avato Smart Data Methode – Ein Leitfaden für Smart Data Projekte (Whitepaper)

 Warum Smart Data?

Big Data, Advanced Analytics, Industrie 4.0, Internet der Dinge, selbstlernende Maschi­nen – offensichtlich liefern diese Themen den Stoff für viele faszinierende Ideen. Das können effizientere Prozesse, neue und optimierte Produkte sowie Dienstleistungen, oder sogar komplett neue Geschäftsmodelle sein.

Der Einsatz dieser neuen Werkzeuge und Technologien liegt – in unterschiedlichsten Formen – inzwischen für die meisten Unternehmen fast jeder Größe und in den meis­ten Branchen im Bereich des Möglichen oder sogar Notwendigen.

avato Leistungsangebot

Unter der Überschrift Smart Data bietet avato Kunden ein umfassendes Leistungsan­gebot, um aus verfügbaren Daten Innovation und relevante geschäftliche Resultate zu machen. Einzelheiten hierzu sowie Beispielprojekte sind in diesem White Paper beschrieben. Das vorliegende White Paper beschreibt ein Vorgehensmodell, wie Smart Data Projek­te angegangen werden können und gibt Hinweise auf wichtige Erfolgsfaktoren und in der Praxis beobachtete Problemfelder.

Smart Data Projekte gibt es in vielen Facetten

Smart Data Projekte gibt es in einem sehr breiten Spektrum. Auslöser reichen von kon­kreten Einzelproblemen, die datenbasiert gelöst werden sollen, bis hin zu strategi­schen Initiativen unter der Überschrift „Industrie 4.0“, Big Data, Einsatz von Künstlicher Intelligenz etc. Auch die Ziele variieren von der Entwicklung von Ideen für den Smart Data Einsatz und strategischer Roadmaps, über Prototypen oder Produktivsetzung einzelner Use Cases bis zum Aufbau umfassender Smart Data und IT-Architekturen ein­schließlich entsprechender Aufbau- und Ablauforganisationen. Unabhängig vom kon­kreten Auslöser, der Zielsetzung und des vorgesehenen Umfangs des einzelnen Smart Data Projektes ist allen eines gemeinsam: Um erfolgreich zu sein, bedarf es eines struk­turierten und systematischen Vorgehens.

Das avato Smart Data Vorgehensmodell

Die üblicherweise eingesetzten Methoden für Projekte rund um Big Data, Advanced Analytics, Data Science etc. konzentrieren sich fast alle auf den Datenanalyseprozess selbst und basieren meist auf dem CRISP-DM Modell. Dieses Vorgehensmodell ist für den eigentlichen Datenanalyseprozess entworfen und hierfür auch gut geeignet. Ein praxisgerechtes und strukturiertes Vorgehen muss weitere erfolgsrelevante Aspekte berücksichtigen. Dazu zählen insbesondere neben den datenanalytischen Aspekten die geschäftlichen Aspekte, die IT-Aspekte, Data Governance und Security sowie ein angemessenes Projektmanagement und Changemanagement. Dies alles ist vor dem Hintergrund des „Smart Data Reifegrades“ des Unternehmens und der hohen Dynamik im gesamten Markt zu betrachten. avato hat ein Smart Data Vorgehensmodell entwickelt, das diese Aspekte integriert berücksichtigt. Es liefert einen strukturierten Rahmen, der abhängig von der Ausgangs­situation, den Projektzielen und verschiedenen Rahmenbedingungen auf die Kunden- und Projektsituation angepasst und in einen Projektplan übersetzt wird.

Wir empfehlen in folgenden logischen Phasen vorzugehen:

Am Beginn steht die strukturierte Entwicklung eines Plans (Alignment & Discovery), es folgen die Implementierung eines oder mehrerer Anwendungsszenarien – häufig auch nach Machbarkeitsprüfungen oder Prototypen (Proof-of-Concept) – mit der Überfüh­rung in die produktive Umgebung (Deployment) und der anschließenden Betriebs- und Optimierungsphase. Wesentlich ist auch ein adäquates Projekt- und Veränderungsma­nagement von Beginn an. Die Erfahrung zeigt, dass Smart Data Projekte oft zunächst unerwartete Herausforderungen bringen. Sie erfordern die enge Zusammenarbeit von Menschen aus Bereichen, die traditionell nicht oder nur wenig miteinander gearbeitet haben und teilweise sehr unterschiedliche Arbeitsweisen und „Sprachen“ gewohnt sind. Auch sind die Ängste der Belegschaft vor weitreichenden Veränderungen durch diese Projekte nicht zu unterschätzen.

Erfolgskritische Fachdomänen und Projektrollen

Smart Data Projekte sind Teamarbeit. Geschäfts- und Prozessexpertise, Data Science-und Datenmanagement-Expertise, IT-Expertise für die vorhandene Unternehmens-IT und spezielle Advanced Analytics IT-Themen müssen zusammenkommen. Wie immer in Projekten mit interdisziplinären Teams und einer gewissen Komplexität werden auch Projektmanager gebraucht, die strukturiert durch das Projekt führen und das Team motivieren können. Je nach Zielsetzung und Umfeld können auch zusätzlich speziali­sierte Changemanagement Experten eine wichtige Rolle spielen.

avato bietet Ihnen die für Smart Data Projekte erforderliche fachliche Expertise:

Data Engineers und Data Scientists sind zentrale Profile, aber auch Busi­ness Consultants, IT-Architekten, Entwickler und selbst Projektmanager brauchen spe­zielle Expertise in Smart Data Projekten. Physiker, Informatiker und Wirtschaftsinfor­matiker bilden den Kern unseres avato Smart Data Teams. Wir erwarten von unseren Kunden neben einem Projektsponsor aus dem Führungskreis einen verantwortlichen Ansprechpartner (Projektleiter) und die Bereitstellung der fachlichen Expertise im jeweiligen Geschäfts- oder Fertigungsprozess sowie die Mitarbeit der relevanten inter­nen IT-Experten. Wir stellen dann projekt- und aufgabenbezogen in Absprache mit Ih­nen das avato Team zusammen, um die erforderlichen Projektrollen in hoher Qualität zu besetzen. Die Seniorität unserer Berater hält dabei das Team klein und erhöht gleichzeitig Effektivität und Effizienz­

Organisatorische Aspekte

Wir finden bei unseren Kunden sehr unterschiedliche Situationen vor, wie Verantwort­lichkeiten und Prozesse rund um Stammdaten, Datensicherheit, Datenschutz, Daten­qualität usw. organisatorisch gehandhabt werden. Mit Smart Data wird die Bedeutung dieser Themen weiter zunehmen und erfordert zumindest mittelfristig organisatori­sche Anpassungen.

Ein Proof-of-Concept für einige Predictive Analytics Anwendungsszenarien erfordert sicher nicht gleich eine organisatorische Änderung der Datenorganisation im Unter­nehmen. Bei strategischeren Initiativen und zunehmendem Einsatz von Big und Smart Data ist allerdings eine frühzeitige Auseinandersetzung mit der Frage geboten, wie sich ein Unternehmen organisatorisch auf die weiter wachsende Bedeutung von Daten und die damit verbundenen internen und externen Anforderungen einstellt.

Auch neue fachliche Rollen wie Data Engineers und Data Scientists müssen so in die Organisation eingebaut werden, dass sie ihren Mehrwert effizient erbringen können. Nicht zuletzt kommen auf die IT-Organisation neue Aufgaben zu – insbesondere im Be­trieb neuer Smart Data Applikationen.

Wir helfen Ihnen, auf Ihre Situation zugeschnittene Antworten auf diese Fragen zu fin­den.

Haben Sie weitere Fragen? Wir beraten Sie gerne: marketing@avato.net

Impressum: 
Datum: November 2019
Autoren: Wolfgang Ries
Kontakt: marketing@avato.net
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