Coole Tools sind oft die hei Hookup des Data Leaders (oder Stakeholders), um am nächsten Morgen mit den Klamotten von gestern in einer kalten Gasse zu landen. Coole Tools werden gekauft, installiert, ausprobiert und für den nächsten vielversprechenden Anbieter aufgegeben. Und das bedroht ernsthaft die finanzielle und operative Überlebensfähigkeit des Data Teams.
Die Data Blogosphäre ist voll von Beiträgen über coole Tools. Die Realität der meisten Data Teams besteht jedoch häufig aus sich überschneidenden Tools, Wildwuchs und Inkonsistenzen. Ad-hoc-Beschaffungsprozesse und Silo-Denken sind nur einige der organisatorischen Einschränkungen, die der Verbreitung von Data Tools und den daraus resultierenden aufgeblähten Data Stacks, überzogenen Budgets, chaotischen Abläufen und inkonsistenten Ergebnissen vorausgehen.
Als Data Leader war ich dafür verantwortlich, den Einkauf von Tools zu steuern und zu disziplinieren, und ich musste die Konsequenzen aus einer Reihe von schlechten Kaufentscheidungen tragen. Als Gründer von D3M Labs spreche ich regelmäßig mit Anbietern über die unzureichende Nutzung ihrer Tools und die Belastung durch Abwanderung aufgrund schlechter Kaufentscheidungen
Warum sind Data Tools so verführerisch?
Wie können wir verhindern, dass die Beschaffung zu einem Boulevard der geplatzten Träume und nicht realisierten Projekte wird?
Die Kunst der Verführung von Data Leaders:
Die Verlockungen der technischen Tools:
Data Teams werden oft von der Verlockung modernster Tools angezogen, die versprechen, ihre Prozesse zu rationalisieren, die Produktivität zu steigern und unschätzbare Erkenntnisse zu gewinnen. Diese Tools bieten verlockende Funktionen, die den datengesteuerten Entscheidungsprozess vorantreiben. Und manchmal machen die Tools einfach Spaß und lassen die Datenexperten ein persönliches Interesse entwickeln. Leider führt ihre weit verbreitete Einführung häufig zu einer fragmentierten Tool-Landschaft, steigenden Kosten und potenzieller Ineffizienz.
Das Umwerben von Anbietern:
Anbieter können eine bezaubernde Macht über Data Leaders ausüben, indem sie geschickt ihre Netzwerkmagie einsetzen und mit Thought Leadership-Inhalten und verlockenden Veranstaltungen locken. Seien wir ehrlich. Data Leaders lassen sich gerne bewirten, wir lieben es, wenn unsere Ideen angehört und unsere Leistungen gelobt werden. Datenverantwortliche erliegen ihrem Charme und finden sich in einem Strudel neuer Tools wieder, verlockt von den Versprechungen verbesserter Fähigkeiten und unübertroffener Leistung.
Gruppendruck:
Data Leaders sind oft Rudeltiere, auch wenn sie sich um ihr persönliches Branding bemühen. Wer möchte nicht vor der Data Gemeinschaft eine Fallstudie über das Tool präsentieren, das alle anderen verwenden? Lassen Sie sich nicht von der Startup-Kulisse täuschen. Wer den anderen folgt, muss auch ein hohes Maß an persönlichem Reputationsmanagement betreiben.
Der Cha-Cha-Wechsel von Managern:
Mit der Ankunft eines neuen Managers in einem Datenteam weht ein frischer Wind durch den Raum. Leider bedeutet dies oft einen Zustrom neuer Tools, die sich an den Vorlieben oder früheren Erfahrungen des Managers orientieren. Die Folge? Eine Kakophonie aus redundanten Tools, sich überschneidenden Funktionen und unnötigen Ausgaben.
Die Budget Bachata:
Jedes neue Tool, das dem Data Team zur Verfügung gestellt wird, ist mit Kosten verbunden. Abonnements, Lizenzen, Wartungsgebühren und Schulungskosten stapeln sich und drohen die Grenzen des Budgets zu sprengen. Ohne aufmerksame Überwachung und Bewertung laufen Data Team Gefahr, Ressourcen für Tools zu verschwenden, die keinen angemessenen Wert liefern.
Wie können wir verhindern, dass die Beschaffung zu einem Boulevard der geplatzten Träume und nicht realisierten Projekte wird?
Führe eine akribische Bewertung von Tools durch:
Führe vor der Einführung neuer Tools eine sorgfältige Bewertung durch. Beurteile die Funktionalität, Kosteneffizienz, Integrationsfähigkeit und den langfristigen Wert der Tools, um zu vermeiden, dass du auf kurzlebige Modeerscheinungen hereinfällst.
Harmonisiere die Konsolidierung von Anbietern:
Bewerte regelmäßig die vorhandene Tool-Landschaft. Identifiziere redundante oder nicht ausreichend genutzte Tools. Suche nach integrierten Lösungen, die auf elegante Weise mehrere Bedürfnisse abdecken, Kosten eindämmen und die Effizienz steigern.
Lege ein gleichmäßiges Bewertungstempo fest:
Definiere standardisierte Bewertungskriterien, um potenzielle Tools objektiv zu bewerten. Diese Disziplin gewährleistet eine objektive Entscheidungsfindung, minimiert Voreingenommenheit und konzentriert sich auf die Ausrichtung auf die Teamziele.
Stimme dich fein mit den Anbietern ab:
Pflege einen offenen Dialog mit den Anbietern, verhandle fachkundig über Preise und Vertragsbedingungen und decke Möglichkeiten zur Kosteneinsparung auf. Suche nach langfristigen Partnerschaften, die mit den Zielen deines Teams übereinstimmen.
Zum Tango gehören mehr als zwei. Beziehe auch die Stakeholder und die Finanzabteilung mit ein, damit alle Beteiligten die Tools in finanzieller und betrieblicher Harmonie kaufen und nutzen können.
Siehe auch Teil 2: Der Kater der Liebe: Die katastrophalen Auswirkungen auf Data-Engineering-Teams und was du dagegen tun kannst. (Erscheint nächste Woche)
