Data Expert, fokussiere dich auf die wichtigen Tasks

Data Expert, fokussiere dich auf die wichtigen Tasks

Hey Daten Jongleur. Schön, dass du wieder da bist.🙂 Dies ist der zweite Teil meiner Blogserie zum Thema Arbeitsalltag eines Data Experts: So arbeitest du effektiver.

Wenn du den ersten Teil verpasst hast, HIER gehts zum Artikel. In dieser Blogserie werde ich ĂŒber fĂŒnf Hebel schreiben, die dir in deinem Arbeitsalltag als Data Expert zu mehr ProfessionalitĂ€t und EffektivitĂ€t verhelfen werden.

Der erste Hebel dafĂŒr ist: Fokussiere dich auf die wichtigen Tasks.

Um das zu erreichen, solltest du genau wissen, was deine Aufgaben im Datenprojekt sind und wann du diese Aufgaben erfolgreich abgeschlossen hast. Sollten deine Aufgaben bei dir mehr Fragezeichen als Tatendrang erzeugen, solltest du noch einmal einen Schritt zurĂŒck gehen und zusammen mit deinem Projektleiter eure Projektziele schĂ€rfen. Sie hartnĂ€ckig und fordere das ruhig ein. Denn wie beim kĂŒrzesten Wege Problem kannst du erst die optimale Route berechnen, wenn klar ist, wo du am Ende ankommen willst.

SMARTe Ziele

Um Projektziele zu definieren möchte ich dir die Methode SMART aus der klassischen Managementtheorie an die Hand geben. Die Methode beschreibt die Eigenschaften fĂŒr gut definierte Ziele. SMART ist ein Akronym und steht fĂŒr:

  • Specific: Das Ziel sollte möglichst exakt beschrieben werden
  • Measurable: Das Ziel sollte messbar sein
  • Attainable: Das Ziel sollte mit gegebenen Ressourcen erreichbar sein
  • Relevant: Das Erreichen des Ziel sollte relevant fĂŒr das Unternehmen sein
  • Time-boxed: Das Ziel sollte eine Deadline haben

Sofern das spezifizierte Ziel diese Eigenschaften erfĂŒllt, sollte es fĂŒr dich bereits deutlich klarer sein, wie deine Aufgabenstellung genau aussieht. Hier findest du auch ein gutes Beispiel fĂŒr ein schlechtes, sowie ein gut definiertes Ziel, das den Vorgaben der SMART Methode entspricht.

Priorisierung

Nun reichen gut definierte Ziele trotzdem nicht aus, um garantiert nur noch die Aufgaben zu erledigen, die wirklich einen Mehrwert bringen. Denn wie so oft im beruflichen Alltag wirst du in Zusammenarbeit mit anderen Teamkollegen, verschiedenen Fachbereichen und Managern auf ganz unterschiedliche Zielvorgaben treffen, die im ersten Blick alle gleich wichtig erscheinen. In diesem Fall gilt es die Aufgaben bzw. AktivitÀten nach ihrer Dringlichkeit und Wichtigkeit zu priorisieren.

Auch wenn es scheinbar eine leichte Übung ist, wird sie von vielen Data Experts im Alltag wenig praktiziert. Mache dir als erstes bewusst, welche AktivitĂ€ten du ĂŒber den Tag verteilt ausĂŒbst, z.B. Datenaufbereitung, QualitĂ€tschecks, Code Reviews, Bug Fixes, Teamabstimmungen, und welche AktivitĂ€ten am meisten zur Erreichung eurer Projektziele beitragen. Üblicherweise landen viele Aufgaben im Bereich 1 - dringend und wichtig. Vergiss aber nicht, dass langfristig der grĂ¶ĂŸte Hebel von den AktivitĂ€ten in Bereich 2 ausgeht. Zu den wichtigen aber nicht dringenden Aufgaben zĂ€hlen vor allem die persönliche und professionelle Weiterentwicklung, die gerne mal in Unternehmen aufgrund vom starkem Projektdruck vernachlĂ€ssigt wird.

Wann bist du im Flow?

Außerdem ist wichtig zu verstehen, unter welchen Bedingungen du deine relevanten Aufgaben am besten erledigen kannst. Dazu zĂ€hlt die optimale Tageszeit, wann du deine Ressourcen (Konzentration und Power) ideal nutzen kannst. Aber auch wie viel ungestörte Zeit oder interaktive Zeit du mit anderen fĂŒr die Umsetzung benötigst.

Eine tolle TeamĂŒbung ist der Makers Schedule. Dabei soll jedes Teammitglied seine typischen TĂ€tigkeiten, die ĂŒber den Tag anfallen, auf Basis ihrer Bearbeitungsdauer auf der y-Achse darstellen. Die Relevanz jeder Aufgabe wird durch die LĂ€nge des Balken auf der x-Achse angegeben. So seht wird deutlich, zu welcher Uhrzeit ihr die wichtigsten Aufgaben erledigt und ob diese mehr oder weniger Zeit in Anspruch nehmen. Reflektiere jetzt, ob dieser Zeitpunkt zur deinen persönlichen Ressourcen passt? WĂ€re eine Umstrukturierung des Arbeitstages in Bezug auf Meetings und anderen Abstimmungen in deinem Team sinnvoll?

FĂŒr die meisten Data Experts liegt die KerntĂ€tigkeit in der Arbeit mit Daten: Daten werden gesammelt und gespeichert, transformiert und modelliert oder analysiert und visualisiert. Diese TĂ€tigkeiten sind oft herausfordernd und benötigen viel Konzentration von ihren Bearbeitern. Immerhin sollen am Ende wichtige Unternehmensentscheidungen auf Basis der Daten getroffen werden.

Bis du in die Tiefen der Daten eingetaucht bist, um relevante ZusammenhÀnge zu erkennen, vergehen oft viele Stunden. Du startest mit einer Hypothese, triffst wÀhrend der Analyse auf neue Erkenntnisse woraus sich wiederum neue Fragestellungen ergeben. Dieser fast schon automatisierte, mentale Zustand nennt man Flow. Flow is ein Moment der absoluten Klarheit und Konzentration, den viele Data Experts nach einer Weile bei der Programmierung und Datenanalyse erleben. Dieser Moment trifft aber nur mit einem relativ ruhigen und relativ ungestörten Arbeitsumfeld ein. Relativ deshalb, weil die IntensitÀt von LÀrm und Störung sehr subjektiv wahrgenommen wird. Mach dir deshalb bewusst, in unter welchen UmstÀnden du in deinen Flow-Moment kommst und versuche die Bedingungen nach deinem subjektiven Empfinden zu optimieren.

Das war mein Impuls zum Hebel, wie du dich als Data Expert besser auf die wichtigen Aufgaben fokussieren kannst und ein Arbeitsumfeld schaffst, damit du die wichtigsten Aufgaben auch konzentriert erledigen kannst.

Im NĂ€chsten Artikel beschĂ€ftige ich mich mit dem zweiten Hebel: Definiere QualitĂ€tsstandards. Bis dahin wĂŒnsche ich dir ganz viel Spaß und Erfolg bei deinem aktuellen Datenprojekt. 🙂