Data Thinking

Mit neuer Innovationsmethode zum datengetriebenen Unternehmen

Was ist Data Thinking?

Big Data und Machine Learning bergen nach wie vor das größte Potential für Unternehmen Wettbewerbsvorteile zu erarbeiten, aber in den wenigsten Fällen werden die Technologien wirklich erfolgreich und umsatzsteigernd eingesetzt. Was es dazu heute braucht, ist ein radikales Umdenken wie Unternehmen mit ihren Daten umgehen.

Data Thinking vereint die beiden Komponenten Data Science und Design Thinking zu einem ganzheitlichen Ansatz für datengetriebene Innovationen. Data Thinking ist eine neue, einzigartige Innovationsmethode, die sich vom herkömmlichen Big Data Consulting entfernt. Nicht die Technologie und das Sammeln von Daten stehen im Fokus, sondern das Data Design für Anwendungsfälle mit hohem Geschäftspotenzial.

Data Thinking Methode

 

Bei der systematischen Identifizierung dieser Data Use Cases folgt die Data Thinking Methode der des Design Thinking – und stellt die Bedürfnissen des Kunden bzw. Nutzers in den Mittelpunkt aller Überlegungen.

Data Thinking ist ein hoch iterativer und kosteneffizienter Data Science-Ansatz, der schnelles Feedback direkt vom Nutzer einfordert und potenzielle Lösungen sowie Hypothesen kontinuierlich testet, analysiert und optimiert. Durchschlagende, datengetriebene Anwendungsfälle lösen ein Umdenken innerhalb der Organisation aus – und beschleunigen die unternehmensweite, digitale Transformation.

Whitepaper: Data Thinking

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Data Thinking vs. traditionelle Big Data-Ansätze

Data Science, Machine Learning und künstliche Intelligenz spielen bei vielen Unternehmen heute schon eine zentrale Rolle. Und trotzdem bleiben die Ergebnisse von Data Innovation-Projekten und der Erfolg von Data Monetization LINK) meist hinter den Erwartungen zurück. Warum? Weil herkömmliche Big Data-Ansätze, die Technologien in den Vordergrund stellen, den Ansprüchen einer ganzheitlichen, datengetriebenen Unternehmensstrategie nicht mehr gerecht werden. Riesige Datenmengen werden meist ohne Ziel gesammelt und erst in einem zweiten Schritt als Grundlage für die Identifizierung von Anwendungsfällen genutzt.

Data Thinking stellt die wirklich geschäftsrelevanten Use Cases an den Anfang jeder Datenstrategie – und definiert erst dann, welche Daten in welcher Qualität für die Implementierung von Machine Learning benötigt werden.

Die 5 Prinzipien des Data Thinking

Die 5 Prinzipien des Data Thinking

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Marc Weimer-Hablitzel

Principal

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