Coole Tools sind oft die hei Hookup des Data Leaders (oder Stakeholders), um am n\u00e4chsten Morgen mit den Klamotten von gestern in einer kalten Gasse zu landen. Coole Tools werden gekauft, installiert, ausprobiert und f\u00fcr den n\u00e4chsten vielversprechenden Anbieter aufgegeben. Und das bedroht ernsthaft die finanzielle und operative \u00dcberlebensf\u00e4higkeit des Data Teams.<\/p>\n\n\n\n
Die Data Blogosph\u00e4re ist voll von Beitr\u00e4gen \u00fcber coole Tools. Die Realit\u00e4t der meisten Data Teams besteht jedoch h\u00e4ufig aus sich \u00fcberschneidenden Tools, Wildwuchs und Inkonsistenzen. Ad-hoc-Beschaffungsprozesse und Silo-Denken sind nur einige der organisatorischen Einschr\u00e4nkungen, die der Verbreitung von Data Tools und den daraus resultierenden aufgebl\u00e4hten Data Stacks, \u00fcberzogenen Budgets, chaotischen Abl\u00e4ufen und inkonsistenten Ergebnissen vorausgehen.<\/p>\n\n\n\n
Als Data Leader war ich daf\u00fcr verantwortlich, den Einkauf von Tools zu steuern und zu disziplinieren, und ich musste die Konsequenzen aus einer Reihe von schlechten Kaufentscheidungen tragen. Als Gr\u00fcnder von D3M Labs spreche ich regelm\u00e4\u00dfig mit Anbietern \u00fcber die unzureichende Nutzung ihrer Tools und die Belastung durch Abwanderung aufgrund schlechter Kaufentscheidungen<\/p>\n\n\n\n
\nWarum sind Data Tools so verf\u00fchrerisch? <\/em><\/p>\n\n\n\n
Wie k\u00f6nnen wir verhindern, dass die Beschaffung zu einem Boulevard der geplatzten Tr\u00e4ume und nicht realisierten Projekte wird?<\/em><\/p>\n<\/blockquote>\n\n\n\n
Die Kunst der Verf\u00fchrung von Data Leaders: <\/strong><\/p>\n\n\n\n
Die Verlockungen der technischen Tools:<\/span><\/p>\n\n\n\n
Data Teams werden oft von der Verlockung modernster Tools angezogen, die versprechen, ihre Prozesse zu rationalisieren, die Produktivit\u00e4t zu steigern und unsch\u00e4tzbare Erkenntnisse zu gewinnen. Diese Tools bieten verlockende Funktionen, die den datengesteuerten Entscheidungsprozess vorantreiben. Und manchmal machen die Tools einfach Spa\u00df und lassen die Datenexperten ein pers\u00f6nliches Interesse entwickeln. Leider f\u00fchrt ihre weit verbreitete Einf\u00fchrung h\u00e4ufig zu einer fragmentierten Tool-Landschaft, steigenden Kosten und potenzieller Ineffizienz.<\/p>\n\n\n\n
Das Umwerben von Anbietern:<\/span><\/p>\n\n\n\n
Anbieter k\u00f6nnen eine bezaubernde Macht \u00fcber Data Leaders aus\u00fcben, 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 angeh\u00f6rt und unsere Leistungen gelobt werden. Datenverantwortliche erliegen ihrem Charme und finden sich in einem Strudel neuer Tools wieder, verlockt von den Versprechungen verbesserter F\u00e4higkeiten und un\u00fcbertroffener Leistung.<\/p>\n\n\n\n
Gruppendruck:<\/span><\/p>\n\n\n\n
Data Leaders sind oft Rudeltiere, auch wenn sie sich um ihr pers\u00f6nliches Branding bem\u00fchen. Wer m\u00f6chte nicht vor der Data Gemeinschaft eine Fallstudie \u00fcber das Tool pr\u00e4sentieren, das alle anderen verwenden? Lassen Sie sich nicht von der Startup-Kulisse t\u00e4uschen. Wer den anderen folgt, muss auch ein hohes Ma\u00df an pers\u00f6nlichem Reputationsmanagement betreiben. <\/p>\n\n\n\n
Der Cha-Cha-Wechsel von Managern:<\/span><\/p>\n\n\n\n
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 fr\u00fcheren Erfahrungen des Managers orientieren. Die Folge? Eine Kakophonie aus redundanten Tools, sich \u00fcberschneidenden Funktionen und unn\u00f6tigen Ausgaben.<\/p>\n\n\n\n
Die Budget Bachata:<\/span><\/p>\n\n\n\n
Jedes neue Tool, das dem Data Team zur Verf\u00fcgung gestellt wird, ist mit Kosten verbunden. Abonnements, Lizenzen, Wartungsgeb\u00fchren und Schulungskosten stapeln sich und drohen die Grenzen des Budgets zu sprengen. Ohne aufmerksame \u00dcberwachung und Bewertung laufen Data Team Gefahr, Ressourcen f\u00fcr Tools zu verschwenden, die keinen angemessenen Wert liefern.<\/p>\n\n\n\n
Wie k\u00f6nnen wir verhindern, dass die Beschaffung zu einem Boulevard der geplatzten Tr\u00e4ume und nicht realisierten Projekte wird?<\/strong><\/p>\n\n\n\n
F\u00fchre eine akribische Bewertung von Tools durch: <\/span><\/p>\n\n\n\n
F\u00fchre vor der Einf\u00fchrung neuer Tools eine sorgf\u00e4ltige Bewertung durch. Beurteile die Funktionalit\u00e4t, Kosteneffizienz, Integrationsf\u00e4higkeit und den langfristigen Wert der Tools, um zu vermeiden, dass du auf kurzlebige Modeerscheinungen hereinf\u00e4llst.<\/p>\n\n\n\n
Harmonisiere die Konsolidierung von Anbietern: <\/span><\/p>\n\n\n\n
Bewerte regelm\u00e4\u00dfig die vorhandene Tool-Landschaft. Identifiziere redundante oder nicht ausreichend genutzte Tools. Suche nach integrierten L\u00f6sungen, die auf elegante Weise mehrere Bed\u00fcrfnisse abdecken, Kosten eind\u00e4mmen und die Effizienz steigern.<\/p>\n\n\n\n
Lege ein gleichm\u00e4\u00dfiges Bewertungstempo fest: <\/span><\/p>\n\n\n\n
Definiere standardisierte Bewertungskriterien, um potenzielle Tools objektiv zu bewerten. Diese Disziplin gew\u00e4hrleistet eine objektive Entscheidungsfindung, minimiert Voreingenommenheit und konzentriert sich auf die Ausrichtung auf die Teamziele.<\/p>\n\n\n\n
Stimme dich fein mit den Anbietern ab:<\/span> <\/p>\n\n\n\n
Pflege einen offenen Dialog mit den Anbietern, verhandle fachkundig \u00fcber Preise und Vertragsbedingungen und decke M\u00f6glichkeiten zur Kosteneinsparung auf. Suche nach langfristigen Partnerschaften, die mit den Zielen deines Teams \u00fcbereinstimmen.<\/p>\n\n\n\n
Zum Tango geh\u00f6ren 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 k\u00f6nnen.<\/p>\n\n\n\n
Siehe auch Teil 2: Der Kater der Liebe: Die katastrophalen Auswirkungen auf Data-Engineering-Teams und was du dagegen tun kannst. (Erscheint n\u00e4chste Woche)<\/strong><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"
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