Martin Treder
Das Management-Handbuch für Chief Data Officer. Aufbau und Betrieb der Daten-Supply Chain eines Unternehmens
ISBN-13 (pbk): 978-1-4842-9345‑4 ISBN-13 (electronic): 978-1-4842-9346‑1
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Martin Treders „Das Management-Handbuch für Chief Data Officer“ erweist sich als unverzichtbares Werk zur Vertiefung in die Rolle und Herausforderungen von Chief Data Officers (CDOs) in der zeitgenössischen Unternehmenswelt. Der Leitfaden beleuchtet umfassend die Facetten des Datenmanagements in Organisationen, wobei er sowohl strategische als auch operative Perspektiven verknüpft. Er behandelt den Aufbau, die Ausgestaltung und den Betrieb einer effizienten Daten-Supply Chain und stellt die steigende Bedeutung von Daten als entscheidenden Wirtschaftsfaktor heraus.
Das Buch gliedert sich in drei Hauptteile. Der erste Teil konzentriert sich auf die Konzeption und Umsetzung eines effektiven Data Office unter Berücksichtigung organisatorischer und technischer Aspekte. Der zweite Teil fokussiert sich auf die Psychologie des Datenmanagements und beleuchtet zwischenmenschliche sowie Führungsaspekte, die für CDOs wesentlich sind. Der dritte Teil widmet sich praktischen Anwendungen und Herausforderungen im Datenmanagement und bietet konkrete Strategien und Lösungsansätze für reale Geschäftsszenarien.
In Teil I liegt der Schwerpunkt auf dem Aufbau eines effektiven Data Office. Es werden verschiedene Daten-Governance-Modelle, deren Verankerung in der Organisationskultur sowie wichtige Aspekte wie Reifegradbewertung und Businessorientierung diskutiert. Weiterhin werden Masterdaten-Management, die Bedeutung von Datenqualität und die Schaffung einer einheitlichen Datensprache erörtert. Die Kapitel decken auch die Gestaltung effektiver Datenprozesse und die Definition von Rollen und Verantwortlichkeiten im Datenbereich ab. Abschließend wird die Bildung von Data Office-Teams und deren Funktionen besprochen.
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Die folgenden Kapitelerläuterungen fassen die Kernthemen zusammen, von organisatorischen Grundlagen bis hin zu spezifischen Aspekten wie Daten-Governance und Masterdaten-Management:
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Verstehen der Organisation: Dieses Kapitel betont die Bedeutung des Verständnisses der Organisationsstruktur, Kultur und internen Prozesse für die Entwicklung einer effektiven Datenstrategie. Es wird hervorgehoben, dass eine Anpassung der Datenstrategien an die spezifischen Bedürfnisse und Ziele der Organisation essenziell ist. Ferner wird die Einbeziehung der Mitarbeiter in den Prozess des Datenmanagements zur Förderung einer datengetriebenen Kultur erörtert, einschließlich Strategien zur Überwindung interner Widerstände gegen datenbasierte Initiativen.
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Aspekte effektiven Datenmanagements: Kernkomponenten eines wirksamen Datenmanagements werden dargelegt, einschließlich der Notwendigkeit klarer Ziele und eines strukturierten Ansatzes. Die Bedeutung von Flexibilität und Anpassungsfähigkeit an veränderliche Technologien und Marktbedingungen wird betont. Herausforderungen bei der Integration unterschiedlicher Datensysteme werden diskutiert, begleitet von Lösungsansätzen sowie Hinweisen auf die Bedeutung kontinuierlicher Bewertung und Anpassung der Datenstrategie.
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Die Daten-Supply Chain: Das Kapitel beleuchtet den gesamten Lebenszyklus der Daten, von ihrer Erstellung bis zur Nutzung. Es wird die Wichtigkeit eines effizienten Datenflusses und einer sorgfältigen Datenverarbeitung zur Sicherung der Datenqualität hervorgehoben. Die kritische Bewertung von Datenquellen sowie Techniken zur Optimierung der Daten-Supply-Chain, einschließlich Automatisierungsprozessen, werden behandelt.
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Datenvision, -mission und -strategie: Die Bedeutung einer klaren und gut definierten Datenvision, -mission und -strategie wird unterstrichen. Diese sollen eng mit den Gesamtzielen der Organisation verknüpft und regelmäßig aktualisiert werden. Das Kapitel empfiehlt die Einbeziehung aller Stakeholder in die Strategieentwicklung und gibt Hinweise zur Entwicklung und Kommunikation einer langfristigen Vision für das Datenmanagement.
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Masterdaten-Management: Es werden Strategien zur effektiven Verwaltung von Masterdaten dargestellt, die als Schlüssel für Datenqualität und -integrität angesehen werden. Das Kapitel erläutert, wie ein robustes Masterdaten-Management-System die Konsistenz und Genauigkeit von Daten in der gesamten Organisation sicherstellt und stellt verschiedene Ansätze sowie Technologien für das Masterdaten-Management vor. Es werden auch Herausforderungen bei der Integration von Masterdaten aus verschiedenen Quellen erörtert.
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Daten-Governance: Die Notwendigkeit einer soliden Daten-Governance zur Sicherung von Datenqualität, -sicherheit und -compliance wird thematisiert. Verschiedene Modelle und Frameworks für die Daten-Governance werden vorgestellt, einschließlich der Entwicklung und Implementierung effektiver Governance-Richtlinien. Die Rollen und Verantwortlichkeiten innerhalb der Daten-Governance-Struktur werden diskutiert.
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Die Datensprache: Dieses Kapitel behandelt die Etablierung einer gemeinsamen Datensprache innerhalb der Organisation, um die Kommunikation über Daten zu erleichtern. Die Notwendigkeit, dass alle Mitarbeiter grundlegende Datenbegriffe verstehen, wird betont. Es werden Ansätze zur Erstellung und Pflege eines Glossars von Datenbegriffen sowie Strategien zur Integration der Datensprache in die tägliche Kommunikation vorgeschlagen.
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Datenprozesse: Die Bedeutung der Entwicklung und Optimierung von Datenprozessen wird hervorgehoben. Es wird diskutiert, wie Datenprozesse effizient gestaltet werden können, während gleichzeitig die Datenqualität gesichert wird. Die Notwendigkeit regelmäßiger Überprüfungen und Anpassungen der Datenprozesse sowie Best Practices für das Design und die Implementierung von Datenprozessen werden thematisiert.
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Rollen und Verantwortlichkeiten: Das Kapitel beschreibt detailliert die verschiedenen Rollen im Datenmanagement, deren Verantwortlichkeiten und Interaktionen. Die Bedeutung klar definierter Rollen und Verantwortlichkeiten für ein effektives Datenmanagement wird betont. Es werden Empfehlungen für die Ausbildung und Weiterentwicklung von Mitarbeitern in datenbezogenen Rollen gegeben und erörtert, wie ein ausgewogenes Team mit vielfältigen Fähigkeiten und Hintergründen aufgebaut wird.
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Datenqualität: Die Bedeutung hoher Datenqualität für verlässliche Analysen und Entscheidungen wird unterstrichen. Methoden zur Messung und Verbesserung der Datenqualität sowie die häufigsten Ursachen für Datenqualitätsprobleme werden behandelt, begleitet von Lösungsansätzen. Die Notwendigkeit eines kontinuierlichen Datenqualitätsmanagements wird hervorgehoben.
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Aufbau von Data Office-Teams: Strategien für den Aufbau und die Entwicklung effektiver Datenmanagement-Teams werden dargestellt. Das Kapitel bietet Einblicke in die Rekrutierung und das Management von Talenten und betont die Wichtigkeit der Teamdynamik sowie die Förderung einer effektiven Teamkultur. Zudem werden Empfehlungen für die kontinuierliche Aus- und Weiterbildung der Teammitglieder gegeben.
Teil II widmet sich den psychologischen und zwischenmenschlichen Aspekten des Datenmanagements. Es werden Herausforderungen, mit denen CDOs konfrontiert sind, sowie effektive Verhaltensweisen und Führungsstile für CDOs erörtert. Zudem wird die Bedeutung des Managements von Stakeholdern auf allen Ebenen sowie das Aufbauen eines Netzwerks von Datenchampions und Fachexperten thematisiert.
Die entsprechenden Kapitel umfassen:
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Typische Herausforderungen eines CDO: Dieses Kapitel behandelt die spezifischen Herausforderungen, mit denen sich Chief Data Officers konfrontiert sehen. Es bietet praxisnahe Ratschläge für das Management dieser Herausforderungen, wie den Umgang mit internen Widerständen und die Förderung einer datengetriebenen Kultur. Besondere Aufmerksamkeit wird der strategischen Positionierung des CDO innerhalb der Führungsebene und der effektiven Zusammenarbeit mit anderen Führungskräften zur Vermittlung der Bedeutung von Daten im Unternehmen gewidmet.
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Verhaltensweisen eines CDO: In diesem Kapitel werden die Do’s and Don’ts im Verhalten und in der Führungsrolle eines CDO aufgezeigt. Es identifiziert typische Fallstricke und Fehlverhalten, die es zu vermeiden gilt, und betont die Bedeutung von starker Führungs- und Kommunikationsfähigkeit. Zudem werden Strategien zur Konfliktbewältigung und zur Förderung von Veränderungen innerhalb der Organisation diskutiert.
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Stakeholder-Management: Dieses Kapitel unterstreicht die Bedeutung eines effektiven Stakeholder-Managements für CDOs. Es erläutert, wie Beziehungen zu verschiedenen Interessengruppen aufgebaut und gepflegt werden können. Die Wichtigkeit des Verstehens und Managens von Stakeholder-Erwartungen für den Erfolg von Dateninitiativen wird betont, ergänzt durch Techniken zur effektiven Kommunikation und Überzeugungsarbeit.
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Psychologie der Governance: Der Fokus liegt auf den psychologischen Aspekten und menschlichen Verhaltensweisen, die die Daten-Governance beeinflussen. Strategien zur Schaffung einer positiven Governance-Kultur werden erörtert, einschließlich Ansätzen, um Widerstände gegen Governance-Maßnahmen zu überwinden und die Akzeptanz von Governance-Richtlinien zu erhöhen. Besondere Bedeutung wird der Einbindung aller Mitarbeiter in den Governance-Prozess beigemessen.
Im dritten Teil werden praktische Aspekte des Datenmanagements behandelt. Themenschwerpunkte sind die Erstellung von Business Cases für Datenprojekte, die Herausforderungen und Notwendigkeiten von Datenethik und -compliance sowie die Bedeutung eines Blicks über die eigene Organisation hinaus. Zudem werden Strategien für den Umgang mit Daten und Herausforderungen in der Datenanalytik aufgezeigt.
Die Kapitel in Teil III sind wie folgt aufgebaut:
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Business Cases für Datenprojekte: Dieses Kapitel widmet sich der Entwicklung überzeugender Business Cases für Datenprojekte, um Unterstützung und Finanzierung zu sichern. Es erläutert, wie der potenzielle Wert von Datenprojekten quantifiziert und den Stakeholdern vermittelt werden kann. Zudem werden Strategien zur Berücksichtigung von Risiken und Herausforderungen in Business Cases sowie bewährte Praktiken bei deren Erstellung und Präsentation vorgestellt.
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Datenethik und -compliance: In diesem Kapitel werden die ethischen Aspekte und die Einhaltung gesetzlicher Vorgaben im Datenmanagement behandelt. Es werden Richtlinien für verantwortungsvolles und ethisches Handeln mit Daten vorgeschlagen und Empfehlungen zur Implementierung effektiver Compliance-Strategien gegeben.
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Die Außenwelt: Dieses Kapitel betont die Bedeutung externer Datenquellen und deren Einfluss auf die Organisation. Es zeigt auf, wie externe Daten zur Verbesserung der Entscheidungsfindung genutzt werden können, wie externe Datenquellen bewertet und integriert werden, und beleuchtet die Herausforderungen und Chancen im Zusammenhang mit der Nutzung externer Daten.
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Der Umgang mit Daten: Bietet Strategien und bewährte Praktiken für den effektiven Umgang mit Daten. Das Kapitel hebt die Wichtigkeit der Behandlung von Daten als wertvolle Ressource hervor, erläutert Techniken zur Sicherstellung von Datenqualität und -sicherheit und gibt Hinweise zur Förderung einer Kultur der Datenverantwortung in der Organisation.
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Data Analytics: Erklärt die Bedeutung von Datenanalytik für Organisationen, stellt verschiedene Analysetechniken und -werkzeuge vor und diskutiert deren Einsatz zur Verbesserung von Geschäftsprozessen. Das Kapitel betont die Notwendigkeit des Aufbaus von Datenanalysekompetenzen im Unternehmen und behandelt Herausforderungen und Lösungsansätze im Bereich Data Analytics.
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Datenmanagement in Krisensituationen: Dieses Kapitel behandelt die Handhabung des Datenmanagements in Krisenzeiten, betont die Bedeutung von Daten in Krisensituationen, gibt Einblicke in die Reaktion auf solche Situationen und präsentiert Strategien zur schnellen Anpassung des Datenmanagements. Zudem wird erörtert, wie aus Krisen gelernt und das Datenmanagement für zukünftige Situationen gestärkt werden kann.
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Daten in Fusionen und Übernahmen: Diskutiert die Rolle von Daten in Unternehmensfusionen und -übernahmen, erklärt die Bedeutung von Datenintegration und -analyse in solchen Prozessen, bietet Einblicke in die Herausforderungen bei der Datenzusammenführung und präsentiert Strategien zur Nutzung von Daten zur Maximierung des Werts von Fusionen und Übernahmen.
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Daten für Innovationen: Zeigt auf, wie Daten genutzt werden können, um Innovationen voranzutreiben, stellt Beispiele und Methoden vor, wie Daten zur Förderung von Innovationen eingesetzt werden können, und betont die Bedeutung der datengetriebenen Innovation für den Wettbewerbsvorteil. Das Kapitel erörtert auch Techniken zur Identifizierung von Innovationsmöglichkeiten durch Datenanalyse.
Das Buch schließt mit einem ausführlichen Literaturverzeichnis ab, das weitere Ressourcen und Referenzen für vertiefende Studien bietet. Seine Stärke liegt in der ganzheitlichen Betrachtung des Themas, indem es theoretische Grundlagen mit praktischen Anleitungen verknüpft und sowohl technologische, organisatorische als auch psychologische Aspekte des Datenmanagements berücksichtigt. Das Buch ist eine wertvolle Ressource für eine breite Zielgruppe, von CDOs über IT-Verantwortliche bis hin zu Führungskräften, und ist besonders empfehlenswert für diejenigen, die einen umfassenden und praxisnahen Einblick in die Welt des Datenmanagements suchen. Es bietet wertvolle Einsichten und Handlungsanweisungen, die sowohl für die Entwicklung einer effektiven Datenstrategie als auch für die Bewältigung alltäglicher Herausforderungen im Umgang mit Daten unerlässlich sind.
Die 12 Daten-Theoreme sind essentiell für jeden, der die Bedeutung und das Potenzial von Datenmanagement in der digitalen Welt verstehen möchte. Sie bieten nicht nur praktische Leitlinien, sondern auch strategische Einblicke, die für effektives Datenmanagement unerlässlich sind. Das Buch unterstreicht, dass eine ausgewogene Balance zwischen Zentralisierung und Delegation in der Daten-Governance entscheidend ist und hebt die Verantwortung jedes Einzelnen in der Organisation hervor. Es betont die Wichtigkeit von datenbasierten Entscheidungen und der Zugänglichkeit von Daten für alle Mitarbeiter.
Dieses Werk ist eine unverzichtbare Leseempfehlung für Führungskräfte, Datenmanager und alle, die in die Welt des Datenmanagements eintauchen möchten. Es bietet eine klare Orientierung und hilft, die Potenziale eines effektiven Datenmanagements voll auszuschöpfen. Für jeden, der an der Schnittstelle von Datenstrategie, Unternehmensführung und technologischer Innovation arbeitet, sind diese Theoreme und das Buch eine wertvolle Ressource. Sie inspirieren dazu, Datenmanagement als einen kontinuierlichen und dynamischen Prozess zu verstehen, der maßgeblich zum Erfolg einer Organisation beiträgt.
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