Weiterentwicklung des Data Science Process Model
Projektteam
Prof. Dr. Michael Schulz (NORDAKADEMIE Hochschule der Wirtschaft)
Projekt läuft seit
Mai 2025
Bewilligungszeitraum
20 Monate
Fördersumme
13.700,00 Euro
Projektziel
Das Vorgehensmodell DASC-PM (Data Science Process Model) bietet eine Strukturierungshilfe für datengetriebene Projekte. Es wurde entwickelt, um Lücken in bestehenden Lösungen zu schließen, insbesondere im Hinblick auf komplexe Anforderungen von Data-Science- und KI-Projekten. Seit seiner Einführung im Jahr 2020 hat sich das Modell durch wissenschaftliche Publikationen und praktische Anwendungen im deutschsprachigen Raum etabliert.
Geplant ist die Weiterentwicklung des DASC-PM in vier Arbeitspaketen. Im Mittelpunkt stehen ein Expert:innenworkshop zur Aktualisierung des Modells sowie ein zweiter Workshop zur Integration der neuen Version in Unternehmen.
Ergänzend sollen eine kompakte Variante für KI-Projekte sowie vereinfachte Materialien für den Schulkontext entstehen, um den Zugang zum Modell für unterschiedliche Zielgruppen zu erleichtern.
Projektbeschreibung
Das Vorgehensmodell DASC-PM wurde entwickelt, um datengetriebene Projekte systematisch zu strukturieren und dabei bestehende Lücken in etablierten Modellen zu schließen. Es adressiert spezifische Anforderungen moderner Data-Science- und KI-Vorhaben, etwa hinsichtlich der Projektkomplexität, der technologischen Rahmenbedingungen und der interdisziplinären Zusammenarbeit. Seit 2019 wird das Modell in einer offenen Arbeitsgruppe kontinuierlich weiterentwickelt und findet sowohl in der wissenschaftlichen als auch in der unternehmerischen Praxis Anwendung.
Im Rahmen des geplanten Projekts soll das Modell fachlich überarbeitet und in mehreren Formaten weitervermittelt werden. Ziel ist es, die Anschlussfähigkeit des DASC-PM an aktuelle Entwicklungen zu sichern und dessen Einsatz in unterschiedlichen Anwendungsfeldern zu fördern.
Vorgehensweise
Die geplante Weiterentwicklung umfasst vier Arbeitspakete:
(1) Ein interdisziplinärer Workshop soll aktuelle Entwicklungen der Data-Science-Disziplin in die Dokumentation integrieren und damit das Modell aktualisieren.
(2) Ein weiterer Workshop soll der Bekanntmachung der Version 1.2 und der Vernetzung mit Unternehmen dienen.
(3) Eine spezifische Anpassung des Modells und seiner Dokumentation für KI-Projekte soll erarbeitet werden, um deren besondere Anforderungen expliziter zu adressieren.
(4) Für Schülerinnen und Schüler sollen vereinfachte, leicht zugängliche Materialien erstellt werden, durch die die Entwicklung grundlegender KI-Kompetenzen gefördert werden soll.