Häufige Fallstricke in Data-Analytics-Projekten vermeiden – Ein praktischer Leitfaden

Capgeminis neueste Forschung zeigt, dass 15 % der Big-Data-Initiativen in Europa scheitern. Um zu den 85 % zu gehören, die erfolgreich sind, müssen Sie die häufigsten Fallstricke sorgfältig umschiffen. In diesem Beitrag behandele ich die ersten beiden großen Fallstricke – die verbleibenden zwei sind in einem separaten Artikel detailliert.

Diese Herausforderungen sind universell. In unseren frühen Data-Analytics-Workshops begegnen wir ihnen häufig vom Kickoff bis zum Abschluss. Basierend auf Dutzenden erfolgreicher Projekte skizziere ich jeden Fallstrick, erkläre, warum er wichtig ist, und illustriere ihn mit konkreten Beispielen.

1. Wer initiiert das Projekt – IT oder Business?

Data Analytics und „Big Data“ werden oft verwechselt, dienen aber unterschiedlichen Zwecken. IT-Teams starten Projekte typischerweise, weil sie die notwendige Infrastruktur bereitstellen können – Datenbanken, Cluster und Pipelines. Doch bloßes Anhäufen von Daten schafft keinen Geschäftswert.

Echter Wert entsteht, wenn eine Nicht-IT-Abteilung klare, kommerziell relevante Ziele definiert. Diese Ziele leiten Data Scientists an, sich auf umsetzbare Erkenntnisse statt auf Rohvolumen zu konzentrieren. Enge Zusammenarbeit zwischen Business-Ownern und Data Scientists ist essenziell; erstere liefern Domänenwissen, letztere übersetzen es in Modelle und Visualisierungen.

Data-Analytics-Ingenieure fungieren als Brücke zwischen IT und Business. Ihre operative Erfahrung – ob in Fertigung, Logistik oder einer anderen Domäne – stellt sicher, dass Daten mit realen Prozessen (Maschinen, Sensoren, Workflows) korrelieren. Der Projekterfolg hängt von diesem Wissenstransfer ab.

Während IT oft Projekte initiiert, hängt der Erfolg von der aktiven Einbindung der Zielabteilung ab, um konkrete technische und geschäftliche Ziele zu definieren.

2. Nicht alle Daten sind gleichwertig

Sobald das Projekt gestartet ist, innehalten. Bevor Sie Daten an Wissenschaftler übergeben, müssen Sie deren Qualität und Quantität prüfen.

a) Datenqualität

Bewerten Sie Formatkonsistenz, Quelltransparenz und Datenintegrität. Für Multi-Source-Integration ist ein eindeutiger Identifikator (z. B. Zeitstempel, Teilenummer) entscheidend. Vorsicht vor heterogenen Datums/Zeitformaten oder nicht synchronisierten Uhren über Systeme hinweg – diese können Zusammenführungen korrumpieren.

b) Datenquantität

Mehr Daten sind generell vorteilhaft, aber Relevanz zählt. Für Vorhersagemodelle, die seltene Ereignisse (z. B. Ausfall oder Defekt) anvisieren, muss Ihr Trainingsset genügend negative Instanzen enthalten. Wenn der Datensatz verzerrt ist, wird das Modell Schwierigkeiten haben, die Minderheitsklasse zu lernen. Die Verlängerung des Beobachtungszeitraums oder Datenaugmentation können dies abmildern.

c) Die richtigen Daten

Jenseits des Volumens müssen die Daten die Variablen enthalten, die zum Erreichen des technischen Ziels nötig sind. Wenn Sie beispielsweise Oberflächenrauheit vorhersagen wollen, muss die Rohmessung erfasst und gespeichert sein; andernfalls kann kein Modell gebaut werden. Fehlende kritische Features verzögern den Fortschritt und treiben Kosten in die Höhe.

Projekterfolg sicherstellen

Um Qualität, Quantität und Relevanz anzugehen, stellen wir zu Projektbeginn Data-Quality-Guidelines bereit. Diese Richtlinien, kombiniert mit frühen Workshops, die sich auf Quick-Win-Use-Cases konzentrieren, erhöhen das Bewusstsein von Fertigungsexperten und beschleunigen nachfolgende Phasen.

Quelle: Bosch.IO