DASC-PM ist ein Community-getriebenes Vorgehensmodell für Data-Science-Projekte, das seit 2019 kontinuierlich weiterentwickelt wird. Die neue Version 2.0 (Release in Q2/2026) bündelt die Erfahrungen einer breiten Fach-Community. Sie schärft das Modell z. B. durch prominentere Integration der KI sowie stabile Rollen- und Kompetenzstrukturen. Der Beitrag stellt DASC-PM und bisherige Erfahrungen kompakt vor und zeigt, wie Praktiker:innen das Modell als verlässlichen Orientierungsrahmen für unterschiedlichste Data-Science-Vorhaben nutzen können.

Zielpublikum: Alle Stakeholder in Data Science und KI-Projekten, insbesondere Unternehmen, die vor der Herausforderung stehen, Data-Science- und KI-Projekte zielgerichtet aufzusetzen und durchzuführen.
Voraussetzungen: Keine spezifischen.
Level: Basic

Extended Abstract:
Data-Science-Projekte bewegen sich häufig im Spannungsfeld aus methodischer Offenheit, technologischer Dynamik und organisatorischen Randbedingungen. Das DASC-PM adressiert diese Herausforderung als ganzheitliches, phasenorientiertes Vorgehensmodell, das seit 2019 erfolgreich in Praxis, Lehre und Forschung eingesetzt wird. Es bietet einen gemeinsamen Orientierungsrahmen für interdisziplinäre Projektteams und schafft Transparenz über zu bearbeitende Aufgaben, notwendige Kompetenzen und wichtige Ergebnisse entlang des gesamten Projektverlaufs – von der initialen Use-Case-Entwicklung bis zur Nutzung und Weiterentwicklung analytischer Artefakte.

DASC-PM ist bewusst Community-getrieben angelegt: Die Versionen 1.0 und 1.1 entstanden aus der systematischen Zusammenführung von Erfahrungen einer breit aufgestellten Fachgemeinschaft aus Praxis und Wissenschaft und wurden kontinuierlich anhand realer Projekte reflektiert und weiterentwickelt. Mit Version 2.0, die in Q2/2026 veröffentlicht werden soll, wird dieser Ansatz konsequent fortgeführt. Die neue Version schärft das Modell konzeptionell und sprachlich, indem es ergebnisorientiert formuliert und den Fokus klar auf die Phasenlogik und deren Zusammenspiel legt. Gleichzeitig werden Rollen und Kompetenzen robuster gefasst, indem langfristig stabile Rollentypen und konsolidierte Kompetenzbereiche in den Vordergrund rücken.

Ein weiterer Schwerpunkt von DASC-PM 2.0 liegt auf der Anschlussfähigkeit an aktuelle Data-Science- und KI-Projekte: Das Modell bleibt bewusst allgemein genug, um unterschiedlichste Analysevorhaben (sowohl im Forschungs- als auch im Unternehmensumfeld) zu unterstützen, ermöglicht die Integration KI-spezifischer Aktivitäten und schafft eine saubere Grundlage für darauf aufbauende, spezialisierte Erweiterungen.

Der Vortrag stellt DASC-PM in seiner aktuellen Ausprägung vor, ordnet die Weiterentwicklung von Version 1.1 zu 2.0 ein und zeigt, wie ein gemeinschaftlich entwickeltes Vorgehensmodell praktische Orientierung, methodische Qualität und nachhaltige Weiterentwicklung in Data-Science-Projekten wirksam verbindet. DASC-PM ist in der aktuellsten Version unter www.dasc-pm.org verfügbar.