Analytics braucht kontinuierliche Weiterentwicklung statt immer neuer Projekte. Managed Capacities schaffen dafür planbare Kapazitäten und klare Verantwortlichkeiten.
Moderne Analytics scheitert selten an der Technologie, sondern in der Art, wie Entwicklung, Betrieb und Weiterentwicklung organisiert werden.
Unternehmen investieren in moderne Analytics-Plattformen, Cloud-Technologien und Künstliche Intelligenz. Die Erwartungen sind hoch: Daten sollen schneller verfügbar sein, Dashboards zeitnah entstehen und Entscheidungen auf einer belastbaren Datenbasis getroffen werden.
In der Praxis zeigt sich jedoch häufig ein anderes Bild. Das Data Warehouse ist aufgebaut, doch die nächste Datenquelle lässt auf sich warten. Power BI ist eingeführt, trotzdem wächst der Backlog für neue Dashboards. Eine KI-Initiative ist beschlossen, aber die notwendigen Datenpipelines können nicht rechtzeitig bereitgestellt werden. Während die Fachbereiche auf Ergebnisse warten, arbeitet das Analytics-Team bereits am Limit.
Fachkräftemangel und steigende Anforderungen verschärfen diese Situation. Häufig liegt die Ursache jedoch tiefer: Das gewählte Delivery-Modell passt nicht mehr zur kontinuierlichen Weiterentwicklung moderner Analytics-Landschaften.
Nicht die Technologie wird zum Engpass. Vielmehr stößt die Art und Weise, wie IT-Leistungen organisiert und bereitgestellt werden, an ihre Grenzen. IT-Delivery ist in vielen Unternehmen zu langsam, zu unflexibel und zu projektzentriert, genau das bremst heute zahlreiche Analytics-Initiativen aus.
Wenn Analytics zum Backlog werden
Für viele IT- und Analytics-Verantwortliche gehört das inzwischen zum Alltag. Neue Dashboards, zusätzliche Kennzahlen und weitere Datenquellen stehen auf der Wunschliste der Fachbereiche, während der Projektstau kontinuierlich wächst.
Eine neue Datenquelle für das Data Warehouse muss warten, weil parallel Incidents bearbeitet und der Plattformbetrieb abgesichert werden müssen. Nach einem erfolgreichen Power BI-Rollout landet jede weitere Dashboard-Anforderung zunächst im Projektbacklog. Und bei vielen KI- oder Data-Science-Initiativen fehlen nach dem Projekt die Kapazitäten für Datenaufbereitung, Datenpipelines und den laufenden Betrieb.
Das Problem ist dabei nicht primär die Komplexität der Technologie. Viel häufiger konkurrieren Entwicklung, Betrieb und Weiterentwicklung um dieselben Ressourcen. Neue Anforderungen werden verschoben, Prioritäten ändern sich und Backlogs wachsen. Die Folge: Daten stehen nicht dann zur Verfügung, wenn sie benötigt werden, und Analytics-Teams arbeiten zunehmend reaktiv statt wertschöpfend.
Das problem ist nicht das Team
Fachkräftemangel verschärft die Situation, aerklärt sie aber nicht allein. Denn selbst gut aufgestellte IT- und Analytics-Teams stoßen immer wieder an dieselben Grenzen. Der Grund liegt im Delivery-Modell.
Analytics ist heute keine Aufgabe mit einem klaren Endpunkt. Datenplattformen werden kontinuierlich erweitert, Dashboards angepasst und neue Anwendungsfälle umgesetzt. Trotzdem werden viele dieser Aufgaben noch immer wie klassische Projekte organisiert.
Ein Projekt wird geplant, umgesetzt und anschließend in den Betrieb übergeben. Neue Anforderungen werden gesammelt, neu priorisiert und erst mit dem nächsten Projekt umgesetzt. So entstehen Reibungsverluste, lange Wartezeiten und wachsende Backlogs.
Gerade im Analytics-Umfeld wird dieser Widerspruch besonders deutlich. Eine BI-Plattform ist produktiv, doch jede neue Anforderung konkurriert mit dem laufenden Betrieb. Das Data Warehouse steht, doch für die nächste Erweiterung fehlen Zeit und Kapazitäten.
Die Herausforderung besteht deshalb nicht darin, die Mitarbeitenden stärker auszulasten oder weitere Werkzeuge einzuführen. Entscheidend ist, IT-Delivery so zu organisieren, dass kontinuierliche Weiterentwicklung möglich wird.
Moderne Analytics braucht passende Delivery Modelle
Ein modernes Delivery-Modell entsteht nicht durch ein einzelnes Werkzeug. Es verbindet die passende Arbeitsweise mit einem Betriebsmodell, das kontinuierliche Leistung ermöglicht, und einer strategischen Alternative zur rein projektorientierten Bereitstellung.
Im Enterprise Information Management bedeutet das auch, Data & Analytics und Betrieb gemeinsam zu denken.
DevOps: die Methode
DevOpsWas ist DevOps?Der Begriff DevOps setzt sich aus den Wörtern… Mehr beschreibt, wie Entwicklung und Betrieb zusammenarbeiten. Gemeinsame Verantwortung, Automatisierung und Continuous Delivery sorgen dafür, dass Änderungen schneller und mit weniger Reibungsverlusten umgesetzt werden können.
Im Analytics-Umfeld bedeutet das beispielsweise, Datenpipelines automatisiert bereitzustellen, Dashboards kontrolliert auszurollen und den Plattformbetrieb von Anfang an mitzudenken.
Was sind Managed Capacities?
Unter Managed Capacities versteht ISR ein Delivery-Modell, bei dem ein eingespieltes Team mit vereinbarter Kapazität kontinuierlich Leistungen für einen definierten Aufgabenbereich übernimmt. Anforderungen werden dabei nicht immer wieder als einzelne Projekte organisiert, sondern fortlaufend priorisiert und umgesetzt.
Damit setzen Managed Capacities dort an, wo DevOps allein nicht ausreicht: Sie verbinden Entwicklung, Betrieb und kontinuierliche Weiterentwicklung in einer planbaren Delivery-Struktur. Für Analytics-Leistungen stellt ISR dafür ein festes Team sowie planbare Kapazitäten bereit.
Managed Capacities: ein Delivery-Modell
Die Zusammenarbeit beginnt mit einer abgestimmten Übernahme- und Einarbeitungsphase, in der bestehende Aufgaben, Strukturen und relevantes Wissen in das Team überführt werden. Anschließend fließen neue Anforderungen in einen kontinuierlich bearbeiteten Backlog ein und werden in Delivery-Zyklen mit definierten Ergebnissen umgesetzt.
Abhängig vom vereinbarten Scope kann die Leistung sowohl die Umsetzung neuer Anforderungen als auch Anwendungsbetrieb und Support umfassen. Im Analytics-Kontext reicht das beispielsweise von Datenmodellen und Datenpipelines über Reports und Dashboards bis zu Monitoring, Fehlerbehebung und kontinuierlicher Optimierung. Kapazitäten, Rollen und Kompetenzen können dabei im vereinbarten Rahmen an den tatsächlichen Bedarf angepasst werden.
Alternative Delivery: die strategische Einordnung
Alternative Delivery bezeichnet bei ISR alternative Formen der Leistungserbringung, die klassische Modelle wie Consulting oder Betrieb sinnvoll ergänzen oder ersetzen können. Statt Leistungen ausschließlich in einzelnen Projekten oder getrennten Betriebsstrukturen zu organisieren, rückt eine kontinuierliche und bedarfsgerechte Delivery in den Mittelpunkt.
Managed Capacities ist das Delivery-Modell, mit dem ISR diesen Ansatz umsetzt: mit planbaren Kapazitäten, stabilen Teams und einer klaren Verantwortung für die vereinbarte Leistung.
Damit greifen Arbeitsweise und Delivery-Modell ineinander: DevOps schafft die methodische Grundlage, während Managed Capacities eine kontinuierliche und planbare Leistungserbringung ermöglicht. ISR ordnet dieses Angebot dem Bereich Alternative Delivery zu.
Klare Steuerungs- und Verantwortungslogik
Ein wesentlicher Unterschied liegt darin, wer welche Verantwortung übernimmt.
Der Kunde steuert Ziele und Prioritäten. ISR steuert das Team und verantwortet die vereinbarte Leistung. Dazu gehören die Bereitstellung und Steuerung der vereinbarten Kapazitäten, die Qualität der Ergebnisse und der Delivery-Prozess. Definierte Qualitäts-, Dokumentations- und Übergabestandards unterstützen die Nachvollziehbarkeit der Ergebnisse und den Wissenserhalt. Regelmäßige Kapazitäts-, Fortschritts- und Leistungsberichte schaffen Transparenz über den aktuellen Stand und die erzielten Ergebnisse.
So behält der Kunde die fachliche Kontrolle, ohne einzelne Ressourcen im Tagesgeschäft selbst koordinieren zu müssen.
Kunde
Ziele & Prioritäten-
Business-Ziele definieren
-
Anforderungen priorisieren
-
Roadmap & Budget steuern
-
Ergebnisse abnehmen
Gemeinsam
Governance & Transparenz-
Zentraler SPOC für Abstimmung
-
Backlog & Roadmap planen
-
Service- & KPI-Reviews im Blick
-
Reporting & Eskalation transparent
ISR
Team & Leistung-
Kapazitäten steuern & bereitstellen
-
Entwicklung & Betrieb umsetzen
-
Delivery & Qualität verantworten
-
SLAs, Security & Monitoring sicherstellen
ISR steuert Team & Leistung. Unsere Kunden steuern Ziele & Prioritäten.
Welchen Nutzen Managed Capacities für Analytics schafft
Für Analytics bedeutet dieses Modell vor allem: Team, Prozesse und Kapazitäten müssen nicht für jede neue Anforderung neu aufgebaut werden. Neue Datenquellen, Dashboards oder KI-Anwendungen können kontinuierlich weiterentwickelt werden, während Betrieb, Updates und Datenqualität im vereinbarten Scope abgesichert bleiben.
Der Kunde erhält planbare und bei Bedarf skalierbare Kapazitäten. Gleichzeitig sinkt der Aufwand für die wiederholte Beschaffung, Einarbeitung und operative Steuerung einzelner Spezialisten. Ein eingespieltes Team erhält technisches und fachliches Wissen, während Backlog, Delivery-Zyklen, Reporting und Dokumentation Fortschritt und Ergebnisse nachvollziehbar machen.
Wann Managed Capacities sinnvoll sind
Managed Capacities eignen sich besonders für Analytics-Organisationen, in denen dauerhaft mehr Anforderungen als verfügbare Umsetzungskapazität bestehen, Betrieb und Weiterentwicklung um dieselben Ressourcen konkurrieren oder regelmäßig unterschiedliche Analytics-Kompetenzen benötigt werden.
Das Modell bietet sich auch an, wenn Unternehmen Ziele und Prioritäten weiterhin selbst steuern möchten, die Zusammenstellung und operative Führung des Teams sowie die Verantwortung für die vereinbarte Leistung aber an ISR übertragen wollen.
Am Anfang stehen ein klar abgegrenzter Scope, die benötigten Kapazitäten, Rollen und Kompetenzen sowie gemeinsame Regeln für Priorisierung, Qualität, Reporting und Delivery-Zyklen. Auf dieser Grundlage entsteht eine kontinuierliche Delivery, die sich am tatsächlichen Bedarf orientiert und mit ihm weiterentwickeln kann.
Ist Managed Capacities das passende Modell für Ihre Analytics-Organisation?
In einem unverbindlichen Austausch betrachten wir Ihre aktuelle Delivery-Situation und klären gemeinsam, ob Managed Capacities zu Ihren Anforderungen, Verantwortlichkeiten und Zielen passt.
Jens Brettschneider
Geschäftsbereichsleiter
Application Management
jens.brettschneider@isr.de
+49(0)151 422 05 425
