Ich stehe gerade vor einer kniffligen Entscheidung in meinem Projekt. Wir haben monatelang Kundendaten aus verschiedenen Quellen gesammelt, und jetzt, wo alles zusammengeführt ist, frage ich mich, ob wir wirklich das volle Potenzial dieser Daten ausschöpfen. Ich habe das Gefühl, dass wir vielleicht zu oberflächlich hinschauen und interessante Muster übersehen. Andererseits will ich das Team auch nicht mit einer wilden Analyse-Expedition aufhalten, die am Ende vielleicht nichts bringt. Wie geht ihr damit um, wenn ihr das Gefühl habt, mehr unter der Oberfläche zu finden?
Ich würde bei so einer Situation mit der Datenanalyse langsam vorgehen und erst mal Muster ansprechen statt sofort einen großen Plan zu arbeiten. Fange mit einer kleinen Hypothese an und teste sie an einem aussagekräftigen Subset der Daten. Wichtig ist dabei die Qualität der Quellen und eine klare Zeitplanung.
Vielleicht rennen wir dem Druck hinterher und erwarten Befunde wo eigentlich Zufall reicht. Manchmal reicht der Blick aufs Dashboard und man muss das ganze Projekt neu prüfen.
Stell dir die Daten wie Stimmen in einer Halle vor die verschiedene Dinge sagen und erst wenn man die Lautstärke mischt erkennt man den Sinn den keiner hört.
Aus der Sicht eines Produktverantwortlichen brauche ich eine klare Priorisierung was wir wirklich erreichen wollen und welche Muster uns dann auch wirklich einen Nutzen bringen. Bevor wir weiter eintauchen prüfen wir welche Fragen den großen Mehrwert liefern und welche Ergebnisse realistisch sind.
Ich gehe es eher locker an und frage mich ob es Muster gibt die sich durch alle Quellen ziehen und ob wir ohne großen Aufwand schon Hinweise bekommen.
Anstatt Muster zu suchen frage ich mich ob es eher um Vertrauen in die Daten geht und wie wir das Vertrauen messen könnten. Was wenn Vertrauen wichtiger ist als eine neue Entdeckung?
Es könnte sinnvoll sein einen neuen Begriff einzuführen wie einen Datenpotenzial Index der zeigt wie stark Regionen sich gegenseitig beeinflussen ohne es gleich vollständig zu erklären.
