CEL ROLI
Zbudowanie i prowadzenie spójnej, skalowalnej i strategicznej funkcji danych w organizacji, obejmującej architekturę danych, Data Governance, jakość danych, analitykę i monetyzację danych, z naciskiem na transformację kulturową w kierunku data-driven enterprise.
MISJA STANOWISKA
CDO odpowiada za całościową wizję, strategię i zarządzanie danymi w organizacji. Jest właścicielem wszystkich danych, centralnym punktem decyzyjnym w obszarze technologii danych, standardów, jakości oraz wykorzystania danych w procesach operacyjnych, zarządczych i strategicznych.
Rola CDO ma zapewnić: jedną wersję prawdy, spójne definicje danych, dojrzały governance, uporządkowaną architekturę danych, skuteczną współpracę analityków domenowych i centralnych, pełne wykorzystanie wartości biznesowej danych oraz kulturę data-driven w całej organizacji.
KLUCZOWE ODPOWIEDZIALNOŚCI
1. Wizja i strategia danych
- Opracowanie i wdrażanie długoterminowej strategii danych dla całej organizacji
- Zbudowanie i wdrożenie spójnej Polityki Danych oraz Data Governance (Data Owners, Stewards, Data Council)
- Ustanawianie i egzekwowanie standardów danych, definicji, jakości i bezpieczeństwa
2. Architektura i technologia danych
- Podejmowanie decyzji architektonicznych dotyczących hurtowni danych, pipeline'ów, integracji, technologii chmurowych (GCP/BigQuery, AWS, Azure)
- Nadzór nad środowiskiem danych, w tym Data Engineering – integracje źródeł, modele danych, jakość danych, pipeline'y i data marty
- Współpraca z Dyrektorem ds. Rozwoju Technologii w zakresie skalowania środowiska, bezpieczeństwa i modernizacji technologicznej
3. Modern Data Community i Data Governance
- Zbudowanie modelu współpracy: Technology Team (platforma, bezpieczeństwo), Data Producers (domain ownership, quality), Data Consumers (analytics, ML)
- Organizacja Data Governance oraz egzekwowanie ról biznesowych (Data Owners, Business Owners)
- Utrzymanie Data Catalogu, metadanych, data contracts i jakości danych
- Wprowadzenie nowych ról w zależności od potrzeb Data Governance
4. Zarządzanie zespołami danych
- Kierowanie centralną funkcją danych: Data Engineering (pipeline'y, integracje, jakość) oraz Analiza Danych (analitycy centralni + domenowi: Sprzedaż, Marketing, Produkt, CS, Finanse)
- Budowa i rozwój zespołów, mentoring, standaryzacja pracy (taski, sprinty, backlogi, testy)
5. Wsparcie biznesu, AI/ML i monetyzacja danych
- Zapewnienie danych do podejmowania decyzji strategicznych i operacyjnych
- Rozwijanie analityki predykcyjnej i AI – modele churn, segmentacja, automatyzacja logiki biznesowej
- Przygotowanie infrastruktury dla GenAI applications (RAG – Retrieval Augmented Generation)
- Poszukiwanie sposobów monetyzacji danych i produktów danych
6. Transformacja kulturowa i mechanizmy operacyjne
- Budowanie kultury opartej na danych (data-driven): zaangażowanie kadry zarządzającej (executive engagement), programy rozwoju kompetencji danych (data literacy programs)
- Demokratyzacja dostępu do danych – działania operacyjne oparte na danych (frontline action using data)
- Ramy pomiarowe (Measurement Framework): mierzenie właściwych rzeczy, wielowymiarowe wskaźniki KPI
- Mechanizmy jakości danych (Data Quality Mechanisms): motywowanie do jakości u źródła (incentivize quality at source), automatyczne testy
- Governance jako narzędzie wspierające (Governance as Enabler): centralizacja wdrożenia, decentralizacja decyzji, automatyzacja biurokracji (centralize implementation, decentralize decisions, automate bureaucracy)
7. Egzekucja "Think Big, Start Small, Scale Fast"
- Identyfikacja wpływowych, widocznych i zrozumiałych możliwości biznesowych (impactful, visible, relatable business opportunities)
- Rozpoczynanie od potrzeb biznesowych, nie od danych (start business backwards, not data forward)
- Budowanie łańcuchów wartości (value chains) przez iteracyjne przypadki użycia (use-cases)
- Silny mandat decyzyjny do wdrażania zmian między działami
WYMAGANIA
Doświadczenie:
- Min. 5–8 lat w Data Engineering, BI, Data Governance lub architekturze danych na stanowisku leaderskim
- Udokumentowane doświadczenie w budowaniu funkcji danych od podstaw lub skalowaniu złożonych środowisk
- Doświadczenie w zarządzaniu zespołami wielodomenowymi i prowadzeniu transformacji kulturowej
Kompetencje techniczne:
- Głęboka znajomość architektury danych (DWH, data marts, pipeline'y, chmura)
- Znajomość narzędzi analitycznych oraz technologii chmurowych (Azure, AWS, GCP/BigQuery)
- Rozumienie GenAI, LLM, RAG architectures i vector databases
- Wiedza z zakresu Data Governance, Data Catalog, metadanych, data contracts
Kompetencje miękkie i przywódcze:
- Silny autorytet i umiejętność egzekwowania zmian między działami
- Orientacja strategiczna i zdolność do zarządzania złożonym środowiskiem interesariuszy
- Komunikacja na poziomie Executive i umiejętność przedstawiania wartości danych
- Umiejętność budowania kultury data-driven i prowadzenia change management
Kompetencje strategiczne i biznesowe:
- Rozumienie, jak firmy oparte na danych wykorzystują informacje do zwiększania rentowności
- Umiejętność łączenia praktycznego działania (hands-on) z długoterminowym planowaniem strategicznym
- Zmysł biznesowy pozwalający oceniać stosunek kosztów do korzyści inicjatyw danych
MIERNIKI SUKCESU (KPI)
Techniczne:
- Zbudowanie i wdrożenie pełnego systemu Data Governance
- Jedna wersja prawdy – spójne definicje kluczowych KPI (np. ARR)
- Redukcja długu technologicznego i uspójnienie architektury danych
Kultura i adopcja:
- % decyzji C-Level opartych na danych, w tym % adopcji analityki predykcyjnej na kształtowanie kluczowych decyzji kierunkowych
- Data literacy score w organizacji
- % pracowników z dostępem do self-service analytics
Mechanizmy:
- % zautomatyzowanych procesów raportowych
- Data Quality Score – średnia jakość danych
- Time-to-insight – czas od pytania do odpowiedzi
Governance:
- % datasets z przypisanym Data Owner i Data Steward
- Data Catalog coverage
- Compliance rate z politykami Data Governance
