Datenprojekten

Unter dem Begriff Datenprojekten versteht man in der Praxis strukturierte Vorhaben, die aus Rohdaten Erkenntnisse gewinnen, Prozesse optimieren oder datenbasierte Produkte entwickeln. Sie umfassen Bereiche wie Datenengineering, Data Governance, Data Science, Analytics und Data Visualization und richten sich an unterschiedliche Fachbereiche und Organisationsebenen.

Der Arbeitsprozess ist typischerweise iterativ und gliedert sich in Problemdefinition, Datenerkundung und -beschaffung, Datenaufbereitung, Modellierung oder Analyse, Validierung, Deployment sowie Monitoring. Datenqualität, Transparenz der Datenherkunft und Reproduzierbarkeit der Ergebnisse sind zentrale Qualitätskriterien. Datenschutz, Sicherheit und Compliance spielen von Beginn an eine relevante Rolle, besonders bei sensiblen oder personenbezogenen Daten.

Methoden und Standards wie CRISP-DM, OSEMN oder agile Vorgehensweisen helfen, Anforderungen zu strukturieren und den Fortschritt zu steuern. Häufig arbeiten interdisziplinäre Teams aus Dateningenieuren, Data Scientists, Data Analysts, Data Stewards, Produkt- oder Projektmanagern und Fachexperten zusammen.

Deliverables von Datenprojekten können Datenpipelines, predictive oder descriptive Modelle, Dashboards, Berichte oder datenbasierte Produkte sein. Erfolgskriterien umfassen den Geschäftsnutzen, die Genauigkeit und Zuverlässigkeit der Ergebnisse, Time-to-Insight sowie die Einhaltung von Datenschutz- und Sicherheitsanforderungen.

Herausforderungen ergeben sich aus unklaren Zielstellungen, unvollständigen oder schwer zugänglichen Daten, begrenzten Ressourcen und Stakeholder-Alignment. Gute Praxis betont klare Zieldefinitionen, schrittweise Validierung, umfassende Dokumentation, Versionskontrolle von Daten und Code sowie eine kontinuierliche Überwachung der Ergebnisse.