Effizientes Kostenmanagement in Data Analytics Projekten

Die Kostenherausforderung in Data Analytics Projekten

Das Kostenmanagement in Data Analytics-Projekten ist aufgrund des dynamischen und iterativen Charakters anspruchsvoll. Sich im Projektverlauf ändernde Herausforderungen erfordern eine flexible Projektstrategie. Daten können von schlechter Qualität oder sehr komplex sein, neue Datenquellen können auftauchen und iterative Anpassungen und Optimierungen können umfangreicher sein als erwartet. Diese ständigen Veränderungen machen ein präzises Kostenmanagement zu einer Herausforderung. Effizientes Kostenmanagement wird entscheidend, um den Projekterfolg und die strategischen Ziele trotz Unvorhersehbarkeit zu erreichen.

Strukturierte Kostenerfassung

Um eine präzise Erfassung und Zuordnung von Kosten in Data Analytics Projekten zu ermöglichen, bietet sich die strukturierte Kostenrechnungsmethode Activity Based Costing an. Herkömmliche Methoden der Kostenzuordnung lassen sich in diesem komplexen Umfeld mit einer Vielzahl von Variablen und Datenquellen nur schwer effizient anwenden. Activity Based Costing hingegen ermöglicht eine strukturierte Zuordnung von Kostentreibern zu den verwendeten Ressourcen.

Activity Based Costing setzt an den Unternehmensressourcen an, die von den durchgeführten Aktivitäten beansprucht werden. Diese Aktivitäten, repräsentativ für die Unternehmensaufgaben, werden von individuellen Kostentreibern beeinflusst. Dieser Ansatz ermöglicht die präzise Ermittlung der Kostentreiber jedes Projekts, indem er spezifisch analysiert, welche Ressourcen in den verschiedenen Aktivitäten benötigt werden und wie diese durch die einzelnen Kostentreiber beeinflusst werden.

Activity Based Costing erlaubt dadurch eine differenziertere Sicht auf die tatsächlichen Kostenstrukturen. Kostentreiber können genau identifiziert und analysiert werden. Durch eine granulare Kostenzuordnung können gezieltere Entscheidungen getroffen, Budgets optimiert und Ressourcen effizienter eingesetzt werden. Dies ist in Data Analytics Projekten von entscheidender Bedeutung, um unvorhergesehenen Kosten zu begegnen.

Kostentreiber in Data Analytics Projekten

Um Activity Based Costing nun im Kontext von Data Analytics Projekten anwenden zu können, muss auch hier der Ressourcenverbrauch auf einzelne Aktivitäten und Kostentreiber wie Datenbereinigung, Modellentwicklung oder Softwareintegration heruntergebrochen werden. Auf Basis der bisherigen Erfahrungswerte ließen sich dabei die folgenden Kostenaktivitäten identifizieren:

• Technologie
• Internes Personal
• Daten Generierung & Management
• Implementierung & Integration
• Wartung & Support
• Consulting & Outsourcing

Von der Anschaffung von Technologien bis zur laufenden Wartung und dem Personalbedarf spiegeln diese Aktivitäten die wesentlichen Aspekte wider, die für den Erfolg und die Effizienz von Data Analytics Projekten von Bedeutung sind. Zu diesen Aktivitäten können wiederum direkte Kostentreiber wie Netzwerkinfrastruktur, Mitarbeiterzeit oder Projektdauer zugeordnet werden. Activity Based Costing ermöglicht eine transparente Kostenstruktur, um Ressourcen optimal einzusetzen, dies ist insbesondere bei komplexen und datenintensiven Projekten entscheidend.

Fallstudie Echtzeit-Logistikdaten

Ein weltweit tätiges Logistikunternehmen, das sich auf zeitkritische Lieferungen spezialisiert hat, modernisierte seine Datenanalyseprozesse, um Echtzeitinformationen über die Lieferketten zu erhalten. Die strategische Implementierung eines Echtzeit-Datenanalysesystems sollte die Reaktionszeiten verbessern und die Kundenzufriedenheit erhöhen. Die Herausforderung hoher Investitionen wurde durch ein gezieltes Kostenmanagement für Datenanalyseprojekte bewältigt. Ziel war es, durch eine genaue Analyse der Kostenstrukturen und -treiber die Einführung des Systems so kosteneffizient wie möglich zu gestalten.

1. Analyse der Datenquellen und -anforderungen:

Zu Beginn wurden die vorhandenen Datenquellen und die spezifischen Anforderungen an das Echtzeit-Datenanalysesystem analysiert. Durch Interviews mit den Teams konnten relevante Besonderheiten wie saisonale Schwankungen, kurzfristige Lieferfristen und spezifische Kundenanforderungen berücksichtigt werden.

2. Identifikation der Kostentreiber mittels Activity Based Costing:

Die Analyse mittels Activity Based Costing identifizierte unter anderem die sorgfältige Erfassung der Lieferdaten als kostentreibend. Ebenso wurde die Echtzeitverarbeitung der Lagerbestände als wichtiger Kostentreiber identifiziert, sowie auch die kostenintensive Wartung des Systems.

3. Budgetierung und Ressourcenzuweisung:

Die Analyse mittels Activity Based Costing führte zu klaren Budgets für spezifische Kostentreiber wie die Systemwartung. Diese gezielte Ressourcenallokation ermöglichte eine effiziente Budgetplanung, wobei die Flexibilität für kurzfristige Anpassungen im Vordergrund stand, um agil auf logistische Veränderungen reagieren zu können.

4. Implementierung und Training:

Während der Implementierungsphase im Projekt musste sichergestellt werden, dass die identifizierten Kosteneffizienzstrategien von den Mitarbeitern umgesetzt werden. Besonderes Augenmerk wurde deshalb auf die gezielte Schulung der Logistikmitarbeiter gelegt, um sicherzustellen, dass sie die neuen Technologien praxisorientiert in logistischen Szenarien anwenden können. Dazu gehören der effektive Umgang mit Echtzeitinformationen bei kurzfristigen Volumenschwankungen und die Anpassung an unvorhergesehene Lieferengpässe.

Durch den Einsatz von Activity Based Costing ist es dem Logistikunternehmen gelungen, die Kosten für die Einführung des Echtzeitdatenanalysesystems genau zu steuern. Die transparente Kostenstruktur ermöglicht es dem Unternehmen, gezieltere Entscheidungen zu treffen, Budgets zu optimieren und Ressourcen effizienter einzusetzen. Die Echtzeitanalyse führt zu einer verbesserten Logistikleistung und Kundenzufriedenheit, rechtfertigt somit die Investition und stärkt die Wettbewerbsposition des Unternehmens.

Fazit

In Unternehmen, in denen Daten eine zentrale Rolle spielen, ist ein strukturiertes Kostenmanagement unerlässlich. Um Data Analytics Projekte erfolgreich und kosteneffizient zu gestalten, ist eine strukturierte Kostenerfassung unerlässlich. Diese ermöglicht nicht nur die Kosten unter Kontrolle zu halten, sondern auch den maximalen Nutzen aus den Data Analytics Initiativen zu ziehen.

TCW unterstützt Unternehmen bei der Transformation im Bereich Data Analytics. Mit der strukturierten Methodik des Activity Based Costing ermöglicht TCW fundierte Kostenentscheidungen auf Basis von Unternehmensdaten. Auf diese Weise können Unternehmen nicht nur den Herausforderungen der steigenden Kosten von Data Analytics Projekten begegnen, sondern diese auch effizient und erfolgreich gestalten.

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