In allen Projekten ist eine sorgfältige Konzeption entscheidend, um sicherzustellen, dass alle Anforderungen und Ziele klar definiert werden. Die Anforderungen kommen hierbei bestenfalls aus Schritt 1: dem Requirements Engineering . Durch die Einarbeitung der Anforderungen in die Konzeption entsteht eine grundlegende Dokumentation, die unternehmensweit als Basis für die Umsetzung dient und auch in Zukunft als Nachschlagewerk genutzt werden kann.
Was ist Konzeption?
Konzeption in einem Datenprojekt umfasst die Planung und Strukturierung aller notwendigen Schritte, um die gewünschten Ergebnisse zu erzielen. Neben der Auswahl des richtigen Datenmodells für den definierten Einsatzbereich ist auch die Auswahl der richtigen Tools und Technologien sowie die Erstellung detaillierter Pläne für die Datenerfassung, -verarbeitung und -analyse wichtig.
Die wichtigsten Elemente der Konzeption
Auswahl des Datenmodells
Abhängig davon, welche Anforderungen erfüllt werden sollen, benötigt es unterschiedliche Datenmodelle. Häufig sind bereits Datenquellen und damit auch Datenmodelle vorhanden, die auf ihre Einsetzbarkeit überprüft werden müssen. Andernfalls gilt es, das Datenmodell zu finden, welches die Anforderungen bestmöglich abdeckt.
Datenkonzept
Das Datenkonzept ist ein zentraler Bestandteil der Konzeption in einem Datenprojekt. Es legt fest, welche Daten erfasst werden sollen, wie diese Daten erfasst werden und aus welchen Quellen die Daten stammen (z.B. dem dataLayer). Das Datenkonzept konzentriert sich hierbei auf die folgenden Themen:
• Definition der Ziele: Was möchten wir mit dem Tracking erreichen? Welche Fragen sollen die Daten beantworten können?
• Auswahl der Metriken: Welche KPIs sind notwendig, um die Erreichung der definierten Ziele zu messen?
• Implementierung: Wie werden die Tracking-Mechanismen technisch umgesetzt? Welche Tools und Technologien werden verwendet?
Eine gründliche Konzeptionsphase ist entscheidend, um sicherzustellen, dass alle Aspekte eines Datenprojekts klar definiert und geplant sind.
Trackingkonzept und Tag-Plan
Ist das Datenprojekt im Web- oder App-Kontext, bietet sich die Erstellung eines Trackingkonzepts und eines Tag Plans an.
Im Trackingkonzept wird das Datenkonzept um das Thema „Tracking“, d.h. der Datenerhebung im digitalen Kontext, erweitert. Es definiert, wie Daten unter Betrachtung der rechtlichen Lage, der Verfügbarkeit und der Vernetzung mit anderen Tools erhoben werden sollen.
Ein Tag Plan ist ein detaillierter Plan, der festlegt, welche Tags (Code-Snippets) auf den verschiedenen Seiten und Bereichen einer Website oder App implementiert werden müssen. Diese Tags sind notwendig, um das Tracking Konzept technisch umzusetzen und sicherzustellen, dass die richtigen Daten erfasst und übergeben werden. Es beantwortet damit die Fragen: Welche Tags müssen wo platziert werden, um die notwendigen Daten zu erfassen? Welche Inhalte sollen übergeben werden?
Tool-Analyse
Nach der Identifikation des richtigen Datenmodells und der Ziele des Datenprojekts gilt es, die korrekte Auswahl an einzusetzenden Tools zu treffen. Diese müssen das Datenmodell unterstützen und abbilden und die Ziele des Datenprojekts erreichen können. Häufig müssen hierfür ganze Tool-Landschaften, auch Tool-Architekturen, konzipiert werden, da einzelne Tools für sich selbst stehend den Einsatzzweck nicht abbilden können. Ein einfaches Beispiel hierfür ist die Verknüpfung von Google Analytics 4 und Google Ads.
Warum ist der Schritt der Konzeption wichtig?
Eine gründliche Konzeptionsphase ist entscheidend, um sicherzustellen, dass alle Aspekte eines Datenprojekts klar definiert und geplant sind. Als Dokumentationsgrundlage hilft das Konzept, mögliche Probleme frühzeitig zu identifizieren und zu beheben, und stellt sicher, dass alle Beteiligten auf das gleiche Ziel hinarbeiten. Es stellt daher auch einen Wegweiser für die Kommunikation und den Ablauf des Projekts dar. Ebenso wie das Requirements Engineering skaliert auch die Konzeptionsphase je nach Bedarf und Größe des Datenprojektes und muss agil und flexibel an die Gegebenheiten des Datenprojekts angepasst werden. Auch wenn der Schritt der Konzeption gerne übersprungen wird, um direkt möglichst viele Daten zu sammeln, ist er unserer Erfahrung nach quasi „überlebensnotwendig“, um nicht in der willkürlich gesammelten Datenflut zu ersticken. Denn inflationär gesammelte Daten, die nicht auf die Key Business Quiestions einzahlen, schaffen keinen Business Impact!
Unsere „Best Practices“ für die Konzeption
- Klarheit und Präzision: Alle Aspekte der Konzeption sollten so klar und präzise wie möglich definiert werden. Es sollte nur das in das Konzept einfließen, was die Kernfragen (Key Business Questions) wirklich beantwortet.
- Stakeholder einbeziehen: Alle relevanten Stakeholder sollten in die Konzeption einbezogen werden, um sicherzustellen, dass ihre Bedürfnisse und Erwartungen berücksichtigt werden.
- Flexibilität: Die Konzeption sollte flexibel genug sein, um auf Änderungen und neue Erkenntnisse reagieren zu können.
- Dokumentation und Kommunikation: Eine umfassende, für alle Stakeholder einsehbare Dokumentation sind für eine klare Kommunikation entscheidend. Nur so wird sichergestellt, dass alle Beteiligten auf dem gleichen Stand sind und unnötige, zeitfressende Kommunikation und Missverständnisse vermieden.
Unser Fazit durch die Praxis
Die Konzeption ist ein grundlegender Bestandteil jedes erfolgreichen Datenprojekts. Durch die sorgfältige Planung und Strukturierung aller notwendigen Schritte können wir sicherstellen, dass die richtigen Daten erfasst und analysiert werden sollen, um die Kernfragen (Key Business Questions) zu beantworten und eine messbare Auswirkung auf unsere Zielerreichung zu erhalten. Bei collectivum.io setzen wir auf bewährte Methoden der Konzeption, einschließlich detaillierter Tracking Konzepte und Tag Pläne, um die erfolgreiche Datenprojekte zu realisieren, die wirklich auf den Business Impact einzahlen und damit einen Unterschied machen.