Was Sie über Data Thinking wissen müssen

Mit Data Sciences, den Datenwissenschaften, stehen Unternehmen seit Big Data Unmengen von Informationen zur Verfügung, um bessere Entscheidungen zu treffen, Produkte besser zu vermarkten und ihre Zielgruppe direkter anzusprechen. Gleichzeitig stellt die Innovationsmethode Design Thinking seit Jahren den Nutzer in den Mittelpunkt. Relevante Lösungen für echte Probleme starten seitdem mit der User Experience. Nun steigt die Popularität der Symbiose beider Disziplinen: Data Thinking. Mit ihrer Hilfe verschaffen sich Unternehmen wettbewerbsstarke Geschäftsmodelle und ziehen der Konkurrenz davon.

 

Was ist Data Thinking?

 

Vernetzte Technologien sammeln Personendaten, Konsumdaten, Ortungsdaten und viele weitere täglich zu Big Data. Noch nie versorgten umfassende Datensammlungen im Internet, auf Verkehrskameras und bei Kassenapparaten Unternehmen und Behörden mit so vielen Daten. Innovative Geschäftsmodelle basieren auf der Analyse und Nutzung von Daten zu bestimmten Zwecken. Data Science ist zu einer eigenen Disziplin mit Werkzeugen aus der Mathematik, Statistik und Computertechnologie geworden. Die Wissenschaft von den Daten trifft nun auf Design Thinking. Die Entwicklungsmethode für Produkte und Dienstleistungen setzt auf Co-Creation und die Erfindung relevanter Angebote ausgehend von Use Cases. Der Nutzer und seine vielleicht noch unausgesprochenen Bedürfnisse stehen hier im Vordergrund. Design Thinking nutzt die kreativen Potenziale der Gruppe, um einen Wert für den Kunden zu erschaffen. Die besten Komponenten aus Data Science und Design Thinking ergeben zusammen Data Thinking.

Die neu entwickelte, immer beliebter werdende Methode wird sowohl in corporate Unternehmen als auch in StartUps im Innovationsprozess genutzt. Data Thinking ist ein iterativer und produktiver Ansatz. Er erfordert unmittelbares Feedback direkt vom Nutzer. Die entwickelten Lösungen werden damit ständig getestet, analysiert und optimiert. Überzeugende, datenorientierte Use Cases führen zu einem Neudenken in der Organisation und beschleunigen die digitale Transformation in der corporate Welt. Wie können Unternehmen nun diesen vielversprechenden Ansatz nutzen, um für Nutzer wertvolle Dienstleistungen anzubieten?

 

Mit Data Thinking innovative, usernahe Produkte und Services generieren

 

Mit Data Thinking kreieren Prozessteilnehmer neue Dienstleistungen mit Fokus auf Daten. Use Cases stellen Nutzerbedürfnisse dar. Die Data Thinking-Methode qualifiziert die Marktrelevanz der Use Cases und die Wirksamkeit der entwickelten Lösungen mit Daten. Die iterative Vorgehensweise bei Data Thinking und der ständige, strukturierte Kontakt mit dem User erlauben eine schnelle Entwicklung der neuen, funktionierenden Lösung. Ein begrenzter Markttest ist schon im Verlauf enthalten. Für das innovative Unternehmen bedeutet dies sofortige Wirksamkeit auf dem Markt. Eine anfangs womöglich kleine Usergruppe verwendet das Produkt, gibt Feedback, generiert Daten und ermöglicht eine laufende Verbesserung des Angebots. Auf diese Weise beschleunigt Data Thinking Time-To-Market rasant. Bei den steigenden Anforderungen der User schlagen sich schnelle und agile Unternehmen im Wettbewerb mit der Data Thinking Methode deutlich besser.

 

Intuitives Werkzeug für unternehmensweite Digitaliserung

 

Bei Data Thinking können alle mitmachen. Der Prozess lässt sich so einfach und intuitiv gestalten, dass die ganze Organisation mitzieht. Wenn sich ein Unternehmen auf den Weg der digitalen Transformation begibt, ist Data Thinking ein geeignetes Mittel. Die gemeinsame Erschaffung von nutzerorientierten Lösungen steht im Mittelpunkt. Das heisst, wer sich in andere hineinversetzen kann, hat gute Voraussetzungen. Wer weiss, welche Herausforderungen die Zielgruppe der Firma hat, ist ein wertvolles Mitglied eines Data Thinking Prozesses. Mathematiker oder Statistiker zu sein, ist hingegen nicht notwendig. Inzwischen unterstützen online Analysewerkzeuge und Data Thinking-Profis als Moderatoren den Prozess. Wichtig sind der Dialog und die Zusammenarbeit mit den Usern. Wer sinnvolle Use Cases aufsetzen kann, mit seinen Nutzern gemeinsam weiterentwickelt, Erkenntnisse durch Daten stützen kann und immer weiter optimiert, bis die Anwendung einen Wertvorteil darstellt, ist ein Data Thinker. Diese Kompetenzen sind sowohl in agilen StartUps gefragt wie in corporate Unternehmen, die sich für die digitale Zukunft rüsten.

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