Daten-Teams: Ein Einheitliches Managementmodell F? Erfolgreiche, Datenorientierte Teams

Erfahren Sie, wie Sie erfolgreiche Big-Data-Projekte durchf?hren, wie Sie Ihre Teams mit Ressourcen ausstatten und wie die Teams miteinander arbeiten sollten, um kosteneffizient zu sein. In diesem Buch werden die drei Teams vorgestellt, die f?r erfolgreiche Projekte erforderlich sind, und es wird erl?utert, welche Aufgaben die einzelnen Teams haben.

Die meisten Unternehmen scheitern mit Big-Data-Projekten, und der Misserfolg wird fast immer auf die verwendeten Technologien geschoben. Um erfolgreich zu sein, m?ssen sich Unternehmen sowohl auf die Technologie als auch auf das Management konzentrieren.

Die Nutzung von Daten ist ein Teamsport. Es bedarf verschiedener Menschen mit unterschiedlichen F?higkeiten, die alle zusammenarbeiten m?ssen, um etwas zu erreichen. Bei allen Projekten, mit Ausnahme der kleinsten, sollten die Mitarbeiter in mehreren Teams organisiert werden, um das Scheitern von Projekten und unzureichende Leistungen zu vermeiden.

Dieses Buch konzentriert sich auf das Management. Vor einigen Jahren wurde wenig bis gar nicht ?ber das Management von Big-Data-Projekten oder -Teams geschrieben oder gesprochen. Data Teams zeigt, warum Managementfehler die Ursache f?r so viele Projektmisserfolge sind und wie Sie solche Misserfolge in Ihrem Projekt proaktiv verhindern k?nnen.

Was Sie lernen werden

• Entdecken Sie die drei Teams, die Sie ben?tigen, um mit Big Data erfolgreich zu sein
• Verstehen, was ein Datenwissenschaftler ist und was ein Datenwissenschaftsteam tut
• Verstehen, was ein Data Engineer ist und was ein Data Engineering Team macht
• Verstehen, was ein Betriebsingenieur ist und was ein Betriebsteam tut
• Wissen, wie sich die Teams und Titel unterscheiden und warum Sie alle drei Teams brauchen
• Erkennen, welche Rolle das Unternehmen bei der Zusammenarbeit mit Datenteams spielt und wie der Rest der Organisation zu erfolgreichen Datenprojekten beitr?gt

F?r wen dieses Buch gedacht ist

F?hrungskr?fte aller Ebenen, einschlie lich derjenigen, die ?ber einige technische F?higkeiten verf?gen und ein Big-Data-Projekt in Angriff nehmen wollen oder bereits ein Big-Data-Projekt begonnen haben. Es ist besonders hilfreich f?r diejenigen, die Projekte haben, die nicht vorankommen und nicht wissen, warum, oder die an einer Konferenz teilgenommen oder ?ber Big Data gelesen haben und nun damit beginnen, zu pr?fen, was n?tig ist, um ein Projekt zu realisieren.

Dieses Buch ist auch f?r leitende Mitarbeiter oder technische Architekten relevant, die in einem Team arbeiten, das vom Unternehmen beauftragt wurde, herauszufinden, was n?tig ist, um ein Projekt zu starten, in einem Projekt, das nicht vorankommt, oder die feststellen m?ssen, ob es nichttechnische Probleme gibt, die ihr Projekt beeintr?chtigen.