Kennst du das Gefühl? Du hast tagelang – manchmal wochenlang – an einer Analyse gearbeitet. Daten gesäubert, Modelle trainiert, Dashboards gebaut, eine Präsentation erstellt. Das Projekt läuft rund, die Stakeholder nicken, es gibt höfliches Lob. Alles scheint erledigt, abgeschlossen, ein Haken in der Projektliste. Doch irgendetwas nagt an dir: Wird das, was du gemacht hast, wirklich genutzt? Hat es einen Unterschied gemacht? Oder ist es eines dieser Projekte, das langsam im Unternehmensarchiv verschwindet, ohne jemals echte Wirkung zu entfalten?
Ich nenne das den “stillen Scheiterer”.
Was ist ein stiller Scheiterer?
Es ist kein klassisches Scheitern. Keine Budgetüberschreitung, kein technisches Versagen. Im Gegenteil: Alles sieht formal erfolgreich aus. Und doch – nichts passiert. Kein Folgeprojekt, keine Veränderung, kein echtes Handeln auf Basis deiner Erkenntnisse.
Warum passiert das so oft?
- Erfolg wird am Output gemessen, nicht am Impact. Ein Report wurde geliefert – also war das Projekt erfolgreich. Aber wird er gelesen? Wird danach gehandelt?
- “Daten-Evangelisierung” funktioniert nur bedingt. Datenzugang allein reicht nicht. Viele erwarten, dass Menschen schon von selbst damit arbeiten – ein Irrtum.
- Intuition schlägt Analyse. Selbst saubere Daten haben es schwer, wenn sie gegen Meinungen, Politik oder eingefahrene Muster ankommen.
- Komplexität hemmt Umsetzung. Je komplexer das Modell, desto weniger greifen Menschen es auf. Perfektion verhindert manchmal Praxis.
Wie erkennst du einen stillen Scheiterer?
- Nach dem Projekt herrscht Funkstille.
- Du bekommst Lob für die Optik, nicht für die Inhalte.
- Du hörst Sätze wie „Wir schauen’s uns mal an“ – und nie wieder.
- Dein Tool wird nur von einer Person genutzt, obwohl es für alle gedacht war.
Was kannst du tun?
- Micro-Pilot statt Big Bang: Starte mit einem kleinen Team, das deine Empfehlungen testet. Sichtbarer Erfolg ist ansteckend.
- Story statt Statistik: Erzähl nicht nur, was die Daten sagen, sondern warum es wichtig ist. Was passiert, wenn man’s ignoriert?
- Pre-Mortem statt Post-Mortem: Stell dir vor, dein Projekt ist schon gescheitert. Warum? Sprich das vorher mit den Stakeholdern durch.
- Vom Analyst zum Architekten: Dein Job endet nicht beim Modell. Du musst mitdenken, wie es im Alltag genutzt wird. Werde Berater, nicht nur Datenlieferant.
Fazit
Datenprojekte scheitern nicht immer laut. Manchmal tun sie das ganz still. Genau da liegt die große Verantwortung für uns Analysten: nicht nur technisch brillieren, sondern Wirkung erzeugen. Und die entsteht oft jenseits von Excel, Python und Power BI – nämlich im Kopf und im Alltag derer, für die wir diese Arbeit machen.
Wenn du das nächste Mal an einem Projekt arbeitest, frag dich nicht nur: “Ist es korrekt?” Sondern: “Wird es wirken?”
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