In unseren Datenpilotprojekten haben wir erprobt, welches Potenzial datenwissenschaftliche Projekte für die Wohlfahrt haben. Von Analyse-Dashboards für das Nutzungsverhalten von Webseiten-Nutzern bis zur automatisierten Sammlung aller DRK-Angeboten im Internet: Aus den sechs erfolgreich durchgeführten Datenprojekten haben wir viel gelernt, aus den unzähligen Ideen und Vorhaben, die nicht zu Ende geführt werden konnten, mindestens genauso viel.
Mit frühzeitiger Planung Klarheit schaffen
Der erste Schritt ist die frühzeitige Planung. Bereits vor der eigentlichen Projektinitiierung lohnt es sich, grundlegende Fragen zu klären:
- Was ist das Ziel der Analyse? Welches Problem soll mit Daten gelöst werden?
Eine klare Zieldefinitionen hilft, den Fokus zu behalten und später die richtigen Daten zu sammeln. Es hilft auch dabei, möglichst viele Leute dazu zu motivieren, Daten zu erheben und zu teilen, wenn klar kommuniziert wird, worin der Mehrwert der Datenanalyse bestehen soll.
Mit einem klar abgegrenzten Projekt zu starten, ist eine gute Idee. Zu große Ideen, die mangels Ressourcen und Infrastruktur nicht umsetzbar sind, sollten vermieden werden. Dafür kann die Frage, was im Projekt mindestens erreicht werden soll bzw. wie eine minimale Lösung aussehen kann, helfen.
Oftmals werden die zeitlichen und personellen Ressourcen bei Datenprojekten unterschätzt. Wenn Prozesse zeitlich verzögert voranschreiten oder es einen ungeplant höheren Absprachebedarf gibt, führt das zu Frustration. Daher ist es essenziell, die richtigen Personen mit den passenden Kompetenzen zu finden und ihnen auch zeitliche Ressourcen zur Verfügung zu stellen. Folgende Fragen können helfen:
- Welche Personen haben die notwendigen zeitlichen Kapazitäten und fachliche Expertise, um das Vorhaben zu begleiten?
- Welche Erfahrungen haben wir in ähnlichen Projekten schon gemacht? Welche Expertise fehlt uns noch im Team?
Jetzt gehts in Richtung Lösung: Technische Umsetzung und Beratung zusammen denken!
Ein Datenprojekt lebt nicht nur von guten Ideen, sondern auch von einer soliden technischen Umsetzung. Es ist ratsam, sich nicht nur inhaltlich beraten zu lassen, sondern auch konkrete Unterstützung bei der technischen Umsetzung zu planen. Projektverantwortliche sollten dabei gemeinsam mit Datenexperten und -expertinnen sowie Entwicklern in kontinuierlichen Iterationen arbeiten – nicht nur am Anfang oder am Ende.
Jedes Datenvorhaben beginnt mit Daten und hängt von der Datenqualität ab. Es bringt nur wenig, Daten zu erheben, die unvollständig oder ungenau sind. Diese Fragen können bei der Datenauswahl helfen:
- Welche Daten sollten für die Analyse erhoben werden oder liegen diese bereits in der nötigen Qualität vor?
- Sind Daten mit personenbezogenen Merkmalen nötig? Liegt für deren Verarbeitung eine Rechtsgrundlage vor?
Oftmals mangelt es auch an Schnittstellen zwischen Systemen, sodass die Daten nicht ohne Weiteres ausgetauscht und verarbeitet werden können. Es muss also geklärt werden, ob weitere Verarbeitungsschritte nötig werden.
Datenprojekte sollten konkrete Erleichterung im Alltag bringen. Das Projektteam sollte sich deshalb frühzeitig Rückmeldung von den Nutzenden einholen und sie regelmäßig in die Entwicklung und Umsetzung der Lösung einbinden.
Das Projekt auch zum Lernen nutzen: Kompetenzaufbau & Kultur in Datenprojekten
Kein Projektteam ist von Anfang an perfekt. Bestehende Erfahrungen und Kenntnissen sind im Team meistens heterogen verteilt. Ein guter Umgang ist, auch während der Projektlaufzeit praxisnahe und niedrigschwellige Schulungen – idealerweise mit eigenen Daten – in Anspruch nehmen, das Team fit zu machen und nachhaltige Kompetenzen aufzubauen.
Datenprojekte sind dabei mehr als nur technische Vorhaben; sie sind auch eine Frage der Verbandskultur. Es geht darum, das Bewusstsein für die Bedeutung von Daten zu stärken. Dafür braucht es Raum und Zeit, um sich mit Daten auseinanderzusetzen. Datenkompetenz sollte kein Nebenbei-Thema sein, sondern ein integraler Bestandteil des Projektes und der Organisation.
Nachhaltigkeit und Verstetigung laufend mitdenken
Damit die Ergebnisse eines Datenprojekts auch langfristig genutzt werden können, ist eine frühzeitige Planung für die Nachhaltigkeit und Begleitung nach Projektabschluss unerlässlich. Es ist wichtig, einen Plan zu erstellen, wie Tools, Dashboards oder andere Datenprodukte nach Projektende weiter gepflegt, gewartet und genutzt werden sollen. Auch an Finanzierungsmöglichkeiten, etwa für Lizenzen oder Wartung, muss gedacht werden.
Schließlich ist es hilfreich, innerhalb des Verbandes Verbündete und Partner zu finden, die während aber auch nach Abschluss des Projekts zur Verfügung stehen. So kann sichergestellt werden, dass das Projekt nicht wirkungslos bleibt, sondern dauerhaft positive Effekte erzielt.
Unser Fazit
Ein erfolgreiches Datenprojekt erfordert sorgfältige Planung, realistische Einschätzung der Ressourcen, eine gestärkte Datenkultur und nachhaltige Strukturen. Mit diesen Erkenntnissen aus dem DRK Data Science Hub sind wir alle gut gewappnet, um zukünftige Projekte effizient und wirkungsvoll umzusetzen.
Wenn du mehr Informationen über konkrete Schritte oder Unterstützung bei deinem Projekt brauchst, hilft dir vielleicht unsere Checkliste “Unsere Tipps für zukünftige Datenprojekte im DRK” weiter. Melde dich auch gerne per Mail unter data(at)drk(dot)de.
