Datengetriebene Initiativen scheitern selten an Algorithmen, sondern an unklaren Plaenen. Eine belastbare Projektplanung fuer datengetriebene Initiativen verbindet Datenkompetenz mit Methoden des Projektmanagements und schafft Verbindlichkeit von der ersten Skizze bis zur Auswertung.

!Kursinhalt

!1. Initiation einer datengetriebenen Initiative
*Projektkontext und Datenausgangslage erfassen
*Business Case mit Datenargumenten unterfuettern
*SWOT- und PESTLE-Analysen auf Datenvorhaben anwenden

!2. Zielbild und Scope fuer Datenprojekte
*Projektziele entlang SMART und OKR ausarbeiten
*Scope-Grenzen zwischen Datenaufbereitung und Modellierung ziehen
*Erfolgskriterien an Datenqualitaet und Nutzwert ausrichten

!3. Plaene fuer agile und klassische Datenvorhaben
*Wasserfall- und Agile-Ansaetze in Datenprojekten kombinieren
*Sprint-Strukturen fuer Datenaufbereitung und Auswertung nutzen
*Jira fuer Backlogs datengetriebener Aufgaben einsetzen

!4. Daten- und Tool-Stack einplanen
*Excel und Power BI als Auswertungsschicht abstimmen
*Copilot fuer Produktivitaet in Routineaufgaben verankern
*KI-Komponenten entlang Datenqualitaet und Recht bewerten

!5. Monitoring und Lieferung
*Performance Tracking ueber Meilensteine und KPIs aufsetzen
*Risiken aus Datenqualitaet und Modellgrenzen managen
*Projektabschluss mit Benefit-Tracking und Retrospektive verbinden

!Berufliche Relevanz

*Solide Projektplanung erhoeht die Lieferfaehigkeit von Datenvorhaben
*Daten- und Methodenkompetenz greifen in der Planung ineinander
*Stakeholder gewinnen Vertrauen durch nachvollziehbare Plaene