Datenbasierte Entscheidungsfindung: mehr Durchblick in Transformations- und Migrationsprojekten

Transformations- und Migrationsprojekte sind häufig durch eine hohe fachliche, technische und organisatorische Komplexität geprägt. Unter engen Zeitvorgaben laufen meist mehrere Projektstränge parallel: von der fachlichen Analyse des Altsystems über die Datenmigration bis zum Testmanagement und zur Go-live-Vorbereitung. Verzögerungen oder Qualitätsprobleme in einem Bereich können sich schnell auf andere Projektbereiche auswirken. Gleichzeitig sind relevante Projektinformationen oft über verschiedene Systeme, Listen und Berichte verteilt.

Eine datenbasierte Projektsteuerung setzt genau hier an: Sie führt Informationen zusammen, macht Abhängigkeiten sichtbar und schafft eine verlässliche Grundlage für Entscheidungen.

Der Mehrwert einer datenbasierten Entscheidungsfindung entsteht nicht durch eine möglichst große Anzahl an Kennzahlen, sondern durch die gezielte Auswahl relevanter KPIs. Dazu gehören der Status einzelner Projektpakete, Fortschrittsindikatoren, Meilensteine, Lieferergebnisse, offene Aufgaben, Testergebnisse oder fachliche Abnahmen.

In der Praxis liegen diese Informationen häufig in unterschiedlichen Systemen vor: in Projektmanagementtools, Wissens- und Kollaborationsplattformen, Testmanagement-Tools oder Excel-Dateien. Power BI führt diese unterschiedlichen Datenquellen in einer konsolidierten Sicht zusammen. Excel- und CSV-Dateien lassen sich etwa direkt aus SharePoint oder OneDrive einbinden, andere Tools über vorhandene Konnektoren oder ihre Schnittstellen (APIs). Über eine geplante Aktualisierung bleiben die Daten dabei auf dem aktuellen Stand. Dadurch lassen sich Zusammenhänge erkennen, die bei einer isolierten Betrachtung einzelner Listen oder Systeme leicht übersehen werden.

Ein Beispiel: Ein hoher Migrationsfortschritt kann zunächst auf eine positive Projektentwicklung hindeuten. Werden zusätzlich Fehlerquoten, offene Testfälle und fachliche Klärfälle betrachtet, ergibt sich ein differenzierteres Bild. So wird sichtbar, ob die Migration zwar weit fortgeschritten ist, gleichzeitig aber noch erhebliche Qualitätsprobleme bestehen.

Sind die relevanten Datenquellen identifiziert und angebunden, können die Informationen in Power BI in einem gemeinsamen Datenmodell zusammengeführt werden. Mithilfe von Power Query können die Daten bereinigt, transformiert und vereinheitlicht werden.

Darauf aufbauend können Reports und Dashboards erstellt werden, die auf die jeweiligen Zielgruppen zugeschnitten sind. Für Programm- und Projektleitungen stehen eine übergreifende Sicht auf Fortschritt, Risiken, Meilensteine und offene Entscheidungen im Vordergrund. Fachbereiche und technische Teams benötigen dagegen meist detailliertere Auswertungen zu offenen Tickets, Testergebnissen oder Migrationsfehlern.

Weiterhin können Power-BI-Dashboards als Frühindikator dienen. Mithilfe definierter Schwellenwerte und Ampellogiken lassen sich kritische Entwicklungen, wie steigende Fehlerquoten, stagnierende Testfortschritte oder gefährdete Meilensteine gezielt hervorheben.

Damit Power-BI-Dashboards im Projektalltag einen echten Mehrwert bieten, müssen alle Beteiligten die dargestellten Kennzahlen einheitlich verstehen und interpretieren. Häufig stellen sich etwa folgende Fragen:

• Bedeutet „migriert“, dass Daten technisch übertragen wurden oder dass sie auch fachlich geprüft sind?
• Gilt ein Testfall bereits als erledigt, sobald er durchgeführt wurde, oder erst nach einem erfolgreichen Ergebnis?
• Wann gilt ein Meilenstein als erreicht: bei formaler Fertigstellung oder erst nach der fachlichen Abnahme?

Werden diese Fragen nicht frühzeitig geklärt, können Missverständnisse, falsche Schlussfolgerungen und vermeidbare Eskalationen entstehen. Deshalb sollten KPI-Definitionen, Statuslogiken und Verantwortlichkeiten möglichst früh im Projekt abgestimmt werden.

Gerade in Transformations- und Migrationsprojekten entstehen zahlreiche Informationen: von Statusberichten und Tickets über Testergebnisse bis zu Protokollen und fachlichen Klärfällen. KI-gestützte Analysen können dabei helfen, diese Informationen zu verdichten, wiederkehrende Themen zu identifizieren und mögliche Risiken frühzeitig aufzuzeigen.

Gleichzeitig benötigt der Einsatz von KI klare Rahmenbedingungen, insbesondere bei sensiblen Projekt- und Kundendaten. KI kann Analysen beschleunigen und zusätzliche Hinweise liefern, ersetzt aber weder fachliche Expertise noch eine strukturierte Projektsteuerung.