Kundenprojekte sind ein Kernbestandteil der Data School Ausbildung. Nach acht intensiven Wochen Training in Analytics und Business Intelligence - von Datenaufbereitung und Visualisierung bis hin zu Consulting-Methoden - kommt die erste echte Herausforderung: Mit etwa 20 Arbeitsstunden pro Person entwickelt ein Team von Data School Consultants innerhalb einer Woche eine datengetriebene Lösung für reale Geschäftsprobleme. Aber wie läuft so ein Projekt ab und was macht es erfolgreich?
Mehrwert für beide Seiten
Data School Kundenprojekte schaffen echten Mehrwert für beide Seiten: Unternehmen erhalten eine Woche lang kostenlose Unterstützung von einem motivierten Analytics-Team. Das kann ein interaktives Dashboard zur Vertriebsanalyse sein, ein automatisierter Prozess zur Datenaufbereitung oder eine völlig neue Sicht auf bestehende Kennzahlen. Gleichzeitig sammeln wir als Data School Consultants wertvolle Praxiserfahrung. In diesem komprimierten Zeitrahmen entwickeln wir ein Minimum Viable Product (MVP) - einen ersten Prototyp, der dem Kunden konkret zeigt, welches Potenzial in seinen Daten steckt und wie man es erschließen kann.
Anatomie eines Kundenprojekts: Vom Kick-off zur finalen Präsentation
Jedes Projekt startet mit der Wahl eines Projektmanagers, der die Koordination übernimmt und den Überblick behält. Der Montag beginnt dann mit dem Kick-off Meeting. Hier gilt es, den Kunden und seine Anforderungen wirklich zu verstehen: Was sind die eigentlichen Probleme hinter den geäußerten Wünschen? Welche Daten stehen zur Verfügung? Nach dieser ersten Orientierung verteilt der PM die Aufgaben im Team und die Analyse beginnt.
Die Hauptarbeit findet von Dienstag bis Donnerstag statt. Während das Team analysiert und entwickelt, konzentriert sich der Projektmanager darauf, den Überblick zu behalten und das Projekt zu steuern: von der Organisation der täglichen Team-Meetings bis zu den Update-Calls mit dem Kunden, von der Priorisierung der Aufgaben bis zur Dokumentation wichtiger Entscheidungen. Genau diese Trennung zwischen technischer Arbeit und Projektmanagement hat sich in der Praxis bewährt.
Am Freitag rundet die finale Präsentation das Projekt ab. Das Team stellt seine entwickelten Lösungen vor und demonstriert, wie diese den Kunden bei seiner Arbeit mit den Daten unterstützen.
Erfahrungswerte aus dem TIL-Netzwerk
Als Vorbereitung auf unser erstes Kundenprojekt hat Olivia über unsere interne Kommunikationsplattform Convo die Kollegen bei The Information Lab um Erfahrungen und Tipps für erfolgreiche einwöchige Kundenprojekte gebeten. Die Rückmeldungen der Data School Consultants waren voller konkreter Hinweise aus der Praxis. Obwohl die Antworten von ganz unterschiedlichen Kohorten kamen, kristallisierten sich einige zentrale Themen heraus:
Kommunikation ist das A und O - sowohl im Team als auch mit dem Kunden. Nach jedem Meeting sollten die besprochenen Punkte schriftlich zusammengefasst und an alle Stakeholder geschickt werden. So stellt man sicher, dass alle auf dem gleichen Stand sind.
Beim Scope-Management ist weniger oft mehr: Ein präzises Scoping identifiziert früh die entscheidenden Anforderungen des Kunden. Ein realistischer Projektumfang mit Fokus auf eine robuste Kernlösung hat sich dabei bewährt. Dieser agile Ansatz führt zu einer soliden, funktionalen Lösung am Ende der Woche, die einen echten Mehrwert für den Kunden schafft - und sich bei zusätzlicher Zeit flexibel erweitern lässt.
Die aber vielleicht wichtigste Lektion, die uns von einem Data School Consultant mitgegeben wurde: Regelmäßige Snackpausen am Nachmittag für das Team einplanen!
"Es ist erstaunlich, wie sehr ein paar Kekse und eine Tasse Tee die Produktivität steigern können!"
Nächste Station: Kundenprojekte
Mit diesem Erfahrungsschatz starten wir nächste Woche in unser erstes Kundenprojekt. Wir sind gespannt darauf, unsere Analytics-Fähigkeiten erstmals in der Praxis einzusetzen - und wer von uns als Projektmanager die Snack-Versorgung am professionellsten koordiniert!