Datenprojekte boomen – ob im Reporting mit Power BI, beim Aufbau einer modernen Datenplattform auf Azure oder mit einem neuen Self-Service-Konzept. Doch während viele Unternehmen in der Schweiz gut darin sind, klassische IT-Projekte zu steuern (z. B. ERP-Einführungen), geraten Dateninitiativen oft ins Stocken. Woran liegt das? Und wie muss Projektmanagement angepasst werden, damit Datenprojekte erfolgreich verlaufen – speziell in Organisationen aus Baden, Zürich und der Deutschschweiz? Genau das klärt dieser Beitrag.
Datenprojekte starten oft ohne klaren Scope
In klassischen IT-Projekten sind Ziel, Umfang und technische Umsetzung meist von Anfang an definiert: ein neues Tool, ein bestehender Prozess, ein konkreter Fachbereich. Bei Datenprojekten dagegen stehen häufig Begriffe wie „Transparenz“, „Self-Service“ oder „Datennutzung verbessern“ im Raum – aber kein konkretes Zielbild. Ein zentraler Erfolgsfaktor im Projektmanagement ist daher die Erarbeitung eines klaren Scopes zu Projektbeginn, z. B. mit Unterstützung durch eine Datenstrategie oder ein Zielbild-Workshop.
Die Komplexität liegt nicht in der Technik – sondern in den Stakeholdern
Eine typische Herausforderung in Datenprojekten ist die Vielzahl von Anspruchsgruppen: IT, Controlling, Marketing, Geschäftsleitung – oft mit unterschiedlichen Vorstellungen und Prioritäten. Während ein CTO beispielsweise auf eine Fabric-Architektur fokussiert, erwarten Fachabteilungen sofortige Visualisierungen mit Power BI. Projektmanagement muss hier nicht nur Meilensteine überwachen, sondern aktiv Erwartungen managen und Rollen klären – etwa durch ein effektives Stakeholder-Management oder ein übergreifendes Steering Committee.
Agil, hybrid oder klassisch? Vorgehensmodell bewusst wählen
Viele Datenprojekte werden zu schnell als „agil“ deklariert – ohne zu definieren, was das konkret bedeutet. Dabei sind hybride Modelle oft der Schlüssel zum Erfolg: agile Entwicklung der Dashboards, aber klare Phasenplanung für Architektur, Integration oder Ausschreibungen (RfPs). Wichtig ist, dass das gewählte Modell zur Projektumgebung passt – gerade wenn externe Partner (z. B. für Databricks oder Azure-Projekte) involviert sind.
Datenqualität und Governance werden oft unterschätzt
Ein Unterschied zu klassischen Projekten: In Datenprojekten zeigt sich der Projekterfolg oft erst spät – etwa wenn erste Auswertungen gefahren werden und Qualitätsmängel auftreten. Themen wie Stammdatenpflege, Bereinigung, Mapping oder Zugriffsregeln sind nicht nur technische Details, sondern Projektinhalt. Ein gutes Projektmanagement berücksichtigt dies früh – z. B. durch dedizierte Arbeitspakete für Datenqualität oder den Aufbau eines Governance-Boards.
Beispiel aus der Praxis: Power BI-Einführung in einem Schweizer Industrieunternehmen
Ein Unternehmen mit Sitz in Baden wollte seine Excel-basierten Reports durch ein modernes BI-System ersetzen. Während die IT eine Lösung mit Microsoft Azure und Power BI plante, war unklar, welche Use Cases konkret priorisiert werden sollten. Data Minds Consulting übernahm die Projektsteuerung: Gemeinsam mit den Fachbereichen wurden MVPs definiert, ein skalierbares Architektur-Setup mit Azure geplant und eine Reporting-Governance etabliert. Der Schlüssel zum Erfolg: Klare Rollen, klare Erwartungshaltung – und ein projektleitender Partner mit Data-Fokus.
Fazit: Datenprojekte brauchen mehr als Tools – sie brauchen Führung
Datenprojekte sind keine klassischen IT-Projekte. Sie sind fachlich getrieben, strategisch relevant – und oft mit hoher Unsicherheit verbunden. Ein professionelles Projektmanagement schafft Struktur, klärt Rollen und steuert aktiv – auch wenn der Weg noch nicht zu 100 % definiert ist. In der Schweiz – von KMU bis Konzern – ist genau diese Kompetenz entscheidend für erfolgreiche BI- und Datenplattform-Projekte.
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