Data Thinking - Möglichkeiten der Datennutzung konsequent erschließen

by Dirk Müller
6 Monaten ago
0 Views
/*

Data Thinking

Viele Unternehmen haben inzwischen den möglichen Wertbetrag der zielgerichteten Nutzung von Daten erkannt. Oft fehlt es jedoch an einer konkreten Vorstellung bei Entscheidern, wie sie das in den Daten schlummernde Potential erschließen können. Sie stehen zudem vor der Herausforderung, dass es nicht eines separaten Vorgehens verschiedener Fachbereiche und der IT, sondern es einem stimmigen und kontinuierlichem Zusammenspiel zwischen alle Bereichen Bedarf. Erst durch die Synchronisation der Anstrengungen werden nachhaltige Erfolg von Datenstrategien und eine schrittweise Transformation zu einem Data Driven Enterprise möglich.

 

Data Thinking – Neuer Denkansatz für ein digitales Zeitalter

Mit Design Thinking existiert ein etablierter Ansatz, um aus Anwender- bzw. Kundenperspektive die relevanten Herausforderungen zu identifizieren und innovative Lösungen zu konzipieren. Das Data Thinking erweitert diesen Ansatz um Aspekte der Data Science, um datengetriebene Lösungen zu entwerfen.

Ein Ansatz der ein Anstoß in die richtige Richtung geben kann ist Data Thinking. Data Thinking bedeutet im ersten Schritt, grundsätzlich zu durchdenken, inwieweit Daten eine Rolle für das eigene Geschäftsmodell spielen und wie vorhandene Daten wertschöpfend genutzt werden können.

Der Ansatz des Data Thinking bedeutet jedoch nicht, ausschließlich Optionen aus Datensicht zu betrachten, sondern erfordert im Sinne einer Digitalen Entwicklung und Ausrichtung sämtliche Prozessketten ganzheitlich zu erfassen und zu Ende zu denken.

Data Thinking wird damit der Ausgangspunkt jeder digitalen Entwicklung. Die ganzheitlichen Denk- und Handelsweise hat das Potential die Unternehmenskultur und Unternehensentwicklung nachhaltig positiv zu beeinflussen und ist entscheidend für den wirtschaftlichen Erfolg.

 

Der Einstieg: Data Thinking Workshop

Auch die Entwicklung zu einem datengetriebenen Unternehmen beginnt mit einem ersten Schritt und einer ersten Standortbestimmung, um darauf aufbauend eine Data Strategy zu entwickeln, die agil weiterentwickelt und umgesetzt wird.

Typische Ausgangssituation vor dem Data Thinking Workshop:

  • Sie sind davon überzeugt, dass Daten einen Mehrwert für Ihr Unternehmen bringen können
  • Sie fragen sich wie eine Datenstrategie konkret aussehen kann und diese schrittweise in Ihrer Organisation umgesetzt werden kann
  • Sie haben erkannt, dass Fachabteilung und IT nicht optimal aufeinander abgestimmt sind bzw. diese eine unterschiedliche Sprachen sprechen
  • Sie möchten das Vorgehen an mit einem ersten Prototyp konkreten Use Cases ausprobieren, um den Mehrwert des Vorgehens intern belegen zu können

Inhalte des Data Thinking Workshops:

  • Kritische Erfolgsfaktoren für eine Datenstrategie und ein datengetriebenes Unternehmen
  • Überblick über datengetriebene Geschäftsmodelle und Geschäftsprozesse
  • Vermittlung der Methoden und Techniken des Data Thinking
  • Erarbeitung von individuellen Ansätzen für die Entwicklung einer Datenstrategie
  • Sammlung von Use Cases und Priorisierung nach dem taod-Modell
  • Initiale Priorisierung von Use Case und Einordnung in eine analytische Roadmap
  • Modell für die Konzeption und Evaluation von Prototypen

Ergebnisse des Workshops:

  • Es besteht ein grundsätzliches Verständnis für Data Thinking und eine Übereinstimmung, welches die nächsten Schritte zur Umsetzung einer datengetriebenen Strategie sind
  • Die relevanten Use Cases wurden identifiziert und in einer analytischen Roadmap priorisiert
  • Es wurde ein Use Case für die Umsetzung eines Prototypen ausgewählt, welcher einen hohen Wertbeitrag zur Unternehmensentwicklung und einfach umsetzbar ist (Quick Win)

Eine analytische Roadmap hin zu einer datengetriebenen Strategie, die nur auf Papier existiert bleibt Schall und Rauch.  Nach dem Initialworkshop bedarf es einer Weiterentwicklung und Umsetzung der erarbeiteten Konzepte zur Realisierung erster Lösungen. Innerhalb agiler Entwicklungsschritte gelangen Sie so auf den Weg zu wirklichen Anwendung, d.h. zur eigentlichen Data Solution.