Der Data Strategist ist ein Fachmann, der für die Entwicklung einer datenbasierten Strategie in einem Unternehmen verantwortlich ist. Hier erfährst du alles, was du über diese schnell wachsende Rolle wissen musst!
Noch vor einigen Jahren wurden Daten von Unternehmen als reines Gut angesehen. Die Vorteile, die die Analyse mit sich brachte, wurden als nützlich, aber nicht als unverzichtbar angesehen.
Im Laufe der Zeit haben Daten jedoch in allen Branchen eine zentrale Bedeutung erlangt. Jetzt erkennen Organisationen den Wert einer datengetriebenen Entscheidungsfindung.
Es geht nicht mehr nur darum, die vorhandenen Daten zu analysieren, sondern sie zu nutzen, um konkrete Ziele zu erreichen. Dies erfordert eine sorgfältig ausgearbeitete Strategie.
Gleichzeitig erfordern Datenschutzgesetze wie die EU-DSGVO und Bedrohungen der Cybersicherheit eine strenge Governance. Um diesen Herausforderungen zu begegnen, ist ein neuer Beruf entstanden: der Datenstratege.
💡Auch interessant:
| Datamart Tool |
| Wie wird man Data Scientist? |
| Data Project Manager – Beruf und Karriere |
| Cloud Data Engineer |
Was ist ein Data Strategist ?
Angesichts der neuen Bedeutung von Daten können sich Organisationen nicht mehr nur auf Data Analysts und Techniker verlassen. Es ist eine Schnittstelle zwischen den technischen Teams und den verschiedenen Abteilungen erforderlich, damit sich jeder auf seine jeweiligen Aufgaben konzentrieren kann.
Die Rolle des Data Strategist ist es, die verfügbaren Daten zu nutzen, um Informationen zu liefern, die für die Entscheidungsfindung genutzt werden können. Um eine Strategie zu entwickeln, die auf die Bedürfnisse der Organisation abgestimmt ist, arbeitet er eng mit der Geschäftsleitung, Marketingfachleuten, Data Scientists und Analysten zusammen.
Welche Aufgaben hat der Data Strategist ?
Zuallererst muss der Data Strategist die Ziele und Herausforderungen der Organisation verstehen. Er arbeitet mit allen Beteiligten zusammen, um die Geschäftsanforderungen zu analysieren und Bereiche zu identifizieren, in denen Daten einen Mehrwert bieten können. Anschließend ist es seine Aufgabe, die relevanten Daten zu sammeln, zu organisieren und zu analysieren. Mithilfe einer Vielzahl von Werkzeugen und Techniken kann er/sie nützliche Informationen extrahieren, um Trends, Muster und Einsichten zu entdecken, die ihm/ihr helfen, fundierte Entscheidungen zu treffen.
Genau auf der Grundlage dieser Informationen entwickelt der Data Strategist Geschäftsstrategien. Dies kann die Optimierung von Betriebsabläufen, die Entwicklung neuer Produkte oder Dienstleistungen oder die Verbesserung der Kundenerfahrung beinhalten.
Der Stratege legt auch wichtige Leistungsindikatoren (KPIs)https://datascientest.com/de/power-bi-kpi-was-ist-das-wozu-dienen-sie fest, um die Effektivität seiner Pläne zu messen und ihre Auswirkungen auf die Ziele zu bewerten.
Anschließend muss er seine Ergebnisse und Empfehlungen den Führungskräften der Organisation in klarer und prägnanter Form präsentieren. Um dies zu erreichen, verwendet er Datenvisualisierungen, Berichte und Präsentationen.
In ihrer täglichen Arbeit beobachten Data Strategists auch technologische Trends und Fortschritte im Bereich der Datenanalyse.
Sie bewerten neue Technologien, Werkzeuge und Methoden, um ihre Anwendbarkeit für die Organisation zu bestimmen und Verbesserungen zu empfehlen. Dies ist eine wichtige Aufgabe, wenn es darum geht, die neuesten Innovationen in die eigene Strategie einzubauen.
Was sind die Kompetenzen eines Data Strategists?
Ein Data Strategist muss unbedingt die Werkzeuge und Technologien zur Datenanalyse beherrschen. Dazu können Programmiersprachen wie Python oder R, Datenbanken, statistische Modellierung oder auch DataViz-Software und Machine-Learning-Bibliotheken gehören.
Ein solides Wissen über Methoden der Datenexploration und -modellierung hilft dir auch dabei, das volle Potenzial der verfügbaren Daten zu entfalten.
Als Brücke zwischen den Analysten und den Geschäftsteams muss er auch effektiv kommunizieren und komplexe Informationen klar und prägnant darstellen können.
So muss er/sie in der Lage sein, die Ergebnisse der Datenanalyse in einfache Begriffe zu übersetzen, die auch für Nicht-Experten verständlich sind.
Schließlich ist das Herzstück dieses Berufs die Problemlösung. Der Stratege braucht daher analytische Fähigkeiten und eine agile Vorgehensweise, Anpassungsfähigkeit an Veränderungen und Kreativität.
Die Herausforderungen des Data Strategist
Der Beruf des Datenstrategen ist spannend, bedeutet aber auch, dass man sich vielen Herausforderungen stellen muss. Zunächst einmal wird das Management mit der Explosion der Datenmenge immer schwieriger.
Es ist notwendig, die relevantesten Daten zu sammeln, sie zu bereinigen, zu organisieren und zu validieren, um ihre Nützlichkeit und Zuverlässigkeit zu gewährleisten.
Datenschutz und Sicherheit sind ebenfalls wichtige Anliegen. Daten müssen unbedingt vor Lecks und Cyberangriffen geschützt werden.
Außerdem entwickelt sich der Bereich der Datenanalyse sehr schnell weiter und der Datenstratege muss ständig auf dem Laufenden bleiben, um keinen wichtigen Fortschritt zu verpassen. Dies erfordert eine gute Planung und ein gutes Management von Veränderungen.
Data Strategist vs Data Analyst
Der Data Strategist und der Datenanalyst haben zwei sehr unterschiedliche Rollen. Der erste entwickelt und implementiert eine Strategie, die mit den Zielen des Unternehmens abgestimmt ist.
Er kümmert sich um die Datenverwaltung, das Datenmanagement und die Datensicherheit. Er arbeitet auch mit den Stakeholdern zusammen, um eine datengetriebene Kultur zu etablieren.
Der Analyst seinerseits ist hauptsächlich für das Sammeln, Verarbeiten und Analysieren von Daten verantwortlich.
Er identifiziert Muster und Trends für die Entscheidungsfindung und erstellt Visualisierungen, um seine Erkenntnisse zu kommunizieren.
So kann der Data Strategist die Aufgaben der Datenanalyse übernehmen, aber der Data Analyst hat nicht die gleichen Verantwortlichkeiten wie der Stratege.
Die Entwicklung der Rolle des Data Strategist
Der Data Strategist nimmt eine immer wichtigere Rolle in den Unternehmen ein, und dieser Beruf entwickelt sich im Laufe der Zeit weiter.
Die Covid-19-Pandemie hat die digitale Transformation von Organisationen beschleunigt und die Nachfrage nach Experten massiv erhöht.
Derzeit gibt es bei weitem nicht genügend aktive Experten. Gleichzeitig haben sich die benötigten Kompetenzen diversifiziert.
Es gibt nun drei Hauptprofile von Strategen. Die erste Kategorie ist dafür zuständig, die KI- und Datentransformation einer Organisation zu leiten, um die strategischen Ziele zu erreichen.
Diese Rolle deckt sich direkt mit den Verantwortlichkeiten eines Chief Data Officers oder Chief Analyst und beinhaltet die Festlegung von Prioritäten und den Aufbau einer Kultur innerhalb der Organisation.
Das zweite Profil hat die Aufgabe, die Strategie auf die operative Ebene zu übertragen. Es muss dabei helfen, ein robustes Datenmodell und eine Data Governance aufzubauen.
Der dritte Typ des Datenstrategen arbeitet mit den technischen Teams zusammen, um Datenprodukte zu liefern. Seine Priorität ist der Erfolg eines bestimmten Projekts oder Datenprodukts.
Er verwaltet die Anforderungen, identifiziert die Nachfrage nach neuen Funktionen, bewertet die Machbarkeit, setzt die Prioritäten für die Entwickler und wirbt intern und extern für das Produkt.
In den nächsten Jahren werden neue Spezialisierungen für Datenstrategen entstehen, bei denen zusätzliche Fähigkeiten eingebaut werden. Dies kann Datenmanagement oder Data Governance beinhalten.
Fazit: Data Strategist, ein Schlüsselberuf im Zeitalter von Big Data
Um die Daten und die darin enthaltenen Informationen voll auszuschöpfen, ist das Fachwissen des Data Strategists unerlässlich.
Dieser Fachmann beherrscht sowohl den technischen Aspekt der Datenanalyse als auch den Tätigkeitsbereich seines Unternehmens, und das ist es, was ihm ermöglicht, eine Strategie zu entwerfen, die auf die Bedürfnisse zugeschnitten ist.
Um die notwendigen Fähigkeiten zu erwerben, kannst du dich für DataScientest entscheiden. Unsere verschiedenen Weiterbildungen zum Data Analyst, Data Scientist, Data Engineer, Machine Learning Engineer oder Data Product Manager ermöglichen es dir, zum Experten zu werden.
Du kannst lernen, mit der Programmiersprache Python und ihren Data Science-Bibliotheken, Dataviz-Tools oder Machine Learning-Techniken umzugehen.
In unseree Power BI Schulung lernst du in nur fünf Tagen, wie du diese Business Intelligence-Lösung beherrschst, und erhältst die PL-300-Zertifizierung.
Alle unsere Weiterbildungen können vollständig Remote absolviert werden, und unsere staatlich anerkannte Organisation ist im Rahmen des Bildungsgutscheins für die Finanzierung zugelassen. Entdecke DataScientest!
