen an einzelne Bereiche wie etwa Projektmanagement, Infrastruktur oder Vendor Management anzudocken sind.
Data Management Capability-Landkarte
"Die Data Management Capability-Landkarte liefert einen Rahmen zur Analyse der gegenwärtigen Stärken und Schwächen", heißt es in der Studie. Drei Schritte seien dabei zu erledigen:
Erstens die Anbindung der Rollen an die richtigen Funktionen
Zweitens die Einordnung der Rollen ins organisatorische Design
Drittens die Zuordnung von Aufgaben zu Funktionen und Rollen.
"So wird klar werden, inwieweit Rollen und Funktionen mit dem Bedarf in Einklang sind und wo die Rollenverteilung im Unternehmen zu Ineffizienz, inkonsistenter Ausführung, schlechtem Service und anderen suboptimalen Bedingungen beiträgt", konstatiert Leganza.