Arbeitsalltag Data Expert: So arbeitest du effektiver

Datenprojekte sprengen das Budget, Deadlines werden nicht gehalten oder der erwünschte Mehrwert bleibt aus. Was wäre, wenn es versteckte Hebel im Data Team gäbe, durch dessen Hilfe Projekte erfolgreicher und die Teammitglieder zufriedener wären?

Arbeitsalltag Data Expert: So arbeitest du effektiver

Du kennst es sicherlich. Die Arbeit mit Daten kann schnell komplex, langatmig und frustrierend werden. Unterm Strich gelten viele Datenprojekte am Ende als gescheitert. Entweder liegen die Projektkosten weit über dem einst geschätzten Budget, oder die vereinbarten Deadlines werden nicht gehalten, oder die entstandenen Ergebnisse schaffen keinen echten Mehrwert für das Unternehmen. Die Gründe sind vielfältig. Oft wird jedoch die geringe Datenqualität verantwortlich gemacht, oder die geringe technische Expertise der Mitarbeiter, oder schlichtweg die Tatsache, dass nicht genügend Data Experts im Team verfügbar sind.

Die Art wie das Projekt umgesetzt wurde sowie die Arbeitsweise der Projektmitglieder (insbesondere der Data Experts) wird selten in Frage gestellt. Dabei gebe es durchaus große Hebel zur Verbesserung der gesamten Teamleistung. Man müsste bloß öfter die eigene Arbeitsweise und Teamprozesse reflektieren sowie gegebenenfalls neu denken. Dann würden die Ergebnisse qualitativer, die Kosten geringer und die Teammitglieder zufriedener werden.

Doch bevor wir tiefer einsteigen, eine kurze Definition.

Wer zählt als Data Expert?

Vermutlich bist du einer, sonst hätte dich der Titel wohl kaum angesprochen. 🙂

Zu den Data Experts zählen nach meiner Auffassung alle Personen, die in ihrer beruflichen Tätigkeit zu einem großen Anteil mit Daten arbeiten. Sie sammeln und speichern Daten, sie bereiten Daten auf, sie analysieren Daten, sie visualisieren Daten und sie kommunizieren die Ergebnisse. Sie wissen wo und wie Daten entstehen, mit welchen Tools Daten verarbeitet werden und welchen Nutzen Unternehmen aus ihren Daten ziehen können. In ihrem Unternehmen gelten Data Experts als die Ansprechpartner, wenn es um Themen wie Business Intelligence, Data Engineering, Data Science oder Künstliche Intelligenz geht. Typische Rollen sind unter anderem BI Engineer, Data Analyst, Data Engineer und Machine Learning Engineer. In der folgenden Abbildung findest du weitere typische Rollen im Datenumfeld.

💡 Du siehst dich ebenfalls als Data Expert, deine Rolle ist hier aber nicht erwähnt? Schreib mir bitte. Auch ich lerne gerne was dazu.

Wann ist ein Data Expert effektiv?

Theoretisch gesprochen gilt ein Data Expert als effektiv, wenn der entstandene Nutzen (hier z.B. Die Erkenntnisse aus einer Analyse) deutlich über dem Investment (hier: der aufgebrachtenZeit) liegt. Dieses Konzept nennt man auch Leverage (dt. Hebel). Je größer der entstandene Nutzen in Relation zur investierten Zeit, desto größer ist der Leverage. In der Wirtschaft ist diese Kennzahl als Return on Investment (ROI) bekannt.

Der Leverage lässt sich auf drei Wege steigern:

  • Die benötigte Zeit, um eine Aufgabe abzuschließen, verkürzt sich
  • Der entstandene Nutzen der gleichen Aufgabe wird größer
  • Aus allen verfügbaren Aufgaben fokussiert man sich auf diejenigen, bei denen der Leverage am größten ist.
Quelle: The Effective Engineer (Edmond Lau)

Hebel für mehr Effektivität

In der Theorie ist das Konzept einleuchtend. Aber was genau kannst du als Data Expert nun im Alltag verändern, um einen höheren Leverage zu erzeugen bzw. einfach effektiver zu arbeiten? Diese fünf Punkte können auf unterschiedliche Weise deinen Hebel optimieren.

  1. Fokussiere dich auf die relevanten Aufgaben
  2. Definiere Qualitätsstandards
  3. Iteriere kürzer, dafür öfter
  4. Kommuniziere präzise
  5. Investiere aktiv in Fortbildung

Der Vorteil hierbei ist, dass nicht nur deine Datenprojekte erfolgreicher werden, sondern auch dein Arbeitsalltag stressfreier wird. Denn der Hebel liegt nicht darin, mehr Aufgaben zu erledigen, indem du mehr Stunden arbeitest. Sondern viel mehr darin, die richtige Priorisierung zu finden, schneller Feedback zu erhalten und durch bessere Routinen weniger Leichtsinnsfehler zu machen.

Was sich genau hinter jeder dieser fünf Hebel befindet, werde ich dir in den nächsten Blogartikeln verraten. Bis dahin wünsche ich dir ganz viel Spaß und Erfolg bei deinem aktuellen Datenprojekt. 🙂