CIO (Data-driven)

Die Rekrutierung eines/einer CIO (Data & AI-driven) 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 CIO (Data & AI-driven) ist die strategische Führungskraft, die dafür verantwortlich ist, die IT-Infrastruktur zu modernisieren und auf die Anforderungen der Data- und KI-Transformation auszurichten. Das Hauptmandat besteht darin, den Übergang zu einer agilen, Cloud-nativen und datenzentrierten IT-Architektur zu steuern, die Initiativen in Data Science, KI und Analytics im großen Maßstab unterstützen kann.

Die Person verantwortet sowohl die Modernisierung der IT-Infrastrukturen (Cloud-Migration, DevOps, Sicherheit) als auch das Management der Datenplattform (IaaS/PaaS) und gewährleistet skalierbare, sichere und auf die Geschäftsziele ausgerichtete Systeme.

Aufgaben und Verantwortlichkeiten

1. Die Strategie zur Modernisierung von IT und Daten definieren und steuern

  • Eine Roadmap für die IT-Transformation erarbeiten (Cloud, Agilität, Datenzentrierung).
  • Die IT-Infrastruktur auf die Anforderungen der Data- und KI-Teams ausrichten.
  • Technische Standards für die Datenplattformen (IaaS/PaaS) definieren.
  • Mit der Geschäftsleitung zusammenarbeiten, um Investitionen in IT und Daten zu priorisieren.

2. Die IT-Infrastruktur für Cloud und Daten modernisieren

  • Die Migration in die Cloud (AWS, Azure, GCP) und zu hybriden Architekturen steuern.
  • DevOps– und FinOps-Lösungen implementieren, um Kosten und Performance zu optimieren.
  • Legacy-Systeme modernisieren, damit sie mit den Anforderungen von Data kompatibel sind.
  • Sicherheit und Compliance (DSGVO, ISO 27001) der Infrastrukturen gewährleisten.

3. Die Datenplattform (IaaS/PaaS) konzipieren und betreiben

  • Eine skalierbare Datenplattform architektonisch gestalten (Data Lake, Data Warehouse, Data Mesh).
  • Passende Technologien auswählen und einführen (Snowflake, Databricks usw.).
  • Kosten und Performance der Datenplattform optimieren.
  • Die reibungslose Integration mit Analytics- und KI-Tools sicherstellen.

4. IT- und Data-Teams zusammenbringen

  • Die Teams aus IT, Data Engineering und Data Science auf eine gemeinsame Vision ausrichten.
  • Die Prozesse der Zusammenarbeit zwischen den technischen Teams definieren.
  • Eine datengetriebene Kultur in der Organisation fördern.
  • Die für die Transformation erforderlichen Kompetenzen und Schulungen managen.

5. Datensicherheit und Data Governance gewährleisten

  • Richtlinien für Data Governance einführen (Qualität, Lineage, Metadaten).
  • Die Datensicherheit gewährleisten (Verschlüsselung, Zugriffskontrolle, Audit).
  • Compliance-Regeln definieren (DSGVO, Datensouveränität).
  • Das Management der Risiken im Zusammenhang mit Daten und KI verantworten.

6. Innovation und Technologiepartnerschaften steuern

  • Die neuesten Entwicklungen in Cloud, Data und KI beobachten.
  • Technologiepartner (Cloud-Provider, Softwareanbieter) bewerten und auswählen.
  • PoCs steuern, um neue Lösungen zu validieren.
  • Das Unternehmen in Technologie-Ökosystemen vertreten (Konferenzen, Konsortien).

Beispiele für konkrete Umsetzungen

  • Steuerung der vollständigen Migration in die AWS-Cloud, wodurch die Infrastrukturkosten um 30 % sanken und die Skalierbarkeit verbessert wurde.
  • Konzeption und Einführung einer einheitlichen Datenplattform (Snowflake + Databricks), die die Datenzugriffszeiten um 40 % verkürzte.
  • Modernisierung der Legacy-Systeme, damit sie mit den Anforderungen von KI kompatibel sind, wodurch die Verarbeitungszeiten um 50 % sanken.
  • Implementierung einer vollständigen Data Governance (Collibra), die die Datenqualität um 35 % verbesserte.
  • Aushandlung strategischer Partnerschaften mit den wichtigsten Cloud-Providern, wodurch die Kosten um 20 % sanken.