Was ist ein DS-Kundenprojekt?
Ein Data-School-Kundenprojekt ist eine einwöchige Zusammenarbeit mit einem neuen oder bestehenden Kunden.
Das Ziel dieser Projekte besteht darin, ein besseres Verständnis dafür zu entwickeln, wie die Data School ihre Teilnehmenden auf die Praxis vorbereitet und welche Anforderungen an sie gestellt werden. Darüber hinaus helfen die Projekte, die eigene Arbeit und Rolle im Gesamtkontext eines Unternehmens zu verstehen.
Ebenso wichtig ist es, sich der Bedeutung von Fähigkeiten und Gewohnheiten bewusst zu werden, die kontinuierlich gepflegt und verbessert werden müssen.
Data-School-Kundenprojekte bieten zudem eine einmalige Gelegenheit, die eigenen Fähigkeiten unter realen Bedingungen zu testen, und sollten als intensives, fortgeschrittenes Training betrachtet werden.
Wie ist der Ablauf der Woche?
Kundenprojekte beginnen traditionell mit einem Kick-off-Call am Montagmorgen. In diesem Call stellt der Kunde Hintergrundinformationen, Ziele und Ideen zu seinen Anforderungen vor. Zudem bereitet der Kunde seine Daten vor und übergibt sie der Data School.
Nach Erhalt der Daten liegt es an den Teilnehmenden der Data School, diese in eine User Story zu übersetzen. Dabei werden die Projektanforderungen klar definiert und priorisiert, um ein effizientes und zielgerichtetes Arbeiten zu gewährleisten. Das Team organisiert sich eigenständig und verteilt die Aufgaben unter den Mitgliedern.
Sobald ein erster Entwurf des Dashboards sowie eine Story erstellt wurden, folgt am Montagnachmittag ein weiterer Call mit dem Kunden. In diesem Gespräch werden die geplanten Ansätze präsentiert und offene Fragen geklärt.
Die eigentliche Erstellung des Dashboards erfolgt im Laufe der Woche, wobei die finale Präsentation am Freitag stattfindet. Idealerweise umfasst der gesamte Prozess – von der Kick-off-Besprechung bis zur abschließenden Präsentation – etwa 20 Stunden, in denen die Data Schooler ihre Fähigkeiten bündeln und gemeinsam anwenden.
Gibt es Tipps um eine erfolgreiche Woche zu garantieren?
Der erste Schritt besteht darin, den Kunden und sein Kerngeschäft vollständig zu verstehen. Bereits während der Vorstellung des Kunden und seiner Agenda ist es wichtig, präzise zu dokumentieren, welche Prioritäten und Schwerpunkte für ihn von Bedeutung sind. Dazu gehört, die wesentlichen Tätigkeiten, Herausforderungen und Wünsche des Kunden klar herauszuarbeiten.
Wiederholt genannte Begriffe oder Themen können als Leitfaden dienen, da sie zentrale Bedürfnisse und wichtige Aspekte der Thematik verdeutlichen. Um ein tieferes Verständnis zu entwickeln, sollte gezielt nachgefragt werden, um mögliche Lücken im Logikfluss zu schließen.
Am Ende des Gesprächs ist eine Zusammenfassung Ihrer Notizen essenziell. Vergleichen Sie diese mit den Intentionen des Kunden, um sicherzustellen, dass alle wesentlichen Punkte erfasst und korrekt interpretiert wurden.
Was soll der/die Projektmanager-in machen?
Ein Projektmanager in der Datenanalyse übernimmt eine zentrale Rolle, um den Erfolg eines Projekts sicherzustellen. Zu seinen Aufgaben gehört es, als administrative Unterstützung zu agieren, indem er organisatorische Prozesse erleichtert und sicherstellt, dass alle administrativen Anforderungen reibungslos erfüllt werden.
Als Koordinationsdrehscheibe sorgt der Projektmanager dafür, dass Teammitglieder, Abteilungen und Stakeholder effektiv zusammenarbeiten und alle Aktivitäten optimal aufeinander abgestimmt sind.
Darüber hinaus fungiert er als Sparringspartner, indem er dem Team als vertrauenswürdiger Ansprechpartner für Feedback und Ideen dient. Er hilft dabei, Herausforderungen zu analysieren und Lösungen zu entwickeln.
Eine weitere wichtige Aufgabe ist die Rolle als Kommunikationsvermittler: Der Projektmanager stellt sicher, dass Informationen klar und präzise zwischen allen Beteiligten fließen, Missverständnisse vermieden werden und die Erwartungen auf allen Seiten abgestimmt sind.
Schließlich ist der Projektmanager ein Meister der Dokumentation, der dafür sorgt, dass alle relevanten Informationen, Fortschritte und Ergebnisse ordnungsgemäß festgehalten werden, um die Nachvollziehbarkeit und Qualitätssicherung zu gewährleisten.
Mit dieser Kombination aus organisatorischen, kommunikativen und analytischen Fähigkeiten ist der Projektmanager ein unverzichtbarer Bestandteil jedes datenanalytischen Projekts.