Datenqualität, Kosten, fehlendes Know-how: Die 5 häufigsten Stolpersteine in Data-Science-Projekten – und wie Sie sie umgehen

Datenqualität, Kosten, fehlendes Know-how: Die 5 häufigsten Stolpersteine in Data-Science-Projekten – und wie Sie sie umgehen

Data Science verspricht, Rohdaten in wertvolle Geschäftseinblicke zu verwandeln, Prozesse zu optimieren und neue Einnahmequellen zu erschließen. Viele Unternehmen, insbesondere kleine und mittlere Unternehmen (KMU), starten hochmotiviert in ihre ersten Data-Science-Projekte. Doch der Weg von der Idee zur erfolgreichen Implementierung ist oft mit Hürden gepflastert. Ohne das richtige Vorgehen können Projekte scheitern, Budgets überschritten und Erwartungen enttäuscht werden.

Als Ihr Partner für Data Science und KI möchten wir bei Ailio Ihnen helfen, diese Klippen zu umschiffen. In diesem Artikel beleuchten wir die fünf häufigsten Stolpersteine in Data-Science-Projekten und zeigen Ihnen praxiserprobte Lösungsansätze, damit Ihre Vorhaben von Anfang an auf Erfolgskurs sind.

1. Ungenügende Datenqualität und -verfügbarkeit: Der „Garbage In, Garbage Out“-Effekt

Das Fundament jedes Data-Science-Projekts sind die Daten. Doch allzu oft stellen Unternehmen mitten im Projekt fest, dass ihre Datenbasis unzureichend ist. Häufige Probleme sind:

• Daten in Silos: Informationen sind über verschiedene Abteilungen und Systeme verstreut und können nicht einfach zusammengeführt werden.
• Schlechte Datenqualität: Daten sind unvollständig, inkonsistent, fehlerhaft oder veraltet.
• Fehlende Daten: Für die Beantwortung der eigentlichen Fragestellung fehlen schlichtweg die notwendigen Datenpunkte.

Wenn die Eingabedaten mangelhaft sind, können selbst die fortschrittlichsten Algorithmen keine zuverlässigen Ergebnisse liefern – das „Garbage In, Garbage Out“-Prinzip schlägt unbarmherzig zu.

So umgehen Sie den Stolperstein:

• Daten-Audit & Strategie: Beginnen Sie vor dem eigentlichen Projekt mit einer gründlichen Bestandsaufnahme Ihrer Datenlandschaft. Wo liegen welche Daten? Wie ist ihre Qualität? Welche Daten fehlen?
• Data Governance & Datenqualitätsmanagement: Etablieren Sie klare Prozesse und Verantwortlichkeiten für die Datenerfassung, -pflege und -qualitätssicherung.
• Investition in Datenaufbereitung: Planen Sie ausreichend Zeit und Ressourcen für die Datenbereinigung und -aufbereitung (Data Cleansing & Preparation) ein. Dieser Schritt ist oft der zeitaufwendigste, aber auch einer der wichtigsten.
• Ailio-Unterstützung: Wir helfen Ihnen mit unserem Datenqualitätsmanagement, Ihre Datenbasis zu verbessern und eine solide Grundlage für Ihre Data-Science-Projekte zu schaffen.

2. Unklare Ziele und fehlende Strategie: Navigieren ohne Kompass

Viele Data-Science-Projekte starten mit vagen Zielen wie „Wir wollen KI nutzen“ oder „Wir müssen etwas mit unseren Daten machen“. Ohne eine klare Definition, welches spezifische Geschäftsproblem gelöst oder welches Ziel erreicht werden soll, ist das Projekt zum Scheitern verurteilt. Es fehlt die Richtung, der Erfolg ist nicht messbar und die Ressourcen werden ineffizient eingesetzt.

So umgehen Sie den Stolperstein:

• Business Understanding: Definieren Sie klar und messbar, was Sie mit dem Projekt erreichen wollen. Welchen KPI möchten Sie verbessern? Welchen Prozess optimieren? Welchen Mehrwert schaffen?
• Use Case Identifikation: Identifizieren Sie konkrete Anwendungsfälle, bei denen Data Science den größten Nutzen stiften kann. Beginnen Sie mit einem klar abgegrenzten Piloten.
• Stakeholder Alignment: Stellen Sie sicher, dass alle relevanten Stakeholder (Management, Fachabteilungen, IT) das gleiche Verständnis vom Projektziel und den Erwartungen haben.
• Ailio-Unterstützung: Unsere Data-Science-Beratung unterstützt Sie dabei, die richtigen Use Cases zu identifizieren und eine klare, auf Ihre Geschäftsziele ausgerichtete Strategie zu entwickeln.

3. Fehlendes internes Know-how: Wenn die Experten fehlen

Data Science erfordert spezialisiertes Wissen in Bereichen wie Statistik, maschinellem Lernen, Programmierung und Datenvisualisierung. Viele KMU verfügen jedoch nicht über eigene Data Scientists oder KI-Experten. Dieser Mangel an Fachkräften kann dazu führen, dass Projekte entweder gar nicht erst gestartet werden, falsch aufgesetzt sind oder im Sande verlaufen.

So umgehen Sie den Stolperstein:

• Realistische Selbsteinschätzung: Bewerten Sie ehrlich, welches Know-how intern vorhanden ist und wo Lücken bestehen.
• Gezielte Weiterbildung: Investieren Sie in die Schulung Ihrer Mitarbeiter in relevanten Bereichen.
• Externe Expertise nutzen: Ziehen Sie externe Dienstleister wie Ailio hinzu, um Wissenslücken zu schließen und von externer Erfahrung zu profitieren. Dies kann projektbezogen oder als langfristige Partnerschaft erfolgen.
• Fokus auf Tools & Plattformen: Nutzen Sie moderne Plattformen (wie Databricks oder Azure AI), die viele komplexe Aufgaben vereinfachen und auch Teams mit weniger tiefem Spezialwissen den Einstieg erleichtern.
• Ailio-Unterstützung: Wir agieren als Ihr externes Data-Science-Team oder unterstützen Ihre Mitarbeiter durch gezieltes Coaching und Troubleshooting für Projekte.

4. Unrealistische Erwartungen an Kosten und ROI: Die Budget-Falle

Die Einführung von Data-Science-Technologien und die Durchführung von Projekten können mit erheblichen Investitionen verbunden sein – sowohl für Tools als auch für Personal. Oft ist der Return on Investment (ROI) jedoch nicht sofort ersichtlich oder schwer quantifizierbar. Unrealistische Erwartungen an schnelle, kostengünstige Ergebnisse führen oft zu Enttäuschung und können das Vertrauen in zukünftige Datenprojekte untergraben.

So umgehen Sie den Stolperstein:

• Transparente Kosten-Nutzen-Analyse: Führen Sie eine realistische Einschätzung der zu erwartenden Kosten (Software, Hardware, Personal, Beratung) und des potenziellen Nutzens durch.
• Start small, scale fast: Beginnen Sie mit einem Proof of Concept (PoC) oder einem Minimum Viable Product (MVP), um den Wert mit begrenztem Risiko nachzuweisen, bevor Sie in großem Stil investieren.
• ROI-Tracking: Definieren Sie von Anfang an Kennzahlen (KPIs), mit denen Sie den Erfolg und den ROI des Projekts messen können.
• Phasenweise Implementierung: Planen Sie die Implementierung in Phasen, um Kosten zu verteilen und frühzeitig Erfolge sichtbar zu machen.
• Ailio-Unterstützung: Wir helfen Ihnen bei der realistischen Kosten-Nutzen-Analyse und entwickeln mit Ihnen KPI-Dashboards, um den ROI Ihrer Projekte transparent zu machen.

5. Mangelndes Projektmanagement und fehlende Skalierung: Der Übergang in den Betrieb

Ein Data-Science-Modell im Labor zu entwickeln, ist eine Sache. Es aber robust, sicher und skalierbar in die produktiven Geschäftsprozesse zu integrieren, ist eine ganz andere Herausforderung. Viele Projekte scheitern an dieser Hürde. Es fehlen oft:

• Agile Projektmanagement-Methoden: Traditionelle Wasserfallmodelle sind für die explorative Natur von Data-Science-Projekten oft ungeeignet.
• MLOps-Praktiken: Es mangelt an Prozessen für die Versionierung von Modellen, das automatisierte Testen, das Deployment und das kontinuierliche Monitoring der Modelle im Betrieb.
• Skalierbare Infrastruktur: Die IT-Infrastruktur ist nicht darauf ausgelegt, die Anforderungen von produktiven Machine-Learning-Anwendungen zu bewältigen.

So umgehen Sie den Stolperstein:

• Agiles Vorgehen: Setzen Sie auf iterative Zyklen und regelmäßiges Feedback, um flexibel auf neue Erkenntnisse reagieren zu können.
• MLOps etablieren: Implementieren Sie Praktiken für Machine Learning Operations (MLOps), um den gesamten Lebenszyklus Ihrer Modelle – von der Entwicklung bis zum Monitoring – zu professionalisieren.
• Skalierbare Plattformen nutzen: Setzen Sie auf Cloud-Plattformen wie Microsoft Azure und Databricks, die eine skalierbare und flexible Infrastruktur bieten.
• Change Management: Begleiten Sie die Einführung neuer Prozesse und Tools durch gezieltes Change Management, um die Akzeptanz bei den Mitarbeitern sicherzustellen.
• Ailio-Unterstützung: Mit unserer Expertise in MLOps mit Databricks und Azure helfen wir Ihnen, Ihre Data-Science-Lösungen erfolgreich in den Betrieb zu überführen und zu skalieren.

Checkliste: Sind Ihre Data-Science-Projekte auf Erfolgskurs?

Nutzen Sie diese Checkliste, um die häufigsten Stolpersteine in Ihren Data-Science-Projekten frühzeitig zu erkennen und gegenzusteuern. Haken Sie ab, was bereits erfüllt ist, und identifizieren Sie Bereiche, in denen Handlungsbedarf besteht.

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1. Datenqualität & -verfügbarkeit

• [ ] Datenquellen identifiziert? Haben wir einen vollständigen Überblick, welche Daten wo im Unternehmen liegen?
• [ ] Datenqualität bewertet? Wurde die Qualität (Vollständigkeit, Korrektheit, Aktualität, Konsistenz) der relevanten Daten analysiert?
• [ ] Datenzugriff geklärt? Ist sichergestellt, dass das Projektteam auf die benötigten Daten zugreifen kann (technisch und rechtlich)?
• [ ] Daten-Silos adressiert? Gibt es einen Plan, um Daten aus verschiedenen Systemen zusammenzuführen?
• [ ] Datenaufbereitung eingeplant? Sind ausreichend Ressourcen und Zeit für die Bereinigung und Transformation der Daten vorgesehen?
• [ ] Data Governance vorhanden? Gibt es klare Verantwortlichkeiten und Prozesse für die Datenpflege?

2. Ziele & Strategie

• [ ] Geschäftsproblem klar? Ist das zu lösende Problem präzise definiert und von allen verstanden?
• [ ] Ziele SMART? Sind die Projektziele Spezifisch, Messbar, Akzeptiert, Realistisch und Terminiert formuliert?
• [ ] Erwarteter Nutzen definiert? Wurde klar herausgearbeitet, welcher konkrete Mehrwert (z.B. Kostensenkung, Umsatzsteigerung, Effizienzgewinn) erwartet wird?
• [ ] ROI-Potenzial eingeschätzt? Gibt es eine erste Einschätzung zum Return on Investment?
• [ ] Stakeholder an Bord? Sind alle relevanten Entscheider und Fachbereiche informiert und unterstützen das Projekt?
• [ ] Strategische Einbettung? Passt das Projekt in die übergeordnete Unternehmens- und Digitalisierungsstrategie?

3. Know-how & Ressourcen

• [ ] Kompetenzen analysiert? Wurde evaluiert, welches Data-Science-Know-how intern vorhanden ist?
• [ ] Wissenslücken identifiziert? Sind Bereiche bekannt, in denen externes Fachwissen benötigt wird?
• [ ] Team zusammengestellt? Ist ein Projektteam mit den notwendigen Rollen (Projektleiter, Data Scientist, Data Engineer, Fachexperte) definiert?
• [ ] Externe Unterstützung geplant? Wurde entschieden, ob und wo externe Partner (wie Ailio) hinzugezogen werden sollen?
• [ ] Ressourcen gesichert? Sind ausreichend personelle Kapazitäten und Zeit für das Projekt reserviert?

4. Kosten & ROI

• [ ] Kosten realistisch geschätzt? Gibt es eine transparente Aufstellung der erwarteten Kosten (Tools, Personal, Infrastruktur, Beratung)?
• [ ] Budget genehmigt? Ist das notwendige Budget für das Projekt freigegeben?
• [ ] ROI-Messung geplant? Sind KPIs definiert, mit denen der Erfolg und der ROI des Projekts gemessen werden können?
• [ ] PoC/MVP in Betracht gezogen? Wurde geprüft, ob ein kleinerer Prototyp (Proof of Concept) sinnvoll ist, um den Wert schnell zu beweisen?

5. Projektmanagement & Skalierung

• [ ] Projektmanagement-Methode gewählt? Ist ein passendes (idealerweise agiles) Vorgehensmodell für das Projekt definiert?
• [ ] Meilensteine definiert? Gibt es einen klaren Zeitplan mit überprüfbaren Meilensteinen?
• [ ] MLOps-Strategie vorhanden? Gibt es einen Plan, wie Modelle versioniert, getestet, deployed und überwacht werden?
• [ ] Skalierbarkeit berücksichtigt? Ist die gewählte Technologie und Infrastruktur darauf ausgelegt, die Lösung später produktiv und skaliert zu betreiben?
• [ ] Integration geplant? Ist klar, wie die Data-Science-Lösung in bestehende Geschäftsprozesse und IT-Systeme integriert wird?
• [ ] Übergabe & Wartung geklärt? Sind die Verantwortlichkeiten für den Betrieb und die Wartung der Lösung nach Projektende definiert?

Fazit: Mit dem richtigen Partner Hürden überwinden

Data-Science-Projekte bieten enorme Potenziale, doch der Weg zum Erfolg erfordert eine sorgfältige Planung, realistische Erwartungen und die richtigen Kompetenzen. Die fünf hier genannten Stolpersteine – Datenqualität, Strategie, Know-how, Kosten/ROI und Projektmanagement – sind real, aber keineswegs unüberwindbar.

Indem Sie sich dieser Herausforderungen bewusst sind und proaktiv Lösungsstrategien entwickeln, legen Sie den Grundstein für erfolgreiche Datenprojekte. Ailio steht Ihnen dabei als erfahrener Partner zur Seite. Wir bieten Ihnen nicht nur technische Expertise, sondern auch strategische Data-Science-Beratung, Troubleshooting für Ihre Projekte und Datenqualitätsmanagement, um sicherzustellen, dass Sie den maximalen Wert aus Ihren Daten schöpfen.

Sind Sie bereit, Ihre Data-Science-Projekte auf Erfolgskurs zu bringen? Kontaktieren Sie uns noch heute für eine kostenlose Erstberatung!