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Jetzt Expertengespräch anfragenEin Data Team sorgt dafür, dass Daten von der Quelle bis zur Entscheidung zuverlässig nutzbar sind. Dafür braucht es nicht zwingend viele Personen, aber klar verteilte Aufgaben.
Bei der Entwicklung eines Vertriebsdashboards müssen die Zuständigkeiten für die Anbindung der CRM- und ERP-Daten, die fachliche Definition der Kennzahlen sowie die Abstimmung der Ergebnisse mit den Vertriebsleitungen eindeutig festgelegt werden. Eine unklare Aufgabenverteilung kann andernfalls zu Verzögerungen und unterschiedlichen Erwartungen an das Projektergebnis führen.
Data Engineers entwickeln und betreiben Datenpipelines. Sie laden Daten aus Quellsystemen, automatisieren Transformationen und sorgen dafür, dass Fehler erkannt werden. Bei einem CRM und ERP Projekt stellen sie beispielsweise sicher, dass Kundinnen, Kunden, Aufträge und Umsätze eindeutig verknüpft werden.
Analytics Engineers modellieren Daten für die Analyse. Sie bauen wiederverwendbare Tabellen und sorgen dafür, dass Kennzahlen wie Umsatz, Marge oder Conversion Rate einheitlich berechnet werden. Data Analysts erstellen daraus Reports, beantworten fachliche Fragen und prüfen, ob die Ergebnisse für den jeweiligen Prozess verständlich sind.
Data Scientists entwickeln Prognosen oder Modelle, wenn klassische Auswertungen nicht ausreichen. Ein Beispiel ist eine Absatzprognose, die historische Verkäufe, Saison, Preis und Kampagnen berücksichtigt.
Ein Data Owner trägt die fachliche Verantwortung für einen Datenbereich. Für Vertriebsdaten kann das die Leitung Sales Operations sein. Diese Rolle entscheidet, welche Definitionen gelten, welche Qualität erforderlich ist und wer die Daten nutzen darf.
Data Stewards kümmern sich um die operative Pflege. Sie dokumentieren Datenfelder, prüfen Qualitätsprobleme und koordinieren die Lösung mit den betroffenen Teams. Ein Product Owner für Datenprodukte priorisiert Anforderungen und stimmt Umfang, Nutzen und Zeitplan ab.
Analytics Translators oder vergleichbare Schnittstellenrollen übersetzen fachliche Fragen in umsetzbare Datenanforderungen. Sie helfen beispielsweise dabei, aus dem Wunsch nach besserem Vertriebsreporting konkrete KPIs, Zielgruppen und Akzeptanzkriterien zu machen.
Für ein neues Vertriebsdashboard definiert der Fachbereich zunächst die benötigten Fragen. Der Product Owner priorisiert die Anforderungen. Der Data Owner bestätigt die KPI Definitionen. Data Engineers bauen die Pipeline und Analytics Engineers modellieren die Daten. Data Analysts entwickeln die Visualisierung und testen sie mit den späteren Nutzerinnen und Nutzern.
Vor dem Rollout prüfen Data Stewards die Dokumentation und Datenqualität. Nach der Veröffentlichung werden Nutzung, Ladezeiten und Rückfragen beobachtet. So endet die Verantwortung nicht mit dem ersten Dashboard, sondern umfasst auch Betrieb und Weiterentwicklung.
In einer kleineren Organisation kann eine Person mehrere Rollen übernehmen. Eine erfahrene BI Entwicklerin kann beispielsweise Daten modellieren, Dashboards bauen und eng mit dem Fachbereich arbeiten. Wichtig ist, dass die Verantwortlichkeiten trotzdem sichtbar bleiben.
Mit wachsender Zahl an Datenprodukten werden Spezialisierungen sinnvoll. Dann können zentrale Data Teams Plattform und Standards betreiben, während Fachbereiche auf geprüften Modellen eigene Analysen erstellen. Auch ein virtuelles Team aus mehreren Abteilungen funktioniert, wenn Entscheidungswege und Übergaben geregelt sind.
Ein Data Team braucht einen klaren Auftrag, priorisierte Anforderungen und Zeit für Betrieb und Qualitätssicherung. Gemeinsame Definitionen verhindern, dass jede Abteilung eigene KPIs entwickelt. Dokumentierte Übergaben machen Abhängigkeiten sichtbar. Regelmäßige Abstimmungen sorgen dafür, dass technische Arbeit und fachlicher Nutzen zusammenpassen.
Ein gutes Data Team verbindet Fachwissen, Analytics, Engineering und Governance. Entscheidend ist nicht die Anzahl der Rollen, sondern dass jede notwendige Verantwortung abgedeckt ist. An einem konkreten Datenprodukt lässt sich schnell sichtbar machen, wo Zuständigkeiten fehlen und welche Kompetenzen aufgebaut werden müssen.
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