Über mich - Volker Oßendoth
Seit mehr als 20 Jahren verantworte, gestalte und orchestriere ich innovative Data & Analytics Projekte.
Als Berater bei Sopra Steria (ehemals Steria Mummert Consulting) und EY habe ich namenhafte Unternehmen verschiedenster Branchen bei der Konzeption und Implementierung ihrer analytischen Projekte unterstützt. Darüber hinaus habe ich in D&A-Leitungsfunktionen bei Unitymedia und der Parfümerie Douglas sowohl die strategische Weiterentwicklung als auch den operativen Betrieb der zentralen analytischen Einheiten verantwortet.
Meine Kunden profitieren von meinen Beratungs- und Anwendererfahrungen, indem ich umfassende methodische Kompetenz und strukturierte Vorgehensweise mit Pragmatismus und Wertorientierung verbinde.
Dabei fällt es mir aufgrund meiner Ausbildung als Diplom Informatiker und Master of Business Administration leicht, als Brückenbauer zwischen Fachlichkeit und IT zu agieren und interdisziplinäre Teams zum Erfolg zu führen.
Meine Expertise
Management
Als Berater habe ich sowohl Business Intelligence Competence Teams als auch Projekte unterschiedlichster Größenordnung geleitet. Disziplinarische sowie fachliche Leitung und Budgetverantwortung habe ich auf der Anwenderseite für Data & Analytics Funktionen übernommen.
Strategie
Um aus Unternehmensdaten effizient und nachhaltig Mehrwert zu generieren, Bedarf es einer langfristigen aus der Unternehmensstrategie abgeleiteten Data & Analytics Strategie. Diese habe ich für diverse Medien-, Telekommunikations-, Handels- und Finanzunternehmen konzipiert und umgesetzt. Erfolgsfaktor ist ein ganzheitlicher und iterativer Ansatz, der frühzeitig sichtbaren Nutzen stiftet.
Datenaktivierung
Die Etablierung eines datengetriebenen Unternehmens verlangt nach mehr als lediglich der Bereitstellung von Daten und Berichten. Vielmehr gilt es neue Erkenntnisse zu gewinnen und in Entscheidungsprozessen nutzbar zu machen. Die Kür ist dann die Erschaffung neuer datenbasierter Produkte und Geschäftsprozesse. Praktische Erfahrung habe ich in diesem Kontext beispielsweise in der Monetarisierung von Daten.
Organisation
War der Gestaltungsraum für das klassische BICC noch übersichtlich, so sind nun mit dem Data Scientist und dem Data Citizen diverse neue Rollen und Aufgaben entstanden. Diese finden Eingang in die Diskussion um moderne Data & Analytics Organisationen, wie das Data Mesh. Als ein wesentlicher Erfolgsfaktor für die geforderte Agilität und Effizienz von Data & Analytics Initiativen, war die D&A Organisation immer eines meiner Fokusthemen.
Data Governance
Die schönsten Berichte werden nur genutzt, wenn diesen auch vertraut wird. Grundlage hierfür ist Transparenz über die Dateninhalte und -Qualität. Um dies zu gewährleisten habe ich unterschiedlichste Data Governance Modelle mit zentralem, dezentralem oder hybridem Ansatz gestaltet.
D&A Architektur
Kritisch für den Erfolg von Data & Analytics ist nicht zuletzt die optimale Architektur. Ausgehend von der Frage nach dem adäquaten Integrationsgrad habe ich abgestimmt auf die fachlichen Anforderungen sowie technischen und organisatorischen Rahmenbedingungen Konzepte wie das klassische Data Warehouse und den Data Lake sowie moderne Data Fabric und Data Lakehouse Ansätze für diverse Unternehmen evaluiert.
Meine Werte
Transparenz
Transparenz kommt wesentliche Bedeutung in meinem Tun zu. Sie ist das Ziel aller Data & Analytics -Vorhaben zur Generierung vertrauenswürdiger geschäftsrelevanter Erkenntnisse. Weiterhin schafft Transparenz Verständnis und Vertrauen und ist damit essentiell für eine erfolgreiche Zusammenarbeit auf Augenhöhe.
Pragmatismus
Hierunter verstehe ich den Antrieb, nach der passendsten Lösung zu suchen. Oft ist eine einfache Lösung die beste und auch nachhaltigste Lösung.
Kreativität
Bei der Konzeption und Realisierung anspruchsvoller analytischer Lösungen geht es immer darum den optimalen Mix aus Best-Practices mit innovativen Ansätzen und Technologien zu finden. Hier ist Kreativität das verbindende Element, welches den Unterschied zwischen guten und wegweisenden Lösungen macht.