DatenWG Library · thema
Projektmanagement
Nach Erfahrung eines Sprechers ist in rund 80 Prozent der Fälle, in denen angeblich nur noch die Validierung fehlt, tatsächlich die Definition of Ready nicht erfüllt. (Stand 2026-03) In manchen Organisationskulturen wird praktisch jede Anforderung aus dem Fachbereich automatisch als Prio 1 eingestuft. (Stand 2025-11) In der Praxis wurden eingestellte Data Scientisten oft für Automatisierung beziehungsweise Data Engineering statt für Machine-Learning-Modelle eingesetzt, was sie unglücklich machte, dem Unternehmen aber half. (Stand 2025-11)
Aliase
Scrum agil Agile Projekt Projekte Sprint
Kernaussagen
- Häufige kleine Änderungen sind nur dann wirklich agil, wenn sie mit einem schnellen Feedback-Loop verbunden sind, der zeigt, ob man auf dem richtigen Weg ist.
- Projekte werden vor allem dann langsam, wenn unklar ist, wer eine Entscheidung treffen darf, während klar zugewiesene Entscheidungsverantwortlichkeiten die Geschwindigkeit erhöhen.
- Eine zusätzliche Sandbox-Umgebung neben der Entwicklungsumgebung hilft, frühes Nutzerfeedback zum Solution Design einzuholen, bevor ein Prozess final umgesetzt wird.
- Externe Dienstleister behandeln Änderungswünsche an bestehenden Reporting-Lösungen häufig pauschal als aufwandserhöhenden Change Request, ohne den tatsächlichen Mehraufwand zu hinterfragen.
- Wenn ein Dienstleister den benötigten internen Ressourcenaufwand bei der Lieferantenauswahl nicht von sich aus transparent anspricht, gilt das als Warnsignal.
- Die Definition of Ready gilt als Schlüsselkriterium dafür, ob Agilität und GXP-Anforderungen zusammenpassen, weil dem Lieferanten vorab klar sein muss, was genau geliefert werden soll.
- Nach Erfahrung eines Sprechers ist in rund 80 Prozent der Fälle, in denen angeblich nur noch die Validierung fehlt, tatsächlich die Definition of Ready nicht erfüllt.
- Ein zentrales Fazit der Diskussion ist, dass der größte Hemmschuh für mehr Agilität in GXP-Projekten eher in der Organisation, insbesondere in der Verfügbarkeit des Fachbereichs, liegt als in der Technologie.
- Schlagartige Einführungen neuer Tools oder Prozesse blockieren nach Einschätzung eines Sprechers die Akzeptanz, weshalb graduelle, adaptive Veränderungsschritte empfohlen werden.
- Ein festes Zeitbudget von 10 bis 20 Prozent pro Mitarbeiter für die Mitwirkung an Projekten wird vorgeschlagen, damit Wissen aktiv aufgebaut wird, statt nur passiv empfangen zu werden.
- Sehr große Workshop-Runden mit vielen Beteiligten führen häufig dazu, dass sich das mittlere Management nur mit sich selbst beschäftigt, ohne dass Entscheidungen entstehen.
- Zielbild-Workshops funktionieren am besten mit fünf bis sieben Teilnehmenden und vorbereitenden Einzelgesprächen vor dem eigentlichen Termin.
- In manchen Organisationskulturen wird praktisch jede Anforderung aus dem Fachbereich automatisch als Prio 1 eingestuft.
- In der Praxis wurden eingestellte Data Scientisten oft für Automatisierung beziehungsweise Data Engineering statt für Machine-Learning-Modelle eingesetzt, was sie unglücklich machte, dem Unternehmen aber half.
- Die Keynote zur Daten-WG 2025 stellte hypothesenbasiertes Arbeiten vor, also die Frage, was eintreten muss, damit ein Datenprojekt als Erfolg gilt.
- Der Titel der Keynote zur Daten-WG 2025 lautete "Warum Datenprojekte dein Geld verbrennen".
- Die Dashboard- bzw. Tech-Challenge für Fabric ist auf drei Monate angelegt, damit danach klar ist, wer mitmacht und was der Output ist.
- Der Einsatz eines strukturierten Einführungsframeworks schafft Sicherheit für die Projektplanung, weil von Anfang an klar ist, worauf man sich einlässt.
Dokumente
- GxP Talk - Validierung vs. Agilität
- GxP Talk - Testing im GxP-Umfeld
- 600 SQL-Tabellen in Fabric
- Realtalk zu Self Service mit Power BI
- GxP Talk - KI im regulierten Umfeld?
- Daten-WG Life-Update | State of Power BI, Fabric & AI-Tools
- Mensch bleiben, wenn Power BI geht
- LogiMAT Arena Atrium 2026 | Expert Forum - Supply Chain Risiko Management
- Fabric & Power BI Quarterly · 2025 Q3
- Mythos Data Vault und richtig große Modelle
- Daten-WG Special: Power BI vs. Qlik
- BI Thinkers Talk - Data Modeling - Fabric Data Days Edition [EN]
Nachbarthemen
- KI
- Microsoft Fabric
- Power BI
- Reporting
- Schulung
- SAP
- Planung
- SQL
- Warehouse
- Migration
- Strategie
- Excel
- Community
- Sicherheit
- Lakehouse
Hinweise
Kernaussagen und Beziehungen sind maschinell erzeugt und nicht redigiert. Heuristische Kanten zählen Erwähnungen, keine Bedeutung. Bei Widersprüchen gilt das Video.