Head of Data Management

Die Rekrutierung eines/einer Head of Data Management zu steuern bedeutet zuallererst, die Rolle genau zu kennen. Sie wird hier sehr allgemein zusammengefasst und muss an Ihren konkreten Kontext angepasst werden.

Der/die Head of Data Management berichtet direkt an den Head of Data Governance. Die Person bildet das Bindeglied zwischen der Data-Governance-Strategie und ihrer operativen Umsetzung mit leistungsfähigen technologischen Tools. Ihre Aufgabe besteht darin, Data-Management-Lösungen auszuwählen, einzuführen, zu optimieren und zu industrialisieren (MDM, Kataloge, Datenwörterbücher, Qualitätstools, Lineage usw.), um die Datenbestände des Unternehmens zu strukturieren, abzusichern und zu nutzen. In Zusammenarbeit mit den Fachbereichen, den Technikteams und der Geschäftsleitung stellt sie sicher, dass die Daten verlässlich, zugänglich und regelkonform sind, und unterstützt zugleich den Wandel hin zu einer Data- & AI-getriebenen Organisation.

Hauptaufgaben

1. Die Strategie für die Data-Management-Tools definieren und steuern

  • Eine ambitionierte Technologie-Roadmap erarbeiten und umsetzen, abgestimmt auf die Anforderungen der Fachbereiche (Finanzen, Supply Chain, CRM usw.).

  • Passende Lösungen (MDM, Qualität, Katalogisierung, Lineage) bewerten, auswählen und einführen.

  • Ihre reibungslose Integration in das bestehende Ökosystem sicherstellen.

2. Die Integration und Interoperabilität der Lösungen verantworten

  • Die Kompatibilität der Data-Management-Tools mit den Informationssystemen (ERP, CRM, Data Lakes usw.) sicherstellen.

  • Prozesse für das Metadatenmanagement, die Nachvollziehbarkeit und die Qualitätsregeln definieren.

  • Die technische Integration beaufsichtigen, um Performance, Sicherheit und Compliance zu gewährleisten.

3. Akzeptanz und Kompetenzaufbau begleiten

  • Schulungs- und Sensibilisierungsprogramme für die Fach- und Technikteams konzipieren und durchführen.

  • Kennzahlen zur Verfolgung der Akzeptanz einführen (Nutzungsquote, Zufriedenheit, Fehlerreduktion).

  • Die Kommunikation anpassen und Widerstände gegen Veränderungen abbauen.

4. Qualität und Compliance der Daten gewährleisten

  • Kontrollmechanismen zur Qualitätssicherung umsetzen, um Richtigkeit, Vollständigkeit und Konsistenz der Daten zu gewährleisten.

  • Mit dem DPO und den Rechtsteams zusammenarbeiten, um regulatorische Anforderungen zu erfüllen (DSGVO, BCBS 239 usw.).

  • Sicherstellen, dass die Tools die Compliance und Sicherheit der Daten unterstützen.

5. Die Data-Management-Community fördern und eine datengetriebene Kultur etablieren

  • Workshops, Reviews und Erfahrungsberichte organisieren, um Best Practices zu teilen.

  • Zentrale Akteure zusammenbringen (Fachbereiche, IT, Data Scientists) und hinter einer gemeinsamen Vision vereinen.

  • Daten als strategisches Gut fördern und Erfolge sichtbar machen.

6. Impact messen und kontinuierliche Verbesserung steuern

  • Relevante KPIs definieren und verfolgen (Qualität, Verarbeitungszeit, Nutzerzufriedenheit).

  • Die Strategie anhand der Ergebnisse und des Feedbacks anpassen.

  • Innovationen (KI, Automatisierung, Data Mesh) im Blick behalten, um die Praktiken zu verbessern.

Beispiele für konkrete Umsetzungen

  • Einführung eines MDM (z. B. SAP MDG), um Kunden- und Produktdaten zu vereinheitlichen, wodurch Fehler um 30 % sanken und Prozesse beschleunigt wurden.

  • Aufbau eines Datenkatalogs (z. B. Collibra) mit fachlichem Glossar, der den Zugang für mehr als 500 Nutzer verbesserte.

  • Automatisierung der Qualitätskontrollen (z. B. Talend) in den Pipelines, wodurch sich die Anomalien halbierten und das Vertrauen gestärkt wurde.

  • Konzeption von Schulungs- und Best-Practice-Programmen, die eine schnelle und wirksame Akzeptanz der Tools sicherstellten.