Acht Punkte, die Ihnen Orientierung geben:

Fachkonzeption… muss das sein?

Mittwoch, 7. April 2021

Kategorie: Advanced Analytics, Big Data, Business Intelligence, Datenmanagement, Digitalisierung

Die Vielfalt an technischen Möglichkeiten sowie das Streben nach pragmatisch schnellen Ergebnissen verleiten gerne dazu, die Fachkonzeption zu vergessen. Sollten Sie aber nicht!

Bei der Umsetzung von Data & Analytics-Projekten befinden sich Organisationen häufig im Spannungsfeld zwischen einerseits einer hohen Erwartungshaltung der potenziellen Anwender, geweckt durch die Vielzahl an technischen Möglichkeiten und der Leistungsfähigkeit am Markt erhältlicher Produkte, und andererseits dem eigenen Bestreben, Projekte schnell zum Erfolg zu führen.

Die erfolgsentscheidende fachliche Konzeption und Definition der umzusetzenden Anforderungen kommt dabei oftmals zu kurz und Lösungen werden zu pragmatisch realisiert. Damit die wichtige Phase der fachlichen Konzeption nicht unter den Tisch und ihr Fehlen Ihnen nachträglich vor die Füße fällt, habe ich für Sie, basierend auf unserer Projekterfahrung, eine Liste mit hilfreichen Hinweisen zusammengestellt.

Die folgenden acht Punkte geben Ihnen eine Orientierung, wie Sie beim Erstellen einer Fachkonzeption vorgehen und auf was Sie achten sollten.

1. Anwendungsfälle nutzenorientiert definieren

Anwendungsfälle benötigen eine strukturierte Beschreibung und klare Zielsetzung. Neben einer fachlichen Beschreibung der fachlichen Anforderungen, den Voraussetzungen für die Umsetzung sowie die benötigten Daten und deren Herkunft, müssen vor allem die Ziele inklusive der damit verbundenen Nutzenfaktoren beschrieben sein und diesen die erwarteten Aufwände gegenübergestellt werden.

Somit wird die Priorisierung von Use Cases erheblich unterstützt bzw. erleichtert sowie die Basis geschaffen für eine spätere Analyse der Nachhaltigkeit bzw. des tatsächlich erreichten Business Nutzens.

2. Umfang von Anwendungsfällen für Data & Analytics festlegen

Eine Zielrichtung für Data & Analytics-Initiativen ist essenziell, um wichtige Basisparameter und Fragestellung für das Projekt zu definieren. Von daher sollten die geplanten Einsatzbereiche und angestrebten Lösungen abgesteckt, grob priorisiert und auf einer Roadmap festgehalten werden.

3. Zentrale Themen ganzheitlich betrachten

Beim Aufbau einer Data & Analytics-Landschaft und der Umsetzung der verschiedenen Szenarien gibt es übergreifende Themengebiete mit zentraler Bedeutung, die einheitlich und zu Beginn des ersten Anwendungsfalles für alle weiteren mit definiert werden sollten.

Dazu zählen unter anderem:

  • Infrastrukturfragestellungen
  • Security- und Zugriffskonzepte
  • Anforderungen an die Datenharmonisierung
  • Datenqualität und -hoheit in Abstimmung mit den Quellsystemen

4. Mit kleinen Schritten starten

Erste Anwendungsfälle sollten keinesfalls zu groß dimensioniert werden. Gerade für den Einstieg in Data & Analytics-Projekte ist es wichtig, Pilotprojekte überschaubar zu definieren, damit Ergebnisse und damit verbundene Erfolge sichtbar bzw. Nutzenvorteile in der Organisation spürbar werden. Nicht zu unterschätzen ist neben den ersten spürbaren Ergebnissen auch eine Lernkurve, die das gesamte involvierte Team durchschreitet.

5. Fachliche Feinkonzeption bildet das stabile Fundament

Sobald die Roadmap für Anwendungsfälle festgelegt ist, müssen die zuerst priorisierten fachlich im Detail spezifiziert werden. Hier sollte immer von den Anforderungen der Anwender ausgegangen werden. Dies kann z.B. bei einem Reporting Use Case die Visualisierung der Daten, Definition von Kennzahlen und deren Berechnung, benötigte Dimensionen sowie das zugrunde legende fachliche Datenmodell sein.

Diese fachlichen Anforderungen gilt es dann in ein technisches Konzept für die Realisierung zu transformieren und die erforderlichen Rahmenparameter für die Implementierung festzulegen, der ein zentrales technisches Datenmodell mit einer Anbindung der notwendigen Quellsysteme zugrunde liegt.

6. Aufwände realistisch und verlässlich abschätzen

Auf Basis der Feinkonzeption kann eine valide und möglichst realitätsnahe Schätzung der Aufwände für die Implementierung erfolgen. Somit kann abschließend bewertet werden, wie viel Aufwand erforderlich ist, um den gegenüberstehenden Business-Nutzen zu erzielen.

7. Management Freigabe einholen

Für die umzusetzenden Use Cases sollte neben der Roadmap auch eine Freigabe der Budgets für die geplanten Anwendungsfällen durch das verantwortliche Management erfolgen.

8. Data & Analytics-Projekte effizient steuern

Um eine möglichst effiziente und zielgerichtete Projektsteuerung zu erreichen, sollten für die verschiedenen Projektphasen die am besten geeigneten Methoden angewendet werden.

  • Die Erfahrung zeigt, dass Best Practices für Analytics-Projekte eine Verzahnung von klassischen und agilen Methoden erfordern.
  • Übergreifende Themen wie beispielsweise die Definition einer Strategie und Roadmap, Konzeption und Priorisierung der Umsetzungsplanung werden eher klassisch gesteuert.
  • Die technische Umsetzung erfordert agile Methoden. Spezifizierte Anwendungsfälle werden gemäß der Umsetzungsplanung in die agile Projektsteuerung übergeben und dann iterativ umgesetzt.

Zusammenfassend kann man festhalten, dass neben einer strategischen Planung und Ausrichtung einer Data & Analytics-Initiative die Aufteilung des Gesamtvorhabens in einzelne Anwendungsfälle und deren Konzeption erfolgsentscheidend ist, ohne das große Ganze aus dem Blick zu verlieren und einen stetigen Projektfortschritt und damit verbundene Erfolge zu erreichen.

Mein Tipp: Gerne informiere ich Sie, wie wir diese acht Schritte gemeinsam mit Ihnen gehen. Sprechen Sie mich einfach an. Sie finden mich auf LinkedIn oder schreiben Sie mir hier, ich melde mich gerne bei Ihnen. KONTAKT