Skip to main content

Unternehmen müssen Mitarbeitern Daten-Verantwortung zuweisen, um Potenziale zu heben

Pressemitteilung   •   Jan 02, 2018 12:32 CET

Für einen effizienten und effektiven Umgang mit Daten in Unternehmen ist die Besetzung von datenbezogenen Rollen in einem Unternehmen unerlässlich. Auch die Hebung von Potenzialen, wie Innovationen und Optimierungsprojekte, ist nur so möglich. Doch wie setzt man das Personal in Zeiten von Big Data & Co. ideal ein, um eine größtmögliche Wertschöpfung zu erreichen? Antworten liefert die 11. KVD-Service-Studie, die vom Service-Verband KVD e. V. und vom FIR e. V. an der RWTH Aachen herausgegeben wird.

"Datennutzung und -potenziale im Service" lautet der Titel der elften Ausgabe der Studie. Sie belegt, dass die fortschrittlichen Dienstleister am Markt, die so genannten Champions, bereits heute auf qualifizierte Mitarbeiter achten, den Service auf Geschäftsführungsebene ansiedeln und ihre datenbasierenden Lösungen über spezielle Apps anbieten. Dass Unternehmen aktiv werden müssen, ist den meisten bewusst: 69 Prozent der in der Studie befragten Unternehmen sehen in der Analyse und Verarbeitung von Daten die größte Herausforderung.

Geht es um den effizienten und effektiven Umgang mit Daten, macht eine entsprechende Rollenverteilung Sinn. Die Vielzahl an Rollen lassen sich den Autoren der Studie nach zu sechs Hauptgruppen zusammenfassen. Der Spezialist für Datenqualität gewährleitet die Hygiene der Daten. Zur weiteren Analyse und Verwendung müssen die Daten eindeutig und akkurat sein (Ein Beispiel: Was ist ein Jahr? Sind es 365 Kalendertage, 260 Arbeitstage oder 8765 Stunden?). Der Data-Explorer hat eine analytische und filternde Funktion. Er identifiziert die nützlichen Informationen aus einer Masse an Daten. Die gesammelten Daten werden vom Data-Architect so aufbereitet, dass sie analysetauglich sind. Die bekannteste Rolle ist der Data-Scientist, der aus den vorbereiteten Daten anspruchsvolle Analysemodelle entwickelt. Diese Aufgabe übernehmen meist Mathematiker oder Naturwissenschaftler. Ein Data-Translator führt die Umsetzung der Analyse-Ergebnisse in Resultate durch. Konkret sind dies z. B. neue datenbasierte Dienstleistungen. Eine hohe Qualifikation ist nicht nur bei allen Tätigkeiten notwendig: Es werden in manchen Anwendungen nur Personalressourcen zur reinen Datenbereinigung benötigt. Diese können z. B. im Rahmen von IT-Migrationsprojekten (z. B. eines CRM-Systems) eingesetzte Ressourcen zur Bereinigung großer Datenmengen sein.

Die Ergebnisse der Studie zeigen allerdings, dass die genannten Rollen größtenteils in den Unternehmen nicht besetzt sind. Lediglich der Einsatz von Personalressourcen zur Datenbereinigung ist verbreitet. Sind die Rollen besetzt, werden sie selten durch externe Ressourcen wahrgenommen. Der Anteil der Unternehmen liegt bei unter 6 Prozent. Daneben sind vor allem Spezialisten für Datenqualität (44 Prozent) und Data-Architects (43,8 Prozent) die am häufigsten besetzten Rollen. Data-Scientists sind nur in einem Viertel (27,5 Prozent) der Unternehmen vertreten. Ebenfalls nur ein Viertel der Unternehmen hat intern eine Rolle definiert, die aus den gewonnenen Daten Innovationen, wie datenbasierte Dienstleistungen, generiert - den Data-Translator. Insgesamt schätzen die Unternehmen aber die Bedeutung aller genannten Rollen zukünftig als hoch ein. Dazu ist jedoch die Akquise von neuem, qualifizierten Personal sowie die Schulung von altem Personal im Umgang mit Daten unerlässlich.

Die KVD-Service-Studie 2017 ist im Internet unter www.service-studie.de erhältlich.

HINWEIS FÜR REDAKTIONEN:

Gerne senden wir Ihnen ein kostenloses Arbeitsexemplar der 11. KVD-Service-Studie zu. Melden Sie sich dazu bitte einfach bei Alexandra Engeln, a.engeln@kvd.de

Der KVD unterstützt Fach- & Führungskräfte bei der Gestaltung ihres technischen Kundendienstes. Über Netzwerkveranstaltungen, Aus- und Weiterbildungen sowie die Einbindung neuester Forschungsergebnisse erhalten Mitglieder einen entscheidenden Wissens- und Marktvorsprung.

Angehängte Dateien

PDF-Dokument Word-Dokument

Kommentare (0)

Kommentar hinzufügen

Kommentar

Agree With Privacy Policy