Viele Unternehmen stehen vor der Herausforderung, moderne Datenplattformen zu implementieren. Damit dies erfolgreich gelingt, setzen sie auf strukturierte Ausschreibungen – sogenannte RfPs (Request for Proposals). Doch gerade bei Ausschreibungen im Bereich Business Intelligence (BI), Datenstrategie und Plattform-Technologien wie Microsoft Power BI, Microsoft Fabric, Azure oder Databricks treten häufig schwerwiegende Fehler auf. In diesem Beitrag erfahren Entscheider und IT-Fachleute, welche 7 Fehler es bei Daten-Ausschreibungen zu vermeiden gilt – und wie eine professionelle Vorbereitung aussieht. Wer Unterstützung bei der Erstellung oder Prüfung von RfPs sucht, findet hier mehr Informationen zu unserem Service Begleitung von Ausschreibungen.
1. Warum ist ein klares Zielbild für Datenprojekte so wichtig?
Ein fehlendes Zielbild führt zu unpräzisen Anforderungen. Unternehmen starten Ausschreibungen, ohne zu wissen, wie ihre künftige Datenplattform konkret aussehen soll. Das erschwert die Auswahl geeigneter Technologien wie Microsoft Fabric oder Azure Synapse und führt zu Missverständnissen mit potenziellen Implementierungspartnern. Ein strategisch durchdachtes Zielbild – mit Fokus auf Use Cases, Datenflüsse, Governance und Benutzergruppen – schafft Klarheit und Vergleichbarkeit.
2. Welche Technologie ist die richtige – Power BI, Fabric oder Databricks?
Technologien werden oft festgelegt, bevor die Anforderungen wirklich definiert sind. Dabei unterscheiden sich Microsoft Power BI (für Reporting), Databricks (für Datenengineering & Data Science) und Microsoft Fabric (als integrierte SaaS-Datenplattform) grundlegend. Entscheidend ist, welches Problem gelöst werden soll. Eine externe Technologieberatung oder ein Architektur-Assessment kann helfen, die passende Plattform objektiv zu bestimmen – auch hybrid oder in Kombination.
3. Wie priorisiert man Anforderungen in einem RfP sinnvoll?
Viele RfPs enthalten eine Liste von Anforderungen, ohne Unterscheidung zwischen Muss-, Soll- und Wunschkriterien. Anbieter verlieren so den Fokus, und es entstehen schwer vergleichbare Angebote. Eine klare Priorisierung – z. B. anhand von Gewichtungen und Bewertungsschemata – macht Angebote vergleichbar und erhöht die Qualität der Auswahlentscheidung.
4. Warum sollten Fachbereiche in Ausschreibungen eingebunden werden?
IT-Abteilungen führen die technische Ausschreibung, doch die Anforderungen kommen oft aus Controlling, Marketing oder Operations. Ohne deren frühzeitige Einbindung entsteht eine Plattform, die technisch korrekt, aber fachlich nicht wirksam ist. Gerade bei Power BI oder Self-Service-Lösungen ist die Perspektive der Fachanwender entscheidend für Akzeptanz und Effizienz.
5. Was sind realistische Zeit- und Budgetrahmen für Datenprojekte?
Datenplattformen sind komplex. Sie umfassen ETL-Prozesse, Cloud-Architekturen, Rollenmodelle und Dashboards. Dennoch werden viele Projekte zu knapp geplant. Realistische Zeitrahmen, abgestimmte Projektphasen (z. B. PoC, MVP, Rollout) und eine saubere Ressourcenplanung sind essenziell. Planen Sie mit Puffer – sowohl zeitlich als auch finanziell.
6. Wie kann eine gute Bewertungsmatrix aussehen?
Eine gute Bewertungsmatrix enthält klare Bewertungskriterien mit Gewichtung. Typische Kriterien sind: technologische Passung (z. B. Microsoft Cloud-Kompatibilität), Projekterfahrung mit ähnlichen Kunden, Skalierbarkeit der Lösung, Preis-Leistungs-Verhältnis, Qualität der Methodik und Support-Angebote. Solche Matrizen machen Entscheidungen nachvollziehbar und reduzieren interne Diskussionen.
7. Welche Rolle spielt externe Beratung bei Ausschreibungen?
Viele Unternehmen unterschätzen den Aufwand für die Erstellung und Durchführung einer professionellen Ausschreibung. Externe Berater mit Erfahrung im Bereich Datenplattformen und BI bringen nicht nur technologisches Know-how mit, sondern helfen auch bei Strategie, Kommunikation und interner Abstimmung. Das erhöht die Qualität der Ausschreibung – und reduziert Risiken in der Umsetzung. In manchen Fällen kann auch ein externer CDO auf Zeit sinnvoll sein, um Know-how intern zu verankern.
Fazit: Mit professionellen RfPs zur erfolgreichen Datenplattform
Eine gute Ausschreibung im BI- und Datenumfeld beantwortet klar: Was soll erreicht werden? Welche Technologie passt? Wer ist der richtige Partner? Und wie wird die Entscheidung getroffen? Vermeiden Sie typische Fehler, nutzen Sie praxisbewährte Strukturen und holen Sie sich erfahrene Begleitung – insbesondere bei Projekten mit Microsoft Fabric, Power BI oder Databricks.
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