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Awesome Data Thinker – neue Rolle & neue Skills für das Data Enterprise

Verfasst am 27.10.2016 von Axel Hoffmann

Die Anforderungen an Big Data & Data Science sind deutlich gewachsen. Zielstellung von Unternehmen ist längst nicht mehr nur, Daten in punktuellen Business Value zu überführen, sondern das digital souveräne und nachhaltig erfolgreiche Unternehmen selbst. Dazu ist eine neue Rolle mit außergewöhnlichen Skills gefragt: der Data Thinker. Eine Definition.

The Awesome Data Thinker (c) The unbelievable Machine Company

Ein guter Anfang

Als das Thema Big Data & Data Science 2010 aufkam, definierte Drew Conway in einem wegweisenden Diagramm Data Science als Schnittstellendisziplin und den Data Scientist als jenen, der entsprechende Skills und Kompetenzen in sich vereint. Hilary Mason ergänzte 2012 um wichtige Aspekte und erfand nebenbei die legendäre Bezeichnung "Awesome Nerds" für die Data Science-Einhörner.

Seither ist viel passiert. Die Definition von Data Science ist weitestgehend akzeptiert, die diversen Rollen dahinter sind grundsätzlich verstanden und um weitere ergänzt: Data Engineering, Data Operations, Data Visualization bis hin zu Data Arts. Damit kann man arbeiten und planen, Teams aufbauen und entwickeln – und letztlich auch eine Organisation bzw. ein Data Enterprise voranbringen.

So weit, so nicht mehr ausreichend

Was all diesen Profilen fehlt, ist der Bezug zum Business. Alle genannten Jobs sind mehr oder minder IT-Jobs. Es geht um Programmieren, Modellieren, Testen, Deployen, agile Teams und auf den Punkt: Software-Entwicklung. Im Business selbst hat sich während dessen wenig verändert. Dort sitzen immer noch die gleichen Projektleiter, Produktmanager und Fachexperten in Bereichen wie Marketing und CRM, für die es schwierig ist, das Thema Daten end-to-end zu verstehen und für neue Lösungen zu nutzen.

Klaas Bollhoefer, *um Chief Data Scientist, und Florian Dohmann, *um Senior Data Scientist, fiel dies vor geraumer Zeit auf. Mehr noch erkannten sie, dass es selbst für Dienstleister einen unbesetzten Raum zu füllen gibt. In diesem Raum gilt es, "aus Datensicht" an die Dinge heran- und kreativ (wert-)schöpfend damit umzuzugehen. Sich neuen Ansätzen und Möglichkeiten – mehr noch: einer neuen Kultur mit neuer Leadership – zu öffnen. Dies beginnt beim grundlegenden Denken, z.B. der Frage, wie Daten für das eigene Business genutzt werden können, und reicht bis zur Implementierung in die Organisation. Dafür brauchen Unternehmen kompetente Wegbereiter und -begleiter. Experten an ihrer Seite (und in den eigenen Reihen), die nicht nur "Buzzword-Bingo" beherrschen, sondern die Materie an sich, und auf dem Weg zum Data Enterprise umfassende Orientierung geben.

All dies subsummiert unter Data Thinking. Aus Dienstleistersicht eine neue Beratungsleistung im Umfeld von Daten, Algorithmen, Technologie und Mindset. Aus Unternehmenssicht ein Frei-, Zeit- und Innovations-Raum, den man kreieren muss. Um sich mit den Facetten der Digitalen Entwicklung zu beschäftigen, sie aufzunehmen und zu verstehen – und damit aus der Organisation heraus und in ihrem Sinne etwas Bestehendes weiter zu denken und zu entwickeln.

Was dazu fehlt, ist eine neue Rolle. So wie sie seinerzeit für Data Science & Scientists definiert wurde, aber nun nicht mehr ausreicht. Klaas Bollhoefer und Florian Dohmann beschreiben und benennen deshalb eine neue Schnittstellenkompetenz, das Data Thinking bzw. den Data Thinker.

Der „Awesome Data Thinker" – an der Schnittstelle von
Data Science, Business Innovation, Facilitation und Arts

Im Folgenden wird kurz aufgeführt, was sie unter diesen Rollen verstehen. Ohne sie zu Ende zu beschreiben. (Das haben Conway und Mason bewusst auch nicht getan.) Denn es braucht auch Interpretationsraum, um kreativ und agil zu sein und zu bleiben.

Data Science
Die ursprüngliche Schnittstellenkompetenz, wie seinerzeit mit dem Diagramm beschrieben.

Business Innovation
Die bewusste Veränderung eines bestehenden bzw. Schaffung eines neuen Geschäftsmodells. Inklusive allgemeiner (General) Management-Kompetenzen aus Innovationsmanagement, Business Development und Strategie.

Facilitation
Die Steuerung und Entwicklung dynamischer Gruppen- und Unternehmensprozesse. Die Nutzung der Dynamik von Gruppen, Netzwerken, Organisationen und Communities im Sinne eines gemeinsamen Ziels. Dafür gilt es, den Raum zu geben, den Rahmen abzustecken und die Moderation zu übernehmen, damit alles in eine Richtung läuft.

Arts
Die Fertig- und Fähigkeit, neu, anders und in jede Richtung zu denken. Dinge, die wir als schwer veränderlich begreifen, gezielt zu reflektieren und zu zerlegen, um daraus etwas Neues zu schaffen. Eben darum geht es auch beim (Re-)Design von Organisationen, Prozessen und Routinen: weitgehend mit dem Bestehenden agieren, jedoch seine Bestandteile zu betrachten und zu einem neuen Produkt zusammenzuführen

An den Schnittstellen jeweils zweier Disziplinen finden sich Kompetenzen und Expertisen, die es heute bereits im Umfeld der Weiterentwicklung von Organisationen gibt.

Die Awesomeness liegt in der Mitte

Im Zentrum allerdings, an der Schnittstelle aller Disziplinen, Kompetenzen und Rollen befindet sich etwas relevant Neues. Ein neuer Raum. In persona begriffenes Data Thinking – der Data Thinker. "Awesome", weil genau er in der Lage ist, Data Science und Daten, Geschäftswelt und Organisation, Innovation und Strategie quer zu denken und kreativ zu verbinden. Brücken hin zu ganz neuen Möglichkeiten zu schlagen. Weil der data Thinker als Coach und Moderator auch Widerstände ausräumen, Alternativen aufzeigen und die dynamischen Prozesse innerhalb einer Organisation positiv beeinflussen kann. Und weil er das vielfältige und beliebig dimensionale Thema Daten im Sinne der Organisation vorantreiben, neue Entwicklungen auf den Weg bringen und sich damit neue Möglichkeiten erschließen kann.

Eigentlich und aktualisiert, ist der Data Thinker heute "the sexiest job in the world".


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