Fünf häufig gemachte Fehler bei Data Analytics-Projekten und wie man sie vermeiden kann

Data Analytics-Projekte sind in der heutigen Zeit von unschätzbarem Wert für Unternehmen und Organisationen, denn sie bilden die Grundlage, um aus Daten wertvolle Erkenntnisse zu gewinnen. Allerdings können Projekte in diesem Bereich auch eine Reihe von Herausforderungen und Fallstricken mit sich bringen. In diesem Blogbeitrag werden wir uns mit einigen der häufigsten Fehler befassen, die bei der Durchführung von Data Analytics-Projekten auftreten können – und wie man sie vermeiden kann.

1. Fehlen einer klaren Zielsetzung und unspezifische Fragen

Das Fehlen einer konkreten Fragestellung führt zu Orientierungslosigkeit und mangelnder Konsistenz. Die Folge ist, dass die Datenerhebung und -interpretation erschwert wird, was schlussendlich zu unzureichenden Erkenntnissen führt.

Lösung: Es gilt klare und präzise Ziele zu definieren, die sich auf den Mehrwert für das Unternehmen konzentrieren. Dabei sollten spezifischen Fragestellungen formuliert werden sowie eine klare und verständliche Roadmap entwickelt werden, um die Projektziele zu erreichen. Hierzu ist es ratsam, einen spezifischen Plan zu entwerfen und Fragen mit folgenden Antworten zu formulieren: „Wir beabsichtigen, X zu erreichen.“ Dabei kann X eine Vielzahl von Zielen umfassen – von der Identifizierung spezifischer Trends, bis zur Messung des Erfolgs bestimmter Maßnahmen oder Kampagnen. Sobald ein konkretes Ziel festgelegt wurde, können die erforderlichen Daten zur Erreichung dessen gesammelt werden.

2. Fehlende Validierung und Überprüfung der Ergebnisse

Eine unzureichender “Realitätscheck” der Ergebnisse stellt ein großes Problem in der Datenanalyse dar, da aufgrund dessen die Wahrscheinlichkeit für falsche Schlussfolgerungen immens erhöht wird.

Lösung: Um dem entgegenzuwirken, ist es wichtig, sicherzustellen, dass sämtliche Datensätze und numerische Analysen stets mindestens einmal überprüft werden, um deren Korrektheit und Aussagekraft zu gewährleisten. Das Unterlassen dieses Schrittes birgt das Risiko, zu fehlerhaften Interpretationen zu gelangen. Zusätzlich dazu ist eine Risikobewertung ratsam, um potenziellen Problemen, die im Verlauf des Projekts auftreten könnten, effektiv zu begegnen. Dazu werden beispielweise vorab alle Mitarbeiterinnen und Mitarbeiter über das Vorgehen im Falle eines Fehlers informiert, um in Zukunft entsprechend reagieren zu können.

3. Mangelnde Zusammenarbeit der Data Scientists und Domänexpert:innen

Data Analytics erfordert sowohl technische als auch fachliche Kenntnisse. Data Scientists sind Expert:innen für Datenanalyse, jedoch nicht zwangsläufig Expert:innen in der Domäne des Problems, das sie lösen sollen. Ein häufiger Fehler besteht darin, die Erkenntnisse und das Fachwissen derjenigen zu ignorieren, die mit dem Geschäftsprozess oder der Branche vertraut sind.

Lösung: Schaffen Sie einen Rahmen für eine enge Zusammenarbeit zwischen beiden Expertengruppen, um ein besseres Verständnis des Problems zu entwickeln und die Ergebnisse des Data Analytics-Projekts in einen geschäftlichen Kontext zu setzen. Die Kombination von Data Analytics und Fachkenntnissen führt zu fundierten und praxisorientierten Ergebnissen.

4. Fehlende Anpassung an sich ändernde Anforderungen

Data Analytics-Projekte können sich in ihrem Verlauf ändern – entweder durch den Erwerb neuer Erkenntnisse oder durch sich ändernde Anforderungen. Wenn ein Projektteam unflexibel ist oder veraltete bzw. nicht relevante Technologien verwendet, wird die Qualität der Ergebnisse gemindert.

Lösung: Bei jedem Data Analytics-Projekt muss überprüft werden, ob die vorhandene Technologie und der methodische Ansatz für die gestellte Aufgabe geeignet ist und ob sie ausreichend leistungsstark ist, um sämtliche (und sich ändernde) Anforderungen zu erfüllen. Selten gibt es eine „one size fits all-Lösung“. Vielmehr geht es darum das Werkzeug zu finden, das am besten den Bedürfnissen des Unternehmens und den Projektanforderungen entspricht. Letztlich müssen diese auch mit der im Unternehmen vorhanden IT-Systemlandschaft sowie den relevanten Unternehmensprozessen funktionieren.

5. Mangelnde Datenqualität

Die Qualität der Daten ist von entscheidender Bedeutung für die Genauigkeit und Zuverlässigkeit der Analyse. Denn fehlerhafte, unvollständige oder inkonsistente Daten führen zu verfälschten Ergebnissen. Das bedeutet zum Beispiel, dass durch das Fehlen wichtiger Daten die Analysemöglichkeiten begrenzt sind und dadurch verhindert wird, dass aussagekräftige Muster oder Zusammenhänge erkannt werden. Oder aber, dass es aufgrund von schlechter Datenqualität zu erheblichen Verzögerungen im Projektverlauf kommt, da die Datenbereinigung, -transformation oder -korrektur zusätzliche Zeit und Ressourcen in Anspruch nimmt.

Lösung: Um die Qualität der Daten zu verbessern gibt es einige verschieden Lösungsansätze. Dabei beinhaltet die Datenbereinigung die Überprüfung, Bereinigung und Korrektur von Fehlern oder fehlenden Werten. Die Datenvalidierung ermöglicht die Anwendung von Validierungsregeln oder Plausibilitätsprüfungen, um potenzielle Fehler oder Ungenauigkeiten zu identifizieren. Nicht zuletzt ist die Implementierung eines Datenqualitätsmanagementsystems von Bedeutung, um die Qualität kontinuierlich zu überwachen, zu bewerten und zu verbessen. Letztendlich ist das Bewusstsein dafür, dass Datenqualität eine fortlaufende Aufgabe ist, welche kontinuierlich überwacht und gepflegt werden muss, entscheidend. Nur so kann die Genauigkeit und Zuverlässigkeit der Analyseergebnisse gewährleistet werden.

Fazit

Abschließend lässt sich sagen, dass Data Analytics-Projekte für Unternehmen äußerst wertvoll sein können, aber auch einige Herausforderungen bergen. Indem man sich bewusst ist, welche Fallstricke vermieden werden können, und welche entsprechenden Maßnahmen ergriffen werden müssen, um sie zu umgehen, können Data Science-Teams bessere Ergebnisse erzielen und ihre Projekte erfolgreich gestalten. Klare Zielsetzungen, Datenqualität, Zusammenarbeit mit Domänenexperten, angemessene Komplexität und effektive Kommunikation sind entscheidende Faktoren für den Erfolg von Data Science Projekten.

Autoren: Lea, Vincent und Claudia