Scrum als Framework zum agilen Projektvorgehen ist aus der Softwareentwicklung nicht mehr wegzudenken. Kaum ein komplexes Projekt, das heute nicht agil umgesetzt wird. Doch eignet sich das Scrum-Framework auch für Data Science Projekte? Im Rahmen eines Data Science Projektes bei der Volkswagen Financial Services AG beschäftigten sich Caroline Kleist, Teamleiterin Data Science und Advanced Analytics bei mayato, und Olaf Pier, Data Scientist Volkswagen Financial Services (VWFS), mit dieser Frage. Es zeigte sich, dass die Vorgehensweise nach Scrum für Data Science Projekte durchaus geeignet ist. Allerdings gilt es, einige Anpassungen des Frameworks vorzunehmen.

Data Science Projekte weichen in der Praxis in vielerlei Hinsicht von anderen IT-Projekten ab. Dies liegt vor allem darin begründet, dass sie häufig experimenteller Natur sind. Festgelegt wird beispielsweise, welche Daten betrachtet werden. Welche Art der Erkenntnisse daraus gewonnen werden, ergibt sich häufig erst im Lauf des Projekts. Der Unsicherheitsfaktor ist dementsprechend hoch. Weitere Quellen der Unsicherheit sind darüber hinaus Verfügbarkeit, Relevanz und Qualität der zu untersuchenden Daten. Als Konsequenz daraus ergeben sich zahlreiche Iterationen, die vorab nicht planbar sind. Klassische Vorgehensweisen wie der Wasserfall-Ansatz eignen sich aus diesem Grund nicht für Data Science Projekte.

Im Rahmen des Data Science Projektes bei der VWFS erwiesen sich neben dem iterativen Vorgehen die zielgerichtete Kommunikation, das Management der Erwartungen sowie das Verständnis für die fachlichen und datentechnischen Anforderungen als zentrale Faktoren von Scrum, die wesentlich zum betriebswirtschaftlichen Projekterfolg beitragen. Allerdings empfiehlt die mayato Expertin Caroline Kleist für Data Science Projekte einige Adaptionen: „Dazu zählen vor allem die Definitionen der Artefakte von Scrum und die Nutzung unterstützender Tools zur Schaffung eines sinnvollen Rahmens für Data Science Projekte.“

Die genaue Analyse erschien in einem eigenen Kapitel „Scrum in Data Science Projekten“ im kürzlich veröffentlichten Buch „Data Science“ von Carsten Felden, Michael Zimmer, Stephan Trahasch und Uwe Haneke (dpunkt, ISBN 978149207204).

Über CBTW Collaboration Betters The World

mayato ist spezialisiert auf Business Analytics. Von zahlreichen Standorten in Deutschland und Österreich aus arbeitet ein Team von erfahrenen Prozess- und Technologieberatern an Lösungen für Business Intelligence, Big Data und Analytics für ein breites Spektrum an Anwendungsgebieten und Branchen. Business Analysten und Data Scientists von mayato ermitteln auf der Basis dieser Lösungen für ihre Kunden relevante Zusammenhänge in Small und Big Data und prognostizieren zukünftige Trends und Ereignisse. Als Teil der Unternehmensgruppe Positive Thinking Company verfügt mayato über ein breites, internationales Netzwerk und ein technologisch und inhaltlich vielfältiges Leistungsportfolio. Nähere Infos unter www.mayato.com.

Firmenkontakt und Herausgeber der Meldung:

CBTW Collaboration Betters The World
Friedrichstraße 121
10117 Berlin
Telefon: +49 (30) 7001 4692-0
Telefax: +49 (30) 70014692-1
https://collaborationbetterstheworld.com/

Ansprechpartner:
Dagmar Ecker
Fachwirtin Public Relations
Telefon: +49 (6245) 9067-92
E-Mail: de@claro-pr.de
Michaela Caruana
Marketing
Telefon: +49 151 4264 5576
E-Mail: michaela.caruana@mayato.com
Für die oben stehende Pressemitteilung ist allein der jeweils angegebene Herausgeber (siehe Firmenkontakt oben) verantwortlich. Dieser ist in der Regel auch Urheber des Pressetextes, sowie der angehängten Bild-, Ton-, Video-, Medien- und Informationsmaterialien. Die United News Network GmbH übernimmt keine Haftung für die Korrektheit oder Vollständigkeit der dargestellten Meldung. Auch bei Übertragungsfehlern oder anderen Störungen haftet sie nur im Fall von Vorsatz oder grober Fahrlässigkeit. Die Nutzung von hier archivierten Informationen zur Eigeninformation und redaktionellen Weiterverarbeitung ist in der Regel kostenfrei. Bitte klären Sie vor einer Weiterverwendung urheberrechtliche Fragen mit dem angegebenen Herausgeber. Eine systematische Speicherung dieser Daten sowie die Verwendung auch von Teilen dieses Datenbankwerks sind nur mit schriftlicher Genehmigung durch die United News Network GmbH gestattet.

counterpixel