In dieser F*ck-up-Session zeige ich offen, wie Data- und Analytics-Projekte scheitern – von verpassten Anforderungen über (technische) Fehlannahmen bis zu organisationalen Hürden. Anhand realer Beispiele erläutere ich, welche Warnsignale wir übersehen haben und welche Maßnahmen heute helfen, ähnliche Fehler zu vermeiden. Eine kompakte Sammlung harter Lessons Learned für resilientere Dateninitiativen.

Zielpublikum: Data- und Analytics-Leads, Projekt- und Produktverantwortliche, Business-Stakeholder und Entscheider
Voraussetzungen: Keine Angaben
Level: Basic

Extended Abstract:
In dieser F*ck-up-Session beleuchte ich einige der häufigsten und zugleich schwerwiegendsten Gründe, warum Data- und Analytics-Projekte scheitern – trotz guter Ideen, motivierter Teams und vermeintlich klarer Ziele. Auf Basis realer Projektverläufe zeige ich, wie technische Fehlannahmen, unausgesprochene Erwartungen, unklare Ownership, unzureichende Datenqualität, fehlende Governance und organisationaler Widerstand zu vermeidbaren Fehlentwicklungen führten. Entscheidend ist dabei nicht das Scheitern selbst, sondern das systematische Lernen daraus: Welche Warnsignale lassen sich früh erkennen? Welche Entscheidungen hätten das Scheitern verhindert? Und welche strukturellen Maßnahmen erhöhen die Resilienz künftiger Dateninitiativen? Die Teilnehmenden erhalten konkrete Handlungsempfehlungen, pragmatische Muster und reflektierte Lessons Learned für robustere, realistischere und nachhaltigere Data-Vorhaben.