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Experteninterview: Der Dev Lead als Erfolgsgarant für große Datenprojekte

12.07.2022 Michael Schmahl

Bei der Entwicklung und Umsetzung moderner Datenprojekte ist der Development Lead – kurz: Dev-Lead – unverzichtbar. Trotzdem wissen die meisten nicht, was hinter dieser zentralen Projektrolle steckt. Darum habe ich mir mal die Leiter unseres Dev-Lead-Teams geschnappt, um sie zu ihrer Arbeit und dem Nutzen für unsere Kunden zu interviewen.

Dev Lead Datenprojekte - Jörn Ebbers und Sebastian Leyens

Jörn Ebbers (l.) und Sebastian Leyens verantworten große Datenprojekte für ORAYLIS.

Hallo Jörn, hallo Sebastian – noch einmal kurz für unsere Leser: Was macht ein Dev Lead?

Sebastian: Grundsätzlich ist der Dev Lead der technische Leiter in datengetriebenen Projekten. Er ist zentraler Ansprechpartner für den Kunden, wenn fachliche Anforderungen in eine technische Lösung übersetzt werden sollen. Dabei reichen unsere Aufgabengebiete vom Anforderungsmanagement über die Lösungskonzeption bis hin zur Releaseplanung und Qualitätsprüfung.

Wie sieht euer Tagesablauf aus?

Jörn: Unser Tag wird vor allem von den Terminen strukturiert, die das agile Projektmanagement vorgibt – die gängige Vorgehensweise bei der Entwicklung von modernen Datenlösungen. Bei uns hat sich eine an Scrum angelehnte, agile Methodik etabliert. Deshalb beginnt unser Tag meist mit einem Stand-up-Meeting, bei dem jeder Projektbeteiligte kurz den aktuellen Stand seiner Aufgaben darstellt. Abhängig vom Projektstatus folgen dem Termine zur Sprint-Planung, zum Sprint-Review oder zur Sprint-Retrospektive. Daneben haben wir regelmäßig Termine mit einzelnen Team-Mitgliedern, etwa zur Abstimmung oder Entscheidungsfindung.

Dev Lead Datenprojekte - Jörn Ebbers, Sebastian Leyens, Sebastian Kessenich

Unsere Dev Leads gehen agil vor. Daher gehören gemeinsame Stand-ups zu den täglichen Routinen.

Das klingt stark nach den Aufgaben eines Projektmanagers. Wo liegt der Unterschied?

Sebastian: Der Projektmanager ist bei unserem Vorgehen eher für übergeordnete Themen verantwortlich. Beispielsweise schafft er Transparenz über Budget, Zeit und Umfang der angestrebten Lösung. Im agilen Kontext übernimmt er auch die Rolle des sogenannten Scrum Masters, d.h. er unterstützt, moderiert, coacht und beseitigt Hindernisse. Demgegenüber ist der Dev Lead eine Art technischer Leiter. Denn wie wir festgestellt haben, können Entwicklerteams gerade große Datenprojekte nicht einfach selbst steuern. Es braucht eine Person, die die Fäden in der Hand hält und – über die Technik hinaus – die Anforderungen des Kunden in eine ganzheitliche Lösung überführt. Deshalb gibt es bei uns immer einen Dev Lead, obwohl dieser in der klassischen Scrum-Lehre gar nicht vorgesehen ist. Das meinte Jörn eben auch, als er von einem „an Scrum angelehnten Vorgehen“ sprach.

Jörn: Genau. Bei der Entwicklung von digitalen Analyseplattformen gibt es einfach zahlreiche technische und fachliche Abhängigkeiten. Die kann nur ein Experte im Blick behalten, der einerseits über das technische Verständnis und anderseits über die notwendige Branchen-Expertise verfügt. Daher arbeiten Dev Lead und Projektmanager bei uns Hand in Hand. Beispielsweise unterstützt der Dev Lead das Projektmanagement in der Entwicklungsphase laufend bei organisatorischen Themen.

Inzwischen werden Datenlösungen für Unternehmen generell mit Cloud-Technologien umgesetzt. Hat das eure Arbeit als Dev Lead in irgendeiner Form verändert?

Jörn: Zunächst einmal hat die Cloud viele Vorteile für unsere Arbeit gebracht. Das fängt damit an, dass sich eine neue Lösung auch in Zukunft nahezu unbegrenzt skalieren lässt. So können selbst große Unternehmen klein anfangen und dann Schritt für Schritt immer mehr Abteilungen mit ihren jeweiligen Anforderungen anbinden – ein Vorgehen, dass mit lokaler Hardware undenkbar wäre. Außerdem können neue technische Entwicklungen viel leichter integriert und gewinnbringend genutzt werden. Speziell an diesem Punkt hat die Cloud unsere Arbeit aber auch verkompliziert, da vor allem in großen Projekten müssen einfach viel mehr Aspekte beachtet und Optionen gegeneinander abgewogen werden.

Ihr betreut beide große Datenprojekte im Konzernbereich. Da fällt doch sicherlich viel mehr Arbeit an, als beispielsweise bei einem Mittelständler, oder? Wie bewältigt ihr das?

Jörn: Ja, das stimmt. Je größer ein Unternehmen ist, desto mehr Themen hast du auf dem Tisch – oder anders gesagt: desto mehr Stakeholder stellen Anforderungen an die Lösung. Da benötigst du schon eine größere Anzahl an Entwicklungsteams, um die unterschiedlichen Fachbereiche bedienen zu können. Und diese Teams müssen dann optimal miteinander koordiniert werden. Es gilt sicherzustellen, dass alle in die gleiche Richtung laufen und sich bestmöglich ergänzen – Stichwort: Doppelarbeit vermeiden. Das kann ein Dev Lead allein kaum noch stemmen. Deshalb sind große Datenprojekte bei uns auch meist mit mehreren Dev Leads besetzt, die gemeinsam alle Stränge zusammenhalten.

Sebastian: Richtig, bei verschiedenen Subprojekten bzw. -teams ist der Informationsaustausch wichtiger denn je, damit alle effizient arbeiten und das Beste herausholen können. Eine Lösung hierfür sind regelmäßige Synchronisationstermine zwischen den einzelnen Dev Leads. Im Gegenzug musst du aber auch aufpassen, dass das nicht zu einer Art „Kommunikationsoverhead“ führt. Es kommt auf das richtige Maß an. Sonst leidet schnell die Agilität im Projekt.

Habt ihr darüber hinaus noch ein paar Tipps für Unternehmen, die ihr Geschäft digitalisieren wollen? Was sind die Grundvoraussetzungen für einen erfolgreichen Projektverlauf?

Jörn: Neben dem richtigen Maß an Kommunikation ist vor allem eine Datenstrategie mit klar definierter Produktvision ein wichtiger Erfolgsfaktor – vielmehr noch als die Technik, die tatsächlich nur einen kleinen Teil ausmacht. Erst die Produktvision ermöglicht über alle Teams hinweg ein zielgerichtetes Anforderungs-, Erwartungs- und Change-Management. Sie sorgt gerade in großen Projekten dafür, dass alle effizient arbeiten und an einem Strang ziehen. Gleiches gilt für eine teamübergreifende Standardisierung der Entwicklungsprozesse, zum Beispiel bei der Bereitstellung oder Qualitätsprüfung von Lösungsteilen. Wer sich noch keine genaueren Gedanken über seine Datenstrategie gemacht hat, für den ist ein Data Strategy Assessment sicherlich die beste Grundlage für einen erfolgreichen Projektverlauf.

Sebastian: Stimmt, das trifft es schon sehr gut. Wobei ich ergänzen möchte: Das alles funktioniert nur, wenn es innerhalb des Unternehmens einen starken „Product Owner“ gibt, der die Produktvision vorantreibt und durchsetzt. Erst dann können die verschiedenen Teams klar priorisieren und die Erwartungen der jeweiligen Stakeholder zielgerichtet erfüllen. Darüber hinaus kann ich nur raten: Think big, start small. Man muss nicht gleich alle Ideen umsetzen. Konzentrieren Sie sich lieber auf wichtige Leuchtturm-Projekte und bauen Sie Ihre Lösung sukzessive aus. Cloud-Technologien kombiniert mit agilen Vorgehensweisen bieten hierzu glücklicherweise die besten Voraussetzungen.

Sehr spannend. Vielen Dank euch beiden für das Gespräch!

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