Die Personen, die in jeder Phase des Projekts eingebunden sind, unterscheiden sich. Die Ziele und Rahmenparameter eines Small-Data-Projekts werden typischerweise vom Management vorgegeben. Hinzu kommen ausgewählte Experten, die sich mit dem zu automatisierenden Prozess auskennen und Zugriff auf die benötigten Daten haben. Diese Experten werden gebraucht, um den Aufwand für die Datenbeschaffung abzuschätzen und auf operativer Ebene das Prozesswissen zur Verfügung zu stellen. Ebenfalls Teil des Teams wird ein Data Scientist, der mit der Aufbereitung der Daten, der Anwendung diverser statistischer und Machine-Learning-Methoden sowie dem Bau von Analyseanwendungen vertraut ist und deren Dauer einschätzen kann.
Während der Data Scientist mit Experten in der zweiten Phase zum Verständnis des Forecasting-Prozesses und der Daten zusammenarbeitet, arbeitet der Data Scientist in der dritten Phase meist alleine an der Umsetzung diverser Analysemethoden. Nur für regelmäßige Workshops werden wieder Führungskräfte und Experten involviert, die so über den Fortschritt informiert werden und wichtige Entscheidungen sowie Beiträge zum weiteren Projekterfolg leisten können.
Sind die Ergebnisse so vielversprechend, dass sie im Unternehmen verankert werden sollen, sind nun wieder alle Stakeholder gefragt. Das Management zur Kommunikation und Verankerung der neuen Vorgehensweise, die Experten im Einsatz dieser Vorgehensweise und Data Scientists, um etwaige Veränderungen und Anpassungen vornehmen zu können.
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