Unternehmen sammeln heute Unmengen von Daten und wenden mitunter große Summen auf, um diese zu speichern und zu verwalten. Ein Teil dieser Daten wird erhoben, weil sie einem konkreten Nutzen dienen. Andere Daten werden gesammelt, obwohl noch kein Use Case vorliegt. Genau hier setzt die Aufgabe des Data Strategist an. Noch bevor der Data Engineer und der Data Scientist sich an die Arbeit machen, identifiziert der Data Strategist relevante Use Cases und damit verbundene Chancen. Seine Aufgabe geht allen anderen quasi voraus und er begleitet Datenprojekte in den verschiedenen Phasen.

Das sind die Aufgaben des Data Strategist

Die zentrale Aufgabe des Data Strategist ist die Konzeption von Datenstrategien und artverwandten Projekten im Bereich der Digitalisierung von Unternehmen. Um eine Data Journey zu konzeptionieren werden Methoden wie Design Thinking eingesetzt. Ein weiteres wichtiges Arbeitsinstrument von Data Strategists sind Workshops, in denen sie gemeinsam mit Unternehmen Use Cases diskutieren und auf dieser Basis eine Use Case Roadmap entwickeln.

Dabei geht es insbesondere darum, die individuellen Anforderungen von Unternehmen zu verstehen und zu lernen, diese produktiv in Datenprojekte zu übersetzen. Das Ziel dabei ist es immer, aus den vorhandenen Daten einen echten Mehrwert zu generieren („Data2Value“). Ein Data Strategist arbeitet dabei nicht allein, sondern arbeitet gemeinsam mit einem Team an den verschiedenen Aspekten der Datenstrategie.

Um tragfähige Ideen zu entwickeln, aus denen sich längerfristig neue, datengetriebene Geschäftsmodelle ableiten, ist es wichtig immer auf dem aktuellen Stand der Zeit zu sein. Darum gehört es auch zum Aufgabenbereich, wichtige Trends im digitalen Umfeld wie AI, Machine Learning oder Chatbots zu identifizieren und zu antizipieren. Dadurch können erfolgreiche Datenstrategien erarbeitet werden, die Unternehmen nicht nur kurzfristig Erfolg, sondern auch auf lange Sicht einen Wettbewerbsvorteil erbringen.

Diese Fähigkeiten braucht ein Data Strategist

Grundkenntnisse im Programmieren sind für einen Data Strategist sehr hilfreich, um Datenstrategien zu verstehen, zu konzeptionieren und vor allem kommunizieren zu können. Bedeutender sind Fähigkeiten wie zuzuhören und zu verstehen, ein ausgeprägtes Kommunikationstalent und Überzeugungskraft. Dazu müssen sie beispielsweise Präsentationstools wie PowerPoint aus dem FF beherrschen, um komplexe Themen rasch in aussagefähige Grafiken und überzeugende Storys zu verwandeln.

Neben konzeptuellem Denken, Storytelling-Talent, statistischem und mathematischem Verständnis gehören auch eine hohe Einsatzbereitschaft, Flexibilität und Kreativität zum Standard. Denn gerade am Anfang von Projekten ist viel Energie notwendig, da oft Neuland betreten wird. Da die Projekte jedoch auch im weiteren Verlauf begleitet werden, runden Kenntnisse im Projektmanagement das Profil eines guten Data Strategist ab.

Wie wird man Data Strategist?

Den Beruf des Data Strategist gibt es erst seit wenigen Jahren. Darum gibt es noch keine entsprechenden Studiengänge oder Weiterbildungsmöglichkeiten. In der Regel sind ein abgeschlossenes Studium in Betriebswirtschaftslehre oder Wirtschaftsinformatik der Ausgangspunkt, um eine Karriere zu starten.

Oft gehen erste Erfahrung beispielsweise als Trainee oder Junior Data Strategist im Umfeld von Business Analytics, Data-Science-Projekten oder in einer Strategieberatung dem Berufseinstieg voraus. Das Studium und berufliche Praxis sind dabei die Quelle für fundiertes Wissen über Big Data, Data Analytics, IT und Betriebswirtschaft. Neben dem Wissen und der Erfahrung muss jedoch eine grundlegende Eignung zum analytischen und strategischen Denken vorhanden sein, ohne die kein Data Strategist auskommt.

Der Arbeitsalltag

Die Konzeption von Ideen, Datenstrategien und –Projekten ist sicher das Kerngeschäft eines Data Strategist. Ein Data Strategist spielt jedoch nicht nur in der initialen Phase eine wichtige Rolle. Er begleitet Projekte auch auf dem weiteren Weg. Beispielsweise überprüft er, ob Anpassungen wie die Erweiterung durch externe Datenquellen zur besseren Analyse notwendig sind.

Erfolgreiche Strategien zeichnen sich nicht unbedingt dadurch aus, dass sie von Anfang an richtig sind, sondern dass sie regelmäßig auf Erfolg geprüft und wenn nötig korrigiert werden. Auch an dieser Stelle wird nochmal klar, warum die kommunikativen Fähigkeiten für einen Data Strategist so wichtig sind, weil sich hier viele unternehmerische Bereiche wie Einkauf, Unternehmensführung und IT berühren. Der Data Strategist entwickelt entsprechend auch Leitlinien für den richtigen Umgang mit Daten in rechtlicher und ethischer Hinsicht (Data Governance) und der Rollenverteilung (Data Custodianship).