Data AnalyticsData & AIData Architecture

Warum so viele Data‑Analytics‑Projekte scheitern – Part 3: Die Orientierung

Viele Anforderungen werden entweder zu technisch oder zu komplex beschrieben. Ohne gemeinsames Verständnis entstehen Missverständnisse, lange bevor die eigentliche Umsetzung beginnt.

20.Juli 2026 · 3 min Lesedauer

Peter Rupp

Head of Data Analytics

Im zweiten Beitrag der Blogreihe haben wir gezeigt, warum Klarheit über die zu unterstützenden Entscheidungen die Grundlage erfolgreicher Data-Analytics-Projekte ist. Doch selbst wenn diese Klarheit zu Beginn vorhanden ist, geht sie bei der Formulierung von Anforderungen oft wieder verloren. Ein zentraler Grund dafür liegt in der Art, wie Fachbereiche und Technik ihre Anforderungen beschreiben.

In der Praxis zeigt sich oft, dass viele Teams bei der Formulierung ihrer Anforderungen oft entweder direkt zu technisch oder zu stark in der Sprache ihres Fachbereichs bleiben. Beides führt dazu, dass nicht alle Beteiligten dasselbe Verständnis haben und die vorher erlangte Klarheit im Projektverlauf wieder verloren geht. 

Verständliche Anforderungen schaffen Orientierung

Technische Anforderungen sind präzise, aber für viele Fachbereiche schwer verständlich – vor allem dann, wenn wenig Erfahrung mit BI vorhanden ist.

Bei fachlichen Beschreibungen ist es oft umgekehrt. Sie sind näher an der Praxis, enthalten aber häufig Fachsprache oder Abkürzungen, die für BI‑Entwickler:innen nicht immer eindeutig sind.

Das Ergebnis: Alle arbeiten an der vermeintlich gleichen Anforderung, meinen aber oft nicht dasselbe – eine Brutstätte für Missverständnisse.

Ein besserer Ansatz ist, bewusst anders zu starten.

User Stories schaffen gemeinsames Verständnis

Eine einfach formulierte und für alle verständliche User Story schafft ein gemeinsames Verständnis der fachlichen Anforderungen. Häufig werden Kennzahlen zwar regelmäßig genutzt, jedoch von verschiedenen Beteiligten unterschiedlich interpretiert. Das eigentliche Problem liegt daher meist nicht in der Datenhaltung, sondern in fehlenden Definitionen und unklaren Entscheidungsprozessen. Erst wenn ein gemeinsames Verständnis geschaffen wurde, kann eine technische Lösung ihre Wirkung entfalten. Ohne diese Klärung würde auch ein neues Data Warehouse das Problem nicht lösen. 

Wenn die User Story am Anfang steht, entsteht zuerst ein gemeinsames Verständnis. Darauf bauen fachliche und technische Details auf.

Dieses Vorgehen hat große Vorteile:

  • Alle wissen von Anfang an, worum es wirklich geht
  • Missverständnisse entstehen gar nicht erst oder werden früh sichtbar
  • Anforderungen bleiben verständlich, auch wenn sie erweitert werden
  • Technik wird zielgerichtet umgesetzt statt nur korrekt umgesetzt
  • Lösungen werden genutzt, weil sie echte Entscheidungen unterstützen

User Stories helfen dabei, eine gemeinsame Sprache zu schaffen.

Sie verbinden Fachbereiche und Technik und sorgen dafür, dass alle am selben Ziel arbeiten.

Fazit

Viele Anforderungen werden zu Beginn entweder zu technisch formuliert oder aus fachlicher Sicht unnötig komplex beschrieben. Beides erschwert die Zusammenarbeit zwischen Fachbereich und IT und führt häufig zu Missverständnissen.

Ein klarer Einstieg über eine verständliche User Story schafft von Anfang an ein gemeinsames Verständnis und gibt allen Beteiligten Orientierung. Auf dieser Grundlage lassen sich fachliche und technische Anforderungen strukturiert und nachvollziehbar entwickeln.

So bleibt der Fokus auf dem eigentlichen Ziel erhalten – denn genau dieses gemeinsame Verständnis entscheidet letztlich über den Erfolg eines Datenprojekts.
 

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