Zuerst zu dir persönlich: Welche Hashtags beschreiben dich am besten?
Haha, ganz schwierig für mich, ich bin nicht so der Typ, der sich gerne mit Hashtags beschreibt :) Aber wenn es sein muss: #AllInClub #Commitment #NoSpotlightNeeded
Erzähl uns mehr zu den Hashtags.
#AllInClub: Ich war schon immer jemand, der sich in den Extremen wohler fühlt als in der Mitte. Ich versuche, immer 100 % zu geben. Ob das eine Tugend oder eine Macke ist, darüber lässt sich streiten.
#Commitment: Mir ist es wichtig, dass Menschen, die mit mir arbeiten, sich auf mich verlassen können. Ich bin ein Teamplayer. Vielleicht auch manchmal etwas zu sehr, weil ich «Nein sagen» noch immer wöchentlich üben muss.
#NoSpotlightNeeded: Ich gehöre zu den Menschen, die ihren eigenen Geburtstag am liebsten im Kalender unsichtbar machen würden. Ich bin lieber derjenige, der im Hintergrund die Dinge zum Laufen bringt – möglichst unbemerkt. Vielleicht erklärt das auch, warum mich Batman schon immer mehr fasziniert hat als Superman: kein Spotlight, keine Bühne, Held sein ohne Publikum.
Nun zu deiner beruflichen Tätigkeit: Was machst du bei den Basler Verkehrs-Betriebe BVB?
Als Chief Data Officer bei der BVB verantworte ich die Themen Daten und BI strategisch für eines der grössten öffentlichen Verkehrsunternehmen der Schweiz. Konkret bedeutet das: Aufbau einer modernen Datenplattform, Entwicklung einer unternehmensweiten BI-Infrastruktur und die strategische Verankerung von Daten als Unternehmensressource. Dazu kommen Themen wie Datengovernance und Informationssicherheit, etwa die Datenklassifizierung.
Zudem führe ich ein Team aus IT-Fachexperten und Projektleitern und bin in diverse Projekte involviert. Da KI zunehmend zum Thema wird, führe ich unternehmensweit Sensibilisierungs-Workshops durch, von der Geschäftsleitung über das Kader bis zu den Mitarbeitenden. Weiter war ich an diversen KI-Projekten führend beteiligt. Kurzum: Langweilig wird es selten.
Was hast du davor gemacht und weshalb bist du Teil der Basler Verkehrs-Betriebe BVB geworden?
Ursprünglich habe ich einen Bachelor in Betriebswirtschaft gemacht, ehrlich gesagt, ohne gross nachzudenken. Nach dem Studium versuchte ich mich im Treuhandwesen, merkte aber bereits in den ersten Monaten, dass mich das nicht erfüllt. Also entschied ich mich – etwas spät, ich ging bereits auf die 30 zu – für den MSc in Applied Information and Data Science.
Das bedeutete: nochmals von vorne anfangen, als Werkstudent bei der BVB, während meine Freunde längst gut verdienten, Autos kauften und teure Ferien buchten. Nicht immer einfach – aber rückblickend die richtige Entscheidung.
Mein damaliger Vorgesetzter gab mir von Anfang an viel Verantwortung im BI-Bereich, und es taten sich kontinuierlich neue Türen auf. Aus dem Werkstudenten wurde irgendwann der Chief Data Officer. Das klingt jetzt vielleicht glatter, als es war – es stecken viel Arbeit, einige Unsicherheiten und eine gute Portion «zur richtigen Zeit am richtigen Ort» dahinter. Manchmal lohnt es sich, den Umweg zu nehmen.
Was ist das Spannendste an deiner Arbeit?
Das Spannendste ist die Vielfalt. Die BVB besteht aus drei grossen operativen Geschäftsbereichen: Verkehr, Technik und Infrastruktur. Sie fühlen sich fast wie eigenständige Unternehmen an. Dazu kommen die klassischen Querschnittsfunktionen wie Finanzen, Personal und der Unternehmensstab. In all diesen Bereichen wächst der Hunger nach Daten und Auswertungen spürbar. Genau da setzen wir an.
Was die Arbeit zusätzlich interessant macht, sind die Rahmenbedingungen. Als öffentliches Unternehmen müssen wir jeden Franken, den wir ausgeben, rechtfertigen – das Geld stammt unter anderem von den Steuerzahlern. Das zwingt zu Kreativität und Priorisierung. Gleichzeitig haben wir über die Jahre gewisse Abhängigkeiten aufgebaut: von gewachsenen Excel-Lösungen, externen Tools oder Herstellern, die in bestimmten ÖV-Nischen schlicht eine Monopolstellung innehaben. Sich davon zu lösen ist kein Sprint, sondern ein Marathon.
Kurz gesagt: Es wird nie langweilig und die Lösungen, die man findet, müssen sowohl technisch als auch wirtschaftlich und politisch tragbar sein. Das ist eine Kombination, die mich täglich fordert.
Welche Data-Scientist-Fähigkeiten sind in deinem Job besonders gefragt?
Da ich mich aktuell eher im strategischen Bereich bewege, stehen klassische Data-Science-Skills wie Modellierung oder Programmierung nicht im Vordergrund. Was zählt, sind Dinge wie strategisches Denken, Kommunikation und die Fähigkeit, komplexe Zusammenhänge für ein Publikum verständlich zu machen, das nicht zwingend aus Datenspezialisten besteht.
Trotzdem ist ein solides technisches Fundament ein riesiger Vorteil. Wer in technisch Bescheid weiss, kann Entscheidungen besser einschätzen, Diskussionen auf Augenhöhe führen und wird von den eigenen Fachleuten ernster genommen. Man sollte verstehen, was möglich ist, eine Lösung personell und finanziell einschätzen können und wissen, wo Chancen und Risiken liegen.
Genauso wichtig sind Weitblick und die Fähigkeit zu priorisieren. Man kann nicht alles gleichzeitig anpacken und wer es trotzdem versucht, macht am Ende alles mittelmässig. Ich probiere, mich auf das zu fokussieren, was wirklich bewegt, und zu akzeptieren, dass nicht jedes Thema sofort mit 100 % bedient werden kann. Auch das fällt nicht immer leicht.
Siehst du dich eher als Techie, als Analysefreak, als kreatives Genie, als Management-Superheld oder als genialen Allrounder?
Uff, schwierige Frage. Das «genial» lasse ich mal grosszügig weg, aber Allrounder trifft es wohl am ehesten. Ich hatte schon immer ein gutes technisches Verständnis, fühle mich aber genauso wohl, wenn es um Strategie, Kommunikation oder Fachführung geht. Wobei ich ehrlich sein muss: Zum Allrounder wird man nicht durch Talent, sondern durch Umstände. Ich musste mich in verschiedenen Situationen und Rollen zurechtfinden, selten unter idealen Bedingungen oder mit einem klaren Fahrplan. Irgendwann lernt man, sich anzupassen. Und irgendwann erkennt man, dass es kein Nachteil ist, kein Ultra-Techie zu sein – im Gegenteil. Vielleicht ist der echte Skill «ich finde mich überall irgendwie zurecht». Klingt unspektakulär, aber ist mit der Zeit mein wichtigstes Asset geworden.
Was hat dich während des Studiums (MSc in Applied Information and Data Science) am meisten fasziniert?
Wenn ich zurückblicke, war das eine sehr intensive Zeit – der Studienstart fiel damals mitten in den Corona-Lockdown, weshalb ich vieles noch ziemlich genau im Kopf habe.
Am meisten fasziniert haben mich ehrlich gesagt die Mitstudierenden. Es gab Leute, bei denen ich dachte: «Wow, die haben es wirklich drauf» – und das hat mich angespornt, mein eigenes Level anzuheben. Ich habe zu dem Zeitpunkt genau das gebraucht. Sehr geschätzt habe ich ausserdem die Modularität des Studiums. Man kann sich den Weg selbst bauen: technisch oder eher in Richtung Management. Das gibt dem Ganzen eine ganz andere Qualität als ein starres Curriculum.
Was mich aber am meisten überrascht hat, war der Umgang miteinander. Von Tag eins an waren die Studiengangleitung und das gesamte Umfeld auffallend menschlich, offen und nahbar. Das kannte ich von meiner vorherigen Hochschule so nicht – und es hat einen echten Unterschied gemacht.
Was sind aktuell die grössten Herausforderungen in deinem Job?
Die grösste Herausforderung liegt darin, Datenlösungen in einem öffentlich-rechtlichen Umfeld zu entwickeln. Das Thema wurde lange vernachlässigt, und jetzt entdecken auf einmal alle den Wert von Daten, Dashboards und Auswertungen.
Das erzeugt eine interessante Spannung: Auf der einen Seite pushen wir aktiv Themen wie BI-Produkte, Datengovernance und -strategie. Auf der anderen Seite gibt es einen wachsenden Pull aus dem Business, das direkt Lösungen fordert. Den Gap zwischen strategischem Aufbau und operativer Lieferung zu überbrücken, ist keine triviale Aufgabe.
Erschwerend kommt das Finanzierungsmodell hinzu. Als öffentliches Unternehmen funktionieren wir nach dem Bestellerprinzip: Der Kanton bestellt eine Leistung, wir offerieren zu einem bestimmten Preis und müssen darauf basierend für zwei Jahre planen. Das zwingt zu sehr diszipliniertem Ressourceneinsatz. Es fliessen nicht unbegrenzt Mittel in Datenprojekte, wie das bei einem grossen Unternehmen vielleicht der Fall wäre.
Und genau da liegt die nächste Herausforderung: dem Business den Wert einer zentralen Datenplattform und fundierter Auswertungen greifbar zu machen. Denn ohne dieses Verständnis fehlt die Bereitschaft zu investieren – und ohne Investition bleibt auch die beste Strategie nur in der Theorie.
Welchen Rat würdest du jemandem geben, der dasselbe machen möchte wie du?
Zuerst muss ich auch ganz ehrlich sein: Man muss die Chance bekommen. Und das ist ein Mix aus Dingen, die man beeinflussen kann und solchen, auf die man kaum Einfluss hat.
Bei mir war es harte Arbeit «im Stillen», wie es so schön heisst. Dazu Loyalität gegenüber dem Arbeitgeber, auch in Phasen, in denen der Plan noch nicht ganz klar war. Und dann eben auch: zur richtigen Zeit am richtigen Ort sein. Letzteres kann man sich nicht erarbeiten, aber man kann sich bereithalten, wenn die Gelegenheit kommt.
Und dann kommt es auf das Umfeld an. Wer in einem ähnlichen Kontext arbeiten möchte – öffentliches Unternehmen, beschränkte Mittel, viele Baustellen gleichzeitig – der braucht vor allem zwei Dinge: einen langen Atem und eine gesunde Frustrationstoleranz. Man wird nie alle Probleme gleichzeitig lösen können. Für jemanden, der mit 100 % dabei ist, kann das zermürbend sein – mich eingeschlossen. Auch wenn das wie ein 08/15 Motivations-Meme klingt, muss man versuchen, Hindernisse in Chancen umzuwandeln – Betonung auf versuchen :)
Und nun zum Schluss: Welchen neuen Hashtag strebst du für die Zukunft an?
Ich denke #happiness. In allen Lebenslagen – im jetzt und in der Zukunft.
Wir danken Matteo Karten für sein Engagement und die Zeit, die er sich genommen hat, um diese wertvollen Einblicke mit uns zu teilen.
