Data Driving Thinking

Mit Design Thinking zum richtigen Data Mindset

Daten gelten als vierter Produktionsfaktor – diese Erkenntnis hat sich mittlerweile in den meisten Führungsetagen durchgesetzt. Entsprechend haben die meisten Konzerne und innovative Mittelständler in den Aufbau einer Big-Data-Infrastruktur investiert. Nun gilt es, die verborgenen Schätze aus dem Datenmeer zu heben und den Mehrwert anhand praxisnaher Anwendungsfälle aufzuzeigen. Doch treffen traditionelle Denkmuster auf ganz neue Produkte, mit immer schnelleren Entwicklungsprozessen und tendenziell kürzeren Lebenszyklen – eine zum Scheitern verurteilte Kombination.

Ein zeitgemäßer Ansatz, der im Produktmanagement bereits etabliert ist und genau dort das letzte Quäntchen Innovationskraft freisetzt, ist Design Thinking. Dabei handelt es sich um einen iterativen Ideenfindungs und -validierungsprozess, bei dem die Wünsche und Bedürfnisse der Anwender durchgängig im Fokus stehen. Der Nutzer und Entwickler müssen dabei stets im engen Austausch stehen. Design Thinker stellen dem Nutzer gezielte Fragen und analysieren dessen Abläufe. Erste Ideen und Vorschläge werden bereits möglichst früh vorgestellt, damit bereits lange vor der Fertigstellung das Feedback der Anwender in die weitere Realisierung einfließen kann. Somit orientiert sich die gesamte Entwicklungsphase am Markt – Fehlentwicklungen und Flops lassen sich weitgehend vermeiden.

Der Design Thinking Prozess führt crossfunktionale Arbeitsgruppen durch  sechs  Phasen:

In der ersten Phase, dem Verstehen, definiert die Arbeitsgruppe den Problemraum. In der darauffolgenden Phase des Beobachtens ist es entscheidend, die Aktivitäten im Kontext, also vor Ort, durchzuführen und Anwender in ihrem jeweiligen Umfeld zu befragen. In der dritten Phase werden die gewonnenen Erkenntnisse zusammengetragen. In der nachfolgenden Phase der Ideenfindung entwickelt das Team zunächst eine  Vielzahl von Lösungsoptionen. Abschließend werden beim Prototyping, in der fünften Phase, konkrete Lösungen entwickelt, die in der letzten Phase an den Zielgruppen auf ihren Erfolg getestet werden.

Beim Design Thinking mag es zwar eine grundsätzliche Prozessfolge geben – der eigentliche Mehrwert steckt jedoch in der dafür nötigen Denkweise und der Einstellung gegenüber dem Experimentieren sowie die Arbeit in einem interdisziplinären Team.

Data Driven Thinking überträgt diesen Ansatz auf die Mehrwert-Generierung unter Einsatz von Datenanalytik und leistet einen Transfer dieser systematischen Herangehensweise an komplexe Problemstellungen im Hinblick auf die Realisierung dafür angesetzter Big Data Projekte. Hierbei fließen tiefgründiges Wissen in Markttrends und Entwicklungen sowie die speziellen Bedürfnisse der Nutzer ein und werden mit profunder Expertise in Big Data Analytics verknüpft. Im Ergebnis werden Anwendungsfelder bereits vor der detaillierten Ausgestaltung im Hinblick auf Mehrwert und Wirtschaftlichkeit hinreichend überprüft, um Fehlentwicklungen bereits im Frühstadium zu erkennen und gleich zu Beginn Erfolge bei Big Data Lösungen zu erzielen.

Über DATANOMIQ

DATANOMIQ ist der herstellerunabhängige Lösungs- und Service-Partner für Business Analytics, Data Science und Industrie 4.0. Wir erschließen die gewaltigen Ergebnispotenziale durch Big Data erstmalig in allen Bereichen der Wertschöpfungskette. Dabei setzen wir auf die besten Köpfe und das umfassendste Methoden- und Technologieportfolio in unserer Branche.

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