Succesvol managen van data science projecten

Abstract

Verschillende data science (DS) projecten falen, omdat er bij het managen van DS projecten te weinig aandacht is voor de projectmatige en organisatorische aspecten. Het is belangrijk dat organisaties die DS projecten uitvoeren bekend zijn met de kritieke succesfactoren (KSF) van een DS project. KSF beschrijven immers wat een organisatie nodig heeft om DS projecten succesvol te managen.
Het doel van dit onderzoek is om te achterhalen wat nu deze KSF zijn en daarbij ook extra aandacht te schenken aan de projectmatige en organisatorische aspecten bij DS projecten. Hiervoor is de volgende onderzoeksvraag opgesteld: Hoe kan een DS project uitgevoerd worden, met meer aandacht voor projectmatige en organisatorische aspecten, zodat zij succesvol is? Om een antwoord te kunnen geven op de onderzoeksvraag is enerzijds een literatuuronderzoek gedaan naar KSF, anderzijds is er een casestudy gedaan naar de ervaringen die organisaties hebben met het managen van DS projecten. Dit is gedaan door personen die een belangrijke rol hebben bij het managen van DS organisaties, te bevragen door middel van semigestructureerde interviews en deze data kwalitatief te analyseren.
Organisaties zijn vergeleken door te kijken naar verschillen en overeenkomsten en er is ook gekeken in hoeverre kritieke succesfactoren vanuit de literatuur, die betrekking hebben op niet Nederlandse organisaties, ook voorkwamen bij de geanalyseerde Nederlandse organisaties. Tot slot is er ook gekeken naar de samenhang van verschillende KSF bij organisaties.

Date of Award	9 Jul 2020
Original language	Dutch
Supervisor	Remko Helms (Examiner) & Harry Martin (Co-assessor)