Kurz gesagt: durch das Datenprojekt wird kein Business Impact erzeugt.
Umso wichtiger ist es für uns geworden, unseren Kunden die strategische Wichtigkeit dieses ersten Prozessschrittes aufzuzeigen, der sich sehr häufig schon innerhalb des Projektes selbst amortisiert.
Doch was ist eigentlich Requirements Engineering?
Requirements Engineering, also das systematische Erfassen, Analysieren und Dokumentieren von Anforderungen, bildet für uns die Grundlage jedes datengetriebenen Vorhabens.
Es ist der Prozess, durch den die Bedürfnisse und Erwartungen der Stakeholder ermittelt und in klare, umsetzbare Anforderungen übersetzt werden. Im Kern geht es darum die elementaren Fragestellungen (Key Business Questions) der Stakeholder beantworten zu können.
Die Key Business Questions haben ihren Fokus deshalb auf der Frage, welche Daten Entscheider zwingend vorliegen haben müssen, um ihren Erfolg messen und entsprechende Handlungen ableiten zu können.
In diesem Prozess durchlaufen wir mit unseren Kunden mehrere gemeinsame Schritte:
- Anforderungserhebung oder „Was genau muss der Stakeholder wissen?“:
Durch Interviews, Workshops und Beobachtungen werden die Bedürfnisse unserer Kunden und deren Stakeholder identifiziert. Wir assistieren hier durch die Erarbeitung von User Stories in Workshops und unterstützen mit unserer langjährigen Erfahrung. - Anforderungsanalyse oder „Was ist relevant und wie wird es messbar gemacht?“:
Die gesammelten Anforderungen werden bewertet und priorisiert. Welche Daten müssen erhoben werden und wie sollen diese bewertet werden? Welche Metriken bieten sich an, um diese Fragen adäquat zu beantworten? - Anforderungsdokumentation oder „Wie halten wir es fest? “:
Alle Anforderungen werden detailliert dokumentiert, um eine langfristige Arbeitsgrundlage zu erhalten und Missverständnisse zu vermeiden. Ebenso entsteht so ein Dokument, auf welches unternehmens- und vollumfänglich referenziert werden kann. - Anforderungsvalidierung oder „Führt es wirklich zum Erfolg?“:
Wir überprüfen die gesammelten Anforderungen und daraus abgeleiteten Erkenntnisse, um sicherzustellen, dass sie vollständig und realisierbar sind.
Warum ist Requirements Engineering unabdingbar?
Eine klare und präzise Anforderungserhebung vor der Projektumsetzung ist entscheidend, um sicherzustellen, dass das Endprodukt den Erwartungen entspricht und den gewünschten Business Impact erreicht. Unklare oder unvollständige Anforderungen hingegen führen oft zu Verzögerungen, höheren Kosten und steht damit der Erreichung einer datengetriebenden Vorgehensweise im Weg. Im schlechtesten Fall wird einfach etwas implementiert, was im Nachinein keinerlei Anforderungen gerecht wird.
Das Requirements Engineering kann bei Datenprojekten mit der Größe des Datenprojekts skaliert werden, es empfiehlt sich daher auch bei kleineren, möglichweise in-house durchgeführten Projekten. Die Erfahrung zeigt, dass Requirements Engineering bei Projekten jeglicher Größe nur Vorteile bringt, da Fehler frühzeitig vermieden und somit Zeit und Geld gespart werden können.
Unsere „Best Practices“ im Requirements Engineering
- Stakeholder einbeziehen: Alle relevanten Stakeholder müssen frühzeitig und regelmäßig eingebunden werden, um sicherzustellen, dass ihre Anforderungen vollständig verstanden und berücksichtigt werden, oder das Anforderungen überhaupt erst entwickelt werden.
- Weniger ist mehr: Der Fokus soll auf Daten liegen, die auch wirklich benötigt werden. Hier gilt das Motto: so viel wie nötig, so wenig wie möglich. Ein Mehr an Daten führt nicht zwangsläufig zu besseren Analysen und Handlungsableitungen.
- Klarheit und Präzision: Anforderungen sollten so klar und präzise wie möglich formuliert werden. Unklare Anforderungen führen zu Missverständnissen und Fehlern. Für uns hat sich die Formulierung von User Stories bewährt, weil hier auch die Rolle des Stakeholders wie auch der Grund für die Datenerhebung erfasst werden.
- Priorisierung: Nicht alle Anforderungen haben die gleiche Wichtigkeit. Eine klare Priorisierung hilft, die wichtigsten Anforderungen zuerst umzusetzen und Ressourcen effizient zu nutzen.
- Iterativer Ansatz: Anforderungen können sich im Laufe eines Projekts ändern. Ein iterativer Ansatz hilft, flexibel auf Änderungen zu reagieren und kontinuierlich Verbesserungen vorzunehmen.
Unser Fazit durch die Praxis
Das Requirements Engineering ist ein unverzichtbarer Bestandteil eines jeden Datenprojekts. Durch eine systematische und gründliche Anforderungserhebung und -dokumentation kann sichergestellt werden, dass Projekte erfolgreich und effizient umgesetzt werden. Bei collectivum.io setzen wir auf bewährte Methoden des Requirements Engineering und haben weitere Schritte hinzugefügt, die sich in der Praxis bewährt haben. Projekte, in denen wir das dieses Vorgehen einsetzen, führen zu deutlich besseren Ergebnissen und das bei merklich reduziertem Aufwand in der Kommunikation und dem Projektmanagement. Zusätzlich entfallen nachgelagerte Aufwände für Korrekturen, die in einem ungeordneten Setup zwangsläufig auftreten werden. Für uns ist es also bewährt und damit zurecht der Schlüssel zum Erfolg von Datenprojekten.