Energiehandelsunternehmen arbeiten mit geringen Margen und müssen schnelle Entscheidungen treffen. Die MET Group mit Hauptsitz in der Schweiz und Niederlassungen in 15 Ländern hat ihre Datenfunktion auf diese Gegebenheiten ausgerichtet. Anstelle eines zentralisierten Teams, das Standards vorgibt, hat das Unternehmen Datenexperten in die Geschäftsbereiche integriert und diese über ein Netzwerk von „Champions“ miteinander vernetzt, die sich regelmäßig treffen, um erfolgreiche Vorgehensweisen auszutauschen.
Dieser Ansatz erforderte eine andere Art der Personalbeschaffung. Thomas Bode, Chief Data and Technology Officer des Unternehmens, hat die Rolle so beschrieben, dass sie neben technischer Fachkompetenz auch betriebswirtschaftliches Verständnis erfordert. Die Mitarbeiter, die MET einstellt, sind im operativen Geschäft tätig, berichten an das operative Geschäft und sollen geschäftliche Probleme mit Datentools lösen. Ein Dateningenieur muss in diesem Modell einem Trading Desk erklären können, warum eine Pipeline wichtig ist. Ein Business-Analyst muss ein Schema lesen können.
Mehrere Aufträge, die wir im vergangenen Jahr in den Bereichen Rohstoffe und Fertigung übernommen haben, enthielten dieselbe Anforderung. Unternehmen suchen Datenexperten, die sich in Geschäftsgesprächen behaupten können. In den Stellenbeschreibungen werden Python und SQL genannt, doch in den Vorstellungsgesprächen wird geprüft, ob die Bewerber in der Lage sind, zwischen einem Data-Warehouse-Schema und einer Margenberechnung zu vermitteln. Ein Kunde berichtete uns, dass seine zuletzt eingestellten Datenexperten alle aus operativen Funktionen stammten, in denen sie sich technische Fähigkeiten angeeignet hatten, da diese Kandidaten verstanden, welche Bedeutung die Zahlen für das Unternehmen hatten.
Ein Portfolio aus Kaggle-Wettbewerben oder ein Masterstudium im Bereich Machine Learning öffnet Türen. Die bestbezahlten Positionen gehen an Personen, die bereits etwas auf den Markt gebracht haben, das sich positiv auf eine geschäftliche Kennzahl ausgewirkt hat. Erfahrung im Handelsbereich, in der Lieferkette oder im Finanzwesen spielt eine wichtige Rolle, wenn ein Personalverantwortlicher ein föderiertes Modell wie das von MET aufbaut.
Unternehmen, die im DACH-Raum Datenteams aufbauen, sollten frühzeitig entscheiden, ob sie eine zentrale Steuerungsfunktion benötigen oder eingebettete Fachkräfte, die Ergebnisse liefern. MET entschied sich für Letzteres, und diese Entscheidung prägte jede einzelne Neueinstellung.
Angeregt durch Berichte von Diginomica.