Auch wenn das Jahr 2023 vielversprechend klingt, als ob wir in der Zukunft angekommen wären, so tappen die meisten deutschen Unternehmen hinsichtlich eines Fahrplans in Richtung Künstliche Intelligenz (KI) und Data-Driven Thinking zumeist im Dunkeln. Es fehlt oft immer noch eine Datenstrategie, die einem Unternehmen und seinen Stakeholdern klar ausweist, wohin die Reise gehen soll.

Ein Senior Data Scientist alleine wird Ihre Probleme nicht lösen

Während noch vor wenigen Jahren oft davon gesprochen wurde, Data Science als Disziplin im Unternehmen zu etablieren und Data Scientists einzustellen, verfügen heute tatsächlich die meisten Großunternehmen und auch viele Mittelständler über eigene Data Scientists, die tatsächlich dediziert für den Zweck der Datenanalyse eingestellt wurden.

Der hohen Datenkompetenz qualifizierter Data Scientists zum Trotz, stellen Unternehmen oft Ernüchterung bei der Wirkung dieser Fachkräfte fest. Zum einen, weil gute Data Engineers fehlen, die Daten effizient in Datenbanken sammeln und effektiv über Schnittstellen bereitstellen können, zum anderen, weil diese Data Scientists seitens des Managements allein gelassen werden. Hier herrscht möglicherweise das Denken vor, Data Science wäre ein in sich abgeschlossener Bereich der angewandten Forschung, anstatt diese richtigerweise als interdisziplinäre Querschnittsfunktion für alle anderen Fachabteilungen zu betrachten. Selbst der beste Data Scientist bewirkt im Unternehmen nichts, wenn seine Arbeit auf Grund von mangelnder Offenheit zur Umsetzung der errungenen Erkenntnisse keine Chance auf Umsetzung bzw. Nutzung der Potenziale hat. Auch motivierte Data Scientists können nur für begrenzte Zeit gegen den Strom schwimmen.

Datenkompetenz unternehmensweit verankern

Auch haben Data Scientists die Datenkompetenz nicht für sich allein gepachtet, denn alle anderen fachlichen Mitarbeiter sollten ebenfalls zumindest über ein Grundverständnis über die Möglichkeiten mit Daten verfügen. Zentrale Stellen wie Abteilungen für die etwas konservativere Business Intelligence oder den experimentierfreudigeren Data Labs kommen zum einen ohne Expertise aus den jeweiligen Fachbereichen nicht aus, spätestens dann, wenn es um die Produktivstellung von Analyse-Systemen geht. Zum anderen entstehen die wirklich sinnvollen Lösungsansätze nicht an zentraler Stelle, sondern direkt in den speziellen Fachbereichen, in denen diese relevant werden. Kein Unternehmen dieser Welt wird ganz alleine dank einer zentralen Abteilung data-driven, sondern diese Entwicklung muss aus dem ganzen Unternehmen heraus entstehen und dann auch ganzheitlich zusammenwachsen.

Durchaus vergleichbar wie das fachliche Verständnis und das Gespür für Kosteneffizienz, Verschwendungsvermeidung oder Umweltschutz, benötigen Unternehmen heute eine generelle Datenkompetenz, nicht nur bei den Fachkräften, sondern auch bei den Führungskräften, die für lösungsorientiertes Denken eintreten, dieses fordern und fördern müssen – stets im Bewusstsein, welche Rolle Daten dabei spielen können.

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