Überbrückung der Kluft zwischen Business Stakeholdern und Datenmodellierern

Einführung

Datenmodellierer kommunizieren häufig in Form von Entitäten, Einschränkungen und anderen technischen Begriffen. Das ist für die Interessenvertreter des Unternehmens nicht immer gut verständlich. Diese sind in der Regel mehr an der Strategie und den Geschäftsergebnissen interessiert.

Datenmodellierer brauchen den Input des Unternehmens, um zu verstehen, welche Daten wichtig sind und wie sie verwendet werden sollen. Auf der anderen Seite verlässt sich das Unternehmen auf die Datenmodellierer, wenn es darum geht, Strategien zu entwickeln und Ergebnisse zu visualisieren. Die Zusammenarbeit ist entscheidend für die Erstellung eines Datenmodells, das den Geschäftsinteressenten den Zugang zu den gewünschten Erkenntnissen ermöglicht.

In diesem Blog behandeln wir die Rollen und Verantwortlichkeiten eines Datenmodellierungsprojekts, häufige Herausforderungen bei der praktischen Zusammenarbeit, und Strategien zu deren Überwindung.

Rollen und Verantwortlichkeiten

Erfolgreiche Datenmodellierungsinitiativen erfordern klar definierte Rollen und Verantwortlichkeiten innerhalb des Unternehmens. Dies gewährleistet klare Kommunikationskanäle innerhalb des Projekts und erleichtert die Zusammenarbeit zwischen den Beteiligten und den Datenmodellierern.

• Datenmodellierer: Sie entwerfen und erstellen konzeptionelle, logische und physische Datenmodelle, die Daten organisieren und strukturieren, um eine optimale Leistung, Skalierbarkeit und einen einfachen Zugriff zu gewährleisten. In den 1990er Jahren war die Datenmodellierung eine spezielle Aufgabe. Heute sind diese Aufgaben oft in breiter angelegte Funktionen wie Analytics Engineers, Data Engineers oder Data/Business Analysts integriert.
• Geschäftliche Stakeholder: Sie definieren Geschäftsanforderungen und validieren Datenmodelle, um die betrieblichen Anforderungen zu erfüllen. Sie überwachen die Implementierung, um Leistung und Skalierbarkeit zu gewährleisten, und können die erstellten Berichte verwenden.
• Benutzer der Daten: Dies sind Analysten und BI-Entwickler, die Daten innerhalb des Unternehmens nutzen. Sie analysieren Daten, identifizieren Trends und erstellen Berichte und Visualisierungen, um strategische Geschäftsentscheidungen zu treffen.
• Datenkonsumenten: Personen, die Dateneinblicke für die Entscheidungsfindung prüfen und nutzen, wie z.B. Führungskräfte, die regelmäßig Dashboards und Berichte prüfen. Datenkonsumenten verlassen sich auf die Analysen und Visualisierungen, die von Datennutzern erstellt werden, um ihre strategische Planung und operative Aufsicht zu steuern.

Die Abgrenzung von Rollen und Verantwortlichkeiten verringert Missverständnisse und Überschneidungen. Teams stehen jedoch oft vor Herausforderungen bei der Zusammenarbeit, und es sind Strategien erforderlich, um die Kluft zwischen ihnen zu überbrücken.

Überbrückung der Kluft

Die Zusammenarbeit zwischen Datenmodellierern und Geschäftsinteressenten stößt oft auf Herausforderungen wie:

• Unklarheit über die Eigentumsverhältnisse bei der Datenmodellierung
• Geschäftliche Prioritäten, die um Aufmerksamkeit konkurrieren
• Kommunikationslücken aufgrund von Fachjargon
• Sich entwickelnde Geschäftsanforderungen und unterschiedliche Meinungen

Diese Probleme können zu Verzögerungen und Ineffizienzen führen, die Arbeitsabläufe stören und den Zeitplan von Projekten beeinträchtigen. Um diese Herausforderungen effektiv zu bewältigen, können Unternehmen mehrere strategische Ansätze verfolgen:

1. Expectation Management: before starting a data modeling project, it is crucial to manage expectations, especially when working with stakeholders who may not be familiar with their role or what is expected of them. Here is how to approach this scenario: 
   • Rollen und Verantwortlichkeiten: Definieren Sie klar, was der Geschäftsinteressent zu tun hat und was das Datenmodellierungsteam übernehmen soll. Dazu gehört auch, dass die beteiligten Stellen besprochen werden, welche Daten in den Anwendungsbereich fallen und welche Leistungen zu erbringen sind. Die Stakeholder helfen auch dabei, die Datenmodelle zu validieren und zu testen und die endgültigen Versionen zu genehmigen.
   • Commitment: Erklären Sie, wie viel Zeit und Mühe sie während des gesamten Projekts investieren müssen. Dazu gehört die Teilnahme an Besprechungen, die Abgabe von Feedback und die Überprüfung von Modellen.
2. Projekt-Treffen : t er erste Schritt besteht darin, sich mit den Geschäftsinteressenten abzustimmen, ob sie kurze Standups, regelmäßige Meetings oder Meetings im Workshop-Stil bevorzugen. Dies hängt von ihrer Verfügbarkeit und ihren widersprüchlichen Prioritäten ab.
   • Kurze Meetings: Führen Sie 15-minütige Standups durch, um einen kontinuierlichen Dialog zwischen den Interessenvertretern des Unternehmens und den Datenmodellierern zu fördern. Dieser Ansatz stellt sicher, dass die Besprechungen auch bei vollen Terminkalendern nicht aus dem Ruder laufen und fördert die aktive Teilnahme ohne große zeitliche Verpflichtungen. Außerdem lassen sich so wechselnde Prioritäten problemlos berücksichtigen und eine interaktive Verfeinerung auf der Grundlage von kontinuierlichem Feedback gewährleisten.
   • Workshop-Planung für schnellere Ergebnisse: organisieren Sie konzentrierte Workshops, um die End-to-End-Ergebnisse zu beschleunigen. Wenn Sie ein paar intensive Tage einplanen, können alle Beteiligten einen effektiven Beitrag leisten, ohne dass sich die Verpflichtungen auf mehrere Sitzungen verteilen. Dieser Ansatz trägt den unterschiedlichen geschäftlichen Prioritäten Rechnung und stellt sicher, dass alle Beteiligten auf das gleiche Ziel hinarbeiten.
   • Regelmäßige Treffen: Mehrere regelmäßig stattfindende Treffen ermöglichen tiefgreifendere Diskussionen und Zusammenarbeit, ohne die Teilnehmer zu überfordern. Regelmäßige Treffen bieten einen ausgewogenen Ansatz, der kontinuierliche Fortschritte und detailliertes Feedback gewährleistet und gleichzeitig die Zeit und die Prioritäten der Beteiligten respektiert. Sie sollten in regelmäßigen Abständen stattfinden, um über den Fortschritt zu informieren und sicherzustellen, dass alle Beteiligten auf dem gleichen Stand sind.
3. Dokumentation : Diesist ein wichtiger Schritt zur Förderung einer guten Zusammenarbeit zwischen dem Unternehmen und den Datenmodellierern.
   • Eigentum: entscheiden Sie, wer für die Dokumentation verantwortlich ist, je nach Art des Inhalts. Die Geschäftsinteressenten sollten für die Dokumentation der Projektdefinitionen verantwortlich sein und sicherstellen, dass die geschäftlichen Anforderungen und Ziele klar erfasst werden. Die Datenmodellierer sollten sich um die technische Dokumentation kümmern, in der die Datenstrukturen, Modelle und technischen Prozesse detailliert beschrieben werden.
   • Workflow überprüfen und aktualisieren: legen Sie einen Arbeitsablauf für die regelmäßige Überprüfung und Aktualisierung der Dokumentation fest. Dazu können Erinnerungen, Aufgaben auf einer Kanban-Tafel oder regelmäßige Kontrolltermine gehören. Eine effektive Strategie ist der von dbt propagierte Ansatz, bei dem die Dokumentation gleichzeitig mit der Entwicklung erstellt wird. Dadurch wird sichergestellt, dass die Dokumentation immer auf dem neuesten Stand ist und sich mit dem Projekt weiterentwickelt.
   • Zentralisierte Speicherung: wählen Sie einen zentralen Ort für die Speicherung der Dokumentation, z. B. SharePoint oder Confluence. Dies gewährleistet einfachen Zugriff und Sichtbarkeit für alle Teammitglieder und Datenbenutzer, die an dem Projekt beteiligt sind.
   • Vorlagen und Richtlinien: Diese können erstellt werden, um den Dokumentationsprozess zu rationalisieren und die Konsistenz zwischen den verschiedenen Teammitgliedern zu gewährleisten.
   • Versionierung und Freigabe: ein System zur Versionierung und Freigabe der Dokumentation bei Änderungen einführen. Dadurch wird sichergestellt, dass alle Teammitglieder ein einheitliches Verständnis der Themen haben und dass alle Änderungen nachverfolgt und genehmigt werden.
4. Relevante Auswahl von Anwendungsfällen : Vermeiden Sie es,alle Einheiten Ihres Unternehmens gleichzeitig zu modellieren, da dies zu Komplexität und Verzögerungen bei der Erzielung messbarer Ergebnisse führen kann. Beginnen Sie stattdessen mit einem bestimmten Anwendungsfall, der eng mit den strategischen Zielen übereinstimmt und das Potenzial hat, die unmittelbaren Vorteile datengestützter Erkenntnisse hervorzuheben. Indem Sie Ihre Bemühungen strategisch fokussieren, können Unternehmen ihre Ressourcen effizient einsetzen und eine schnellere Rendite aus ihren Investitionen in die Datenmodellierung erzielen.

Fazit

Um Daten effektiv nutzen zu können, ist es entscheidend, die Interessenvertreter des Unternehmens mit den Datenmodellierern zusammenzubringen. Eine klare Kommunikation, definierte Rollen und eine strategische Ausrichtung zwischen Datenmodellierern und Geschäftsinteressenten sind unerlässlich. Dieser kooperative Ansatz steigert nicht nur die betriebliche Effizienz, sondern fördert auch eine Kultur der Verantwortlichkeit und des gegenseitigen Respekts.

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