In Folge 123 von MY DATA IS BETTER THAN YOURS (MDIBTY) spricht Jonas Rashedi mit Florian J. (Head of Data Science, freenet Group) über Data Science Portfolio. Konkret: Data-Science-Portfolios brauchen Balance: 70 % Quick Wins, 30 % langfristige Wetten. Beide Teile sind notwendig. Kurzfristige Cases bauen Vertrauen. Langfristige Wetten bauen Differenzierung.
3 Erkenntnisse aus dieser Folge
- 01
Data-Science-Portfolios brauchen Balance: 70 % Quick Wins, 30 % langfristige Wetten. Beide Teile sind notwendig.
- 02
Kurzfristige Cases bauen Vertrauen. Langfristige Wetten bauen Differenzierung.
- 03
freenet's Ansatz ist pragmatisch: Sichtbare Wins liefern, dann Raum für mutige Cases.
Worum es in dieser Folge geht
Florian leitet Data Science bei freenet. Wir sprechen über Projekt-Portfolio-Management und die Balance zwischen kurz- und langfristigen Projekten.
Die Storyline
Das Portfolio-Problem
Wenn ich nur Quick Wins mache, werden meine Teams frustriert — sie wollen auch an ernsthaften Problemen arbeiten. Wenn ich nur Wetten mache, verliere ich Vorstands-Rückhalt. Die Balance ist die Kunst.
Das ist das tägliche CDO-Problem.
Die 70/30-Regel
Florians Erfahrung: - 70 % kurzfristig: 3-6 Monate Output, sichtbar, ROI-messbar. - 30 % langfristig: 12-24 Monate, mutig, Differenzierung aufbauend.
Was Quick Wins ausmachen
- Klare Use Cases: Etabliert, bekannt.
- Vorhandene Daten: Keine Grundlagen-Arbeit.
- Messbarer ROI: In Monaten sichtbar.
Was langfristige Wetten ausmachen
- Neue Felder: Noch niemand hat Lösung.
- Grundlagen-Arbeit: Datenbasis muss aufgebaut werden.
- Visions-getrieben: Vorstand muss daran glauben.
Was CDOs mitnehmen
- Portfolio explizit planen. Nicht ad hoc entscheiden.
- Balance pflegen. 70/30 ist guter Richtwert.
- Kommunikation beider Teile. Vorstand und Teams sehen beides.
Warum mich das besonders umtreibt
Portfolio-Management ist eine der Kern-CDO-Disziplinen. Florians Folge bringt pragmatische Erfahrung. Für CDOs, die ihre Priorisierung reflektieren: wertvoll.
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