Head of Data & AI

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Die Rekrutierung eines/einer Head of Data & AI zu steuern (der/die in einer kleineren Einheit möglicherweise ein Chief Data Officer ist) bedeutet zuallererst, die Rolle genau zu kennen. Sie wird hier sehr allgemein zusammengefasst und muss an Ihren konkreten Kontext angepasst werden.

Der Head of Data & AI ist für die Strategie und die Umsetzung der Data- & AI-Initiativen im Unternehmen verantwortlich. Die Rolle verbindet strategische und operative Verantwortung mit dem Ziel, Daten in Geschäftswert zu verwandeln und dabei Governance, Compliance und Innovation sicherzustellen. Anders als ein CDAO ist diese Position stärker hands-on, mit direkter Beteiligung an der Konzeption und Einführung der Lösungen.

Hauptaufgaben

a. Definition und Umsetzung der Data- & AI-Strategie

Vision und Roadmap:
Eine Data- & AI-Strategie erarbeiten, die auf die Geschäftsziele des Unternehmens ausgerichtet ist, in Zusammenarbeit mit der Geschäftsleitung und den Fachbereichen.
Initiativen nach ihrem Business-Impact priorisieren (z. B. neue Produkte, Prozessoptimierung, Kundenerlebnis).

Data Governance:
Data-Governance-Richtlinien (Qualität, Sicherheit, Zugänglichkeit) etablieren, die zur Größe des Unternehmens passen.
Prozesse einführen, die die Compliance sicherstellen (DSGVO, branchenspezifische Standards).

b. Führung und Management der Data- & AI-Teams

Aufbau der Teams:
Ein interdisziplinäres Team (Data Scientists, Data Engineers, Analysts) aufbauen und leiten oder mit externen Ressourcen (Freelancer, Beratungsunternehmen) arbeiten.
Rollen und Verantwortlichkeiten für eine effiziente Projektumsetzung definieren.

Kompetenzentwicklung:
Die Teams in Best Practices im Bereich Data & AI schulen und begleiten.
Eine datengetriebene Kultur im Unternehmen fördern.

c. Entwicklung und Einführung von Data- & AI-Lösungen

Konzeption und Industrialisierung:
Die Entwicklung von Data- & AI-Lösungen (Dashboards, Prognosemodelle, Automatisierungen) beaufsichtigen.
Lösungen für eine skalierbare und zuverlässige Bereitstellung industrialisieren (mit Tools wie Dataiku, Databricks oder Cloud-Lösungen).

Zusammenarbeit mit den Fachbereichen:
Eng mit den Fachbereichen zusammenarbeiten, um deren Anforderungen zu verstehen und in technische Lösungen zu übersetzen.
Die Nutzer kontinuierlich unterstützen, um die Akzeptanz der Tools zu maximieren.

d. Management von Infrastruktur und Tools

Data- & AI-Architektur:
Die zum Bedarf des Unternehmens passenden Tools und Plattformen auswählen und einführen (z. B. Snowflake, Power BI, Python, SQL).
Wartung und Weiterentwicklung der Dateninfrastruktur (Data Lakes, Pipelines, Datenbanken) beaufsichtigen.

Sicherheit und Compliance:
Datensicherheit und die Einhaltung der Vorschriften gewährleisten.
Regelmäßige Audits einführen, um Risiken zu identifizieren und zu beheben.

e. Wertschöpfung und Impact-Messung

Prioritäre Use Cases:
Data- & AI-Projekte mit hoher Wirkung steuern (z. B. Kundenpersonalisierung, vorausschauende Wartung, Kostenoptimierung).
Den ROI der Initiativen messen und kommunizieren, um die Investitionen zu rechtfertigen.

Innovation und Technologiebeobachtung:
Trends im Bereich Data & AI verfolgen (z. B. generative KI, Automatisierung) und ihre Relevanz für das Unternehmen bewerten.
Neue Lösungen erproben, um wettbewerbsfähig zu bleiben.

f. Beziehung zu den Stakeholdern

Interne und externe Kommunikation:
Die Data- & AI-Strategie und die erzielten Ergebnisse gegenüber der Geschäftsleitung und den Fachbereichen präsentieren.
Mit externen Partnern (Technologieanbieter, Start-ups) zusammenarbeiten, um Innovation zu beschleunigen.

Erwartungsmanagement:
Die Erwartungen der Stakeholder auf die tatsächlichen Kapazitäten des Teams und der Tools abstimmen.
Projekte nach den verfügbaren Ressourcen priorisieren.

Beispiele für konkrete Umsetzungen

Aufbau einer Datenplattform: Einführung einer zentralen Lösung (z. B. Snowflake + Power BI), um den Datenzugriff zu verbessern und die Betriebskosten um 20 % zu senken.
Einführung eines Prognosemodells: Entwicklung und Industrialisierung eines Modells für vorausschauende Wartung, das die Stillstandszeiten um 15 % verringerte.
Automatisierung von Berichten: Erstellung automatisierter Berichte für die Vertriebsteams, die die Produktivität um 25 % steigerten.