Data Analysts scheitern an der Unternehmensführung

Chief AnalyticsAnalytics Officer (CAO) geraten zunehmend unter Erwartungsdruck. Gleichzeitig ist es gerade die Führungsriege, die sie bremst. Zu diesem Ergebnis kommt McKinsey in dem Papier "Rebooting analytics leadership: time to move beyond the math". Zwar ist der Titel eines CAO nicht weit verbreitet, räumt McKinsey ein, die Funktion eines obersten Data Analytics-Verantwortlichen aber schon. Alles zu Analytics auf CIO.de

Insbesondere Künstliche Intelligenz (KI) und Advanced Analytics wecken Erwartungen beim Board. McKinsey beziffert den Markt auf bis zu mehr als 15 Billionen US-Dollar jährlich. CAOs müssen liefern. Dabei hat sich ihre Rolle seit ihrer Entstehung massiv gewandelt: Etwa 1995 entstand diese Funktion und war seinerzeit mit talentierten Mathematikern und Informatikern besetzt, die als erste begriffen haben, dass sich aus Daten strategische Vorteile ableiten lassen.

Zehn Jahre später agierten sie als "Evangelisten", die das Bewusstsein für Data Analytics pushen. Wollen sie heute erfolgreich sein, müssen sie sich als Katalysator verstehen, der die ganze Art der Unternehmensführung umkrempelt. Entscheidungen des Unternehmens müssen stärker als bisher auf Daten basieren.

Widerstand auf oberster Führungsebene

Eben hier stoßen sie auf Widerstand aus dem Board, beobachtet McKinsey. Ein CAO sagte den Beratern, er sei eingestellt worden, um die Rolle eines Data und Analytics-Verantwortlichen aufzubauen, der Skaleneffekte nutzbar macht und Wachstum fördert. Faktisch hätten sein Team und er dann aber vergleichsweise einfache Reportings mit begrenztem Fokus erstellen sollen.

Lediglich acht Prozent der Unternehmen unterstützen Best Practices, die die Skalierbarkeit von Analytics ermöglichen, so McKinsey. CAOs scheitern außerdem an immer noch bestehenden Daten-Silos und steigenden Risiken rund um Daten.

Fünf Schritte für den CAO

McKinsey rät CAOs - unabhängig davon, wie ihr faktischer Titel lauten mag - zu diesen fünf Schritten:

1. Koalitionen mit Gleichgesinnten bilden: McKinsey skizziert ein Dreieck aus CAO, Business und IT. Der oberste Data Analytics-Verantwortliche sollte sich aus den beiden angrenzenden Bereichen Bündnispartner suchen.

2. Analytics-Fähigkeiten firmenweit ausbauen: Auch hier findet der CAO Ansprechpartner in Business und IT - McKinsey betont, dass er auch den Chief Risk Officer einbeziehen sollte.

3. Advanced Analytics in die Workflows einbauen: Das setzt voraus, dass der CAO die Geschäftsziele des Unternehmens kennt. Er muss einschätzen können, wo der Einsatz welcher Analytics-Lösung Erfolg verspricht. McKinsey zählt zu diesem Punkt auch Bewusstseinsbildung: der CAO sorgt dafür, dass die Belegschaft Vorurteile gegenüber AI (Artificial IntelligenceArtificial Intelligence) überwindet. Alles zu Artificial Intelligence auf CIO.de

4. Sich als Change-Agent verstehen: In sogenannten Townhall-Meetings oder in monatlichen und vierteljährlichen Kommunikations-Meetings tragen CAOs den Wandel ins Unternehmen.

5. Den CEO und das Board beraten: Aufgabe des CAO ist es, der Führungsriege des Unternehmens das richtige Wissen über Data Analytics zu vermitteln, die Bedeutung von Künstlicher Intelligenz (KI) deutlich zu machen und jederzeit den Standort im Vergleich zum Wettbewerb zu bestimmen.

Einer der CAOs, mit denen McKinsey gesprochen hat, sagte: "Zunächst liefert man das, wonach das Business fragt, einen Report über die Abwanderung von Kunden zum Beispiel. Mit der Zeit ändern sich die Anfragen. Statt nach Reportings fragen die Business Leader jetzt nach Handlungsempfehlungen."