Ein Whitepaper für alle, die mit dem Data Thinking Framework systematisch Use Cases entwickeln, priorisieren und erfolgreich umsetzen wollen

Erfolgreiche Use Cases entstehen nicht nur aus einer Perspektive. Data Thinking kombiniert vier Blickrichtungen: strategisch, problemorientiert, datenorientiert und technologieorientiert. Dadurch lassen sich sowohl langfristige Geschäftsziele als auch akute operative Herausforderungen, vorhandene Datenquellen und neue technologische Möglichkeiten berücksichtigen. Genau diese multiperspektivische Herleitung reduziert das Risiko, relevante Potenziale zu übersehen oder fachlich irrelevante Datenprojekte zu priorisieren.

Ein Data Thinking Workshop verläuft typischerweise in drei Phasen. In der ersten Phase werden möglichst viele Use-Case-Ideen aus allen vier Perspektiven gesammelt. In der zweiten Phase werden diese Use Cases konkretisiert, etwa in Bezug auf Business Goal, Prozesse, Daten und Technologien. In der dritten Phase werden die Use Cases nach Nutzen und Kosten priorisiert, sodass ein belastbares Portfolio und eine umsetzbare Roadmap für die nächsten Dateninitiativen entstehen.

Das hängt von Reifegrad, Ressourcen und Komplexität der Datenarbeit ab. Eine dezentrale Organisation ist oft historisch gewachsen, führt aber leicht zu Silos und ungenutzten Potenzialen. Ein zentrales Data Team ermöglicht schnelle erste Erfolge und klare Steuerung, stößt jedoch mit wachsender Zahl an Use Cases häufiger an Kommunikationsgrenzen. Ein hybrides, föderiertes Modell kombiniert zentrale Standards mit stärker fachbereichsnahen Analysts und ist deshalb oft besonders wirksam, wenn Datenarbeit skalieren und gleichzeitig nah am Business bleiben soll.

Use Cases schaffen Klarheit über Ziele, Anforderungen und erwarteten Mehrwert. Sie helfen dabei, Nutzerbedürfnisse besser zu verstehen, die Kommunikation zwischen Fachbereichen und Umsetzungsteams zu verbessern, Prioritäten zu setzen und den Projekterfolg messbar zu machen. Gerade bei der Einführung von BI- oder KI-Lösungen sind konkrete Use Cases entscheidend, weil sie verhindern, dass Technologien ohne klaren geschäftlichen Nutzen eingeführt werden.

Der Data Value Creator ist die zentrale Rolle, die Data Thinking dauerhaft im Unternehmen verankert. Er verbindet Datenexpertise mit geschäftlichen Zielen, identifiziert und priorisiert wertschöpfende Use Cases und sorgt dafür, dass aus einzelnen Ideen langfristig wirksame Dateninitiativen werden. Gleichzeitig stärkt er die Datenkultur im Unternehmen und wirkt als interner Treiber dafür, dass datengetriebene Projekte nicht nur gestartet, sondern auch nachhaltig in die Praxis überführt werden.