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Ein Data Solution Advisor ist eine neue Rolle im Unternehmen, bei der es darum geht, zwischen Business Intelligence (BI), Data Science und Künstlicher Intelligenz (KI) zu unterscheiden. Diese drei Ansätze besitzen unterschiedliche Stärken und bieten je nach Problem unterschiedliche Lösungen. Ein Advisor erkennt, welche Technologie am besten passt, um das spezifische Geschäftsproblem effizient zu lösen.

Ein Data Solution Advisor hilft Unternehmen, ihre Daten effizient zu nutzen, um geschäftliche Herausforderungen zu bewältigen und fundierte Entscheidungen zu treffen. Sie beraten bei der Auswahl, Gestaltung und Implementierung von Datenlösungen, die auf die spezifischen Geschäftsziele zugeschnitten sind. Diese Rolle kombiniert technisches Fachwissen im Bereich Datenmanagement mit einem tiefen Verständnis der Geschäftsprozesse, und agiert als Brücke zwischen IT und Geschäftsführung.

 

Hauptaufgaben eines Data Solution Advisors

 

Verstehen der Geschäftsanforderungen:

• Zusammenarbeit mit Stakeholdern, um deren geschäftliche Bedürfnisse zu verstehen und zu analysieren.
• Erkennen der Unternehmensziele und Herausforderungen im Zusammenhang mit Daten.
• Übersetzen von Geschäftsanforderungen in technische Anforderungen für datengetriebene Lösungen.

 

Entscheidung zwischen Business Intelligence (BI), Data Science und Künstlicher Intelligenz (KI) Lösungen:

Eine wichtige Aufgabe besteht darin, je nach Problemstellung und Datenanforderungen zwischen Business Intelligence, Data Science und Künstlicher Intelligenz zu unterscheiden und die passende Lösung vorzuschlagen:

• Business Intelligence (BI): Wenn es darum geht, historische Daten zu analysieren und Standardberichte zu erstellen, um fundierte Entscheidungen zu treffen, wird BI bevorzugt. Der Fokus liegt hier auf Dashboards, Datenvisualisierung und der Generierung von Einblicken aus vorhandenen Daten.
• Data Science: Data Science-Lösungen kommen zum Einsatz, wenn komplexere Analysen oder Vorhersagen erforderlich sind. Hier werden statistische Modelle und Machine Learning genutzt, um tiefere Einsichten zu gewinnen und Muster in Daten zu erkennen.
• Künstliche Intelligenz (KI): KI-Lösungen werden eingesetzt, wenn automatisierte, intelligente Entscheidungen oder Vorhersagen notwendig sind, z. B. bei automatisierten Kundenservices, personalisierten Empfehlungen oder der Erkennung von Anomalien in Echtzeit. KI kann insbesondere große Mengen an unstrukturierten Daten verarbeiten.

 

Technische Beratung und Expertise:

• Beratung hinsichtlich der besten Datenarchitekturen, Datenplattformen und Analysetools.
• Empfehlung von Cloud-Lösungen (wie AWS, Azure, Google Cloud) oder On-Premise-Systemen.
• Sicherstellen, dass die ausgewählte Lösung skalierbar und sicher ist.

 

Entwurf der Datenlösungen:

• Entwicklung maßgeschneiderter Datenlösungen, die den Anforderungen des Unternehmens entsprechen.
• Entwerfen von Datenpipelines, Data Warehouses, Data Lakes oder anderen geeigneten Infrastrukturen.
• Sicherstellen, dass die Lösung nicht nur aktuell effektiv ist, sondern auch zukünftige Anforderungen abdecken kann.

 

Datenstrategie und Roadmap:

• Unterstützung bei der Erstellung einer langfristigen Datenstrategie, die zur Erreichung der Unternehmensziele beiträgt.
• Planung für zukünftige Erweiterungen, um sicherzustellen, dass die Datenlösungen flexibel bleiben und mit den wachsenden Anforderungen skalieren.

 

Umsetzung und Implementierung:

• Zusammenarbeit mit Dateningenieuren, Data Scientists und anderen technischen Teams zur Umsetzung der Lösungen.
• Sicherstellen, dass die implementierte Lösung reibungslos mit bestehenden Systemen integriert wird und den Geschäftsanforderungen entspricht.
• Überwachung der Implementierung, um sicherzustellen, dass die Datenlösungen ordnungsgemäß funktionieren und Ergebnisse liefern.

 

Fortlaufende Optimierung und Monitoring:

• Überwachung der Leistung und Effizienz der eingesetzten Datenlösungen.
• Empfehlungen zur Verbesserung von Prozessen, Optimierung von Datenworkflows und Reduzierung von Kosten.
• Sicherstellen, dass die Datenqualität und -sicherheit im gesamten Lebenszyklus der Lösung gewährleistet sind.

 

Governance und Compliance:

• Sicherstellen, dass alle Datenlösungen den gesetzlichen Anforderungen und Datenschutzbestimmungen (wie DSGVO) entsprechen.
• Beratung bei der Einführung von Daten-Governance-Richtlinien, um die Datenqualität, -sicherheit und -zugänglichkeit sicherzustellen.

Wichtige Fähigkeiten und Fachkenntnisse

 

• Technische Expertise: Tiefes Wissen in den Bereichen Business Intelligence, Data Science und Künstliche Intelligenz sowie den damit verbundenen Tools und Technologien (z. B. SQL, Python, Cloud-Dienste).
• Analytische Fähigkeiten: Starke analytische Kompetenz, um Geschäftsprobleme zu verstehen und datenbasierte Lösungen zu entwickeln.
• Kommunikationsstärke: Fähigkeit, komplexe technische Konzepte verständlich zu vermitteln, insbesondere gegenüber nicht-technischen Stakeholdern.
• Strategisches Denken: Die Fähigkeit, langfristige Datenstrategien zu entwickeln, die dem Unternehmen einen Wettbewerbsvorteil verschaffen.

Ein Data Solution Advisor hilft somit nicht nur bei der technischen Implementierung von Datenlösungen, sondern auch bei der strategischen Entscheidung, welche Art von Datenlösung – ob BI, Data Science oder KI – für das jeweilige Geschäftsproblem am besten geeignet ist. Diese ganzheitliche Beratung stellt sicher, dass das Unternehmen datengestützte Entscheidungen trifft, die langfristig zum Erfolg führen.