Mittwoch, 13. April 2016

Warum Big Data Projekte scheitern

Zentrale Merkmale von Big Data und Analytics Projekten sind anspruchsvolle Hard- und Software und über die Grenzen des eigenen Bereiches hinausgehende Anforderungen an die Zulieferung von Daten. Daraus resultiert eine technische und politische Grundkomplexität innerhalb des Projektes, die mit dem herkömmlichen Projektmanagementportfolio nur eingeschränkt beherrschbar ist. Während auf der operativen Umsetzungsebene mit agilen Methoden eine zielführende Projektumsetzung sichergestellt werden kann, fehlt häufig genug eine klare Definition der Schnittstellen zwischen dem (agilen) Projekt und der, insbesondere in großen Organisationen, meist nicht agilen Linienorganisiation. In der Folge verfehlen Projekte regelmäßig Deadlines, Use Cases können aufgrund fehlender, unvollständiger oder qualitativ nicht ausreichender Datenzulieferungen nicht umgesetzt werden und der Business Case wird durch zeitliche und finanzielle Zusatzaufwände nicht erreicht.

Abbildung 1: Warum Big Data Projekte scheitern (Quelle: PPI AG)
 
Die PPI AG hat nun untersucht, inwiefern sich die Erfahrungen aus zahlreichen Projekten im Big Data und Analytics-Umfeld generalisieren lassen. Die Ergebnisse (Abbildung 1) sind für den Praktiker kaum überraschend, decken sie sich doch mit der erlebten Projektrealität in vielen großen und kleinen Projekten. Sie werfen jedoch eine Vielzahl grundsätzlicher Fragen auf, deren dedizierte Beantwortung vor dem Projektstart die Erfolgswahrscheinlichkeit für das Projekt nachhaltig erhöhen kann. Klassisches Projektreporting zielt beispielsweise stets darauf ab, die Parameter Zeit und Budget für das Management transparent zu halten und als Erfolgskriterium für das Projekt zu verwenden. Nun ist gemäß gezeigter Umfrage das Budget aber der am wenigsten erfolgskritische Wert und tatsächlich ist es gelebte Praxis, ein Projekt weder aufgrund eines Überschreitens des Budgets noch der Deadline scheitern zu lassen. Im Zweifel wird die Deadline verschoben und das Budget erhöht – verständlich und erklärbar mit Blick auf die hohen Anfangsinvestitionen und den hohen Aufmerksamkeitslevel dieser Projekte in der Organisation.
Erfolgskritisch für das Projekt sind vielmehr die Prozesse innerhalb der Organisation und das KnowHow der Mitarbeiter – zwei Parameter, welche bei Aufsatz des Projektes unserer Erfahrung nach häufig nebenher betrachtet werden. Gern wird hier Pragmatismus eingefordert, der Klassiker sind kurze Gespräche in der Mittagspause oder beim Kaffee, wo zentrale Projektpositionen und Schnittstellen festgeschrieben werden. Gemäß unserer Erfahrung und unserer Untersuchung besteht die Aufgabe beim Aufsatz von Big Data und Analytics Projekten nun darin, neben dem unbestritten notwendigen Projektcontrolling auf Basis von Zeit und Geld die offensichtlich erfolgskritischen Faktoren KnowHow und Prozesse aktiv im Sinne der Organisation und des Projektes zu managen. An dieser Stelle möchten wir den Begriff des Data Storytelling einführen. Unserer Erfahrung nach beruhen Widerstände, Verzögerungen und der Einsatz von Mitarbeitern mit nicht passgenau auf das Projekt ausgerichtetetem Skillset häufig darauf, dass das Ziel und die Anforderungen des Projektes außerhalb des direkt involvierten Kreises innerhalb der Organisation nicht oder nur unzulänglich verstanden werden. Speziell in großen Linienorganisationen ist es erfolgskritisch, an Schnittstellen zwischen Projekt und Organisation im speziellen und quer durch Organisation und Management im Allgemeinen abseits von Use case und Business case eine prägnante Geschichte zum Projekt erzählen zu können, welche die Vorteile, Bedarfe und übergeordneten Ziele des Projektes in einer Form transportiert, die andere Bereiche nachhaltig zur Mitarbeit und zur Unterstützung motiviert. Wir halten das Thema Prozesse für Big Data und Analytics Projekte in einem Maß für erfolgskritisch, dass wir empfehlen dem Project Manager einen Process Manager an die Seite zu stellen, der als Botschafter des Projektes innerhalb der Organisation wirkt und durch Engagement und Storytelling für die hinreichende und notwendige Unterstützung des Projektes durch die Linienorganisation sorgt.