Wer ein Datenprojekt startet – etwa die Einführung von Power BI, den Aufbau einer modernen Datenplattform auf Azure oder die Umsetzung eines Microsoft Fabric-Pilots – steht schnell vor einer Grundsatzfrage: Klassisch oder agil? In der Praxis hat sich gezeigt, dass weder das eine noch das andere Modell pauschal funktioniert – besonders nicht in Schweizer Unternehmen, wo Strukturen, Stakeholder und IT-Landschaften oft sehr unterschiedlich sind. In diesem Beitrag vergleichen wir Wasserfall, agile und hybride Methoden im Kontext von BI- und Datenprojekten – und geben Entscheidungshilfen, wann welches Vorgehen passt.
Wasserfall: Planbar, kontrolliert – aber träge
Das klassische Wasserfallmodell folgt einer klaren Sequenz: Analyse → Design → Implementierung → Test → Rollout. Für Projekte mit stabilen Anforderungen und wenigen Stakeholdern ist das ein solides Modell. Gerade bei Infrastruktur-Vorhaben (z. B. Migration in die Azure Cloud) oder bei stark regulierten Umfeldern (z. B. in der öffentlichen Verwaltung) kann das Wasserfallmodell seine Stärken ausspielen. Es eignet sich vor allem dann, wenn das Zielbild klar ist – etwa bei einem RfP-gesteuerten Projekt mit klar definiertem Scope und Budgetrahmen.
Agil: Iterativ, nutzerzentriert – aber voraussetzungsreich
In agilen Projekten (z. B. nach Scrum oder Kanban) werden Anforderungen inkrementell entwickelt. Das ist besonders sinnvoll bei Explorationsprojekten oder datengetriebenen Vorhaben mit vielen Unbekannten – etwa bei der Einführung eines Self-Service BI mit Power BI oder beim Aufbau von Machine-Learning-Workflows mit Databricks. Doch Agilität braucht Reife: Klare Rollen (Product Owner, Scrum Master), Empowerment, schnelle Entscheidungen. Ohne diese Voraussetzungen kann Agilität ineffizient oder sogar kontraproduktiv sein.
Hybrid: Die Realität in den meisten Schweizer Projekten
In der Praxis bewährt sich oft ein hybrider Ansatz: Phasenweise Planung mit iterativer Umsetzung. So lassen sich Architektur- und Infrastrukturteile klassisch planen (z. B. Aufbau einer Fabric-Plattform), während Frontend-Entwicklung, Reportdesign oder Modell-Logik agil erfolgen. Das Projektmanagement kann dabei klassische Meilensteine mit agilen Sprints kombinieren – abgestimmt auf interne Prozesse, Toolsets und externe Partner.
Welche Methode passt zu welchem Projekt?
Fall 1: Migration nach Azure mit starkem IT-Fokus
Empfohlenes Modell: klassisch mit definierten Phasen für Architektur, Security, Betrieb. Agile Anteile ggf. bei Testing oder Optimierung.
Fall 2: Aufbau eines Power BI Self-Service in einem KMU
Empfohlenes Modell: agil oder hybrid – MVP-orientiert, iterativ mit direktem Einbezug der Fachbereiche.
Fall 3: Fabric-Einführung in einer öffentlichen Verwaltung
Empfohlenes Modell: hybrid – mit klarer Projektstruktur, aber flexibler Ausgestaltung der Use Cases und Dashboards.
Projektmethodik ist Teil der Strategie – nicht nur der Umsetzung
Die Entscheidung für ein Vorgehensmodell ist strategisch: Sie beeinflusst Zeitrahmen, Teamstruktur, Kommunikation und Budget. Wer das Vorgehen zu Beginn bewusst auswählt und auf Organisation, Use Case und Technologie abstimmt, reduziert Projektrisiken und erhöht die Akzeptanz – besonders bei datengetriebenen Vorhaben. Externe Unterstützung, etwa durch einen CDO as a Service oder erfahrene Projektleitung, kann helfen, das richtige Setup aufzubauen und durchzuhalten.
Fazit: Flexibilität ist kein Widerspruch zu Struktur
Wasserfall oder agil? Die Antwort lautet: Es kommt darauf an – auf Ziel, Team, Technologie und Kontext. Für Projekte mit Azure, Databricks oder Fabric gibt es keine „One fits all“-Lösung. Doch mit einem klaren Vorgehensmodell – ob klassisch, agil oder hybrid – und professionellem Projektmanagement lassen sich Datenprojekte in der Schweiz erfolgreich umsetzen. Entscheidend ist, dass Methodik nicht zur Ideologie wird, sondern zur Unterstützung des Projekterfolgs dient.
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