Pharmabranche
Realisierung eines Organisationskonzepts und Prozessmodells für ein Data Science Lab
Ausgangsbasis
- Die Organisationsstrukturen und Projektprozesse des vorhandenen BI Competence Center kollidieren mit den Anforderungen von Data Science Projekten
- Eine koordinierte Umsetzung von Datenexperimenten ist in den vorhandenen Strukturen nicht möglich
- Es existieren keine Prozesse für die geordnete Durchfüh-rung von Datenexperimenten und Übergabe der realisierten Prototypen an die IT
- Es existiert keine Methode zur Business Case Berechnung für Prototypen
Vorgehensweise
- Konzeption eines Organisationsmodells
- Modellierung von Prozessmodellen für die agile Projektrealisierung
- Evaluation und Pilotierung geeigneter Toollandschaften für Datenexperimente
- Modellierung eines Handover-Prozesses an
die klassische IT Einheit - Realisierung eines individuellen Berechnungsverfahrens für Business Cases für Data Science Prototypen
- Modellierung eines Zusammenarbeitsmodells für Data Science Projekte
Funktionen/Projektergebnis
- Aufbau einer Organisationsstruktur für die Abteilung
- Realisierung einer Austauschplattform zur Ideenfindung für Daten-Experimente
- Pilotierung und Einführung der Prozessmodelle (Projekt-ablauf, Zusammenarbeit, Handover)
- Begleitung der Prototypenentwicklung, Bewertung der Ergebnisse (Business Case) und Übergabe an die IT- Einheiten
- Ergebnisbewertung der nachgelagerten Wirtschaftlichkeitsbetrachtung des Gesamtergebnisses
Kundenutzen
- Durchführung von Datenexperimenten in einem passgenauen, projektkulturellen Umfeld
- Ergebniskontrolle von Datenexperimenten und ausgerollten Projekten
- Homogene Prozesslandschaft zur Realisierung einer effektiven agilen Projektlandschaft
- Eingebettete und funktionierende Organisationseinheit mit klaren Schnittstellen nach innen und außen.
- Hypothesenfreie Suche nach Zusammenhängen im vorhandenen Datenschatz
Jens Schnettler | Vorstand