Data Thinking: Mit innovativem Framework zu datenbasierten Lösungen

Die Digitalisierung ist bekanntlich die industrielle Revolution der Gegenwart. Buzzwords, wie künstliche Intelligenz, Big Data oder Machine Learning prägen dabei nicht nur den digitalen Wandel, sondern auch unseren Berufsalltag.  Vier von fünf Unternehmen sind überzeigt, dass datengetriebene KI-Lösungen ihre Branche nachhaltig verändern wird. Bis 2025 können wir so allein in Deutschland rund 350 Millionen Euro Kosten einsparen und den Unternehmensumsatz um 150 Millionen Euro steigern. Doch wusstest Du, dass es 60 % der Datenprojekte nicht über die Test- und Experimentierphase hinausschaffen? Grund dafür ist, dass es meist kein gängiges Datenwerkzeug oder eine einheitliche Datenstrategie gibt. Oftmals werden die Bedürfnisse der Nutzer nicht klar genug definiert oder die gewünschten Ziele nicht ausdrücklich festgelegt. Hier setzt Data Thinking an: Die datengetriebene Innovationsmethode beantwortet wirtschaftliche Fragen mit einem datenbasierten Mindset. Wir zeigen Dir, wie Du mit Data Thinking Dein Unternehmen vor dem Konzept der Planlosigkeit bewahrst und Daten als Innovationstreiber nutzen kannst.

Daten als Grundlage für eine starke Strategie

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Bild 1: Data Thinking als Kombination aus Data Science und Design Thinking 

Daten erzeugen Wissen und Wissen ist bekanntlich Macht. Das Data Thinking (zu Deutsch: Daten denken) ist die Kombination aus Data Science (Datenwissenschaft) und dem Design Thinking (Entwurfsdenken). Doch was genau bedeutet das? Beim Data Thinking fragst Du Dich, wie Du aus Daten einen Unternehmenswert erzeugen kannst. 

Die Antwort auf diese Frage liefert Dir das Design Thinking. Der Kreativprozess zur Ideenfindung identifiziert die Bedürfnisse der Nutzer und geht dabei konkret auf die Wünsche und mögliche Use Cases ein. Auf kreativem Weg entwickelst Du Lösungen für datengetriebene Herausforderungen. Als Business-Experte stellst Du so die Bedürfnisse des Nutzers in den Mittelpunkt aller Überlegungen. Durch ein iteratives Vorgehen stellst Du außerdem sicher, dass Deine Lösungsidee die Nutzeranforderungen erfüllt und bewertest sie mit festgelegten KPIs. Kläre hier also folgende Fragen:  

  • Welche Probleme hat Dein Nutzer?
  • Wie kannst Du diese datengetrieben lösen?

Im Anschluss entwickelst Du diese kreativen Lösungen mithilfe von Data Science-Methoden zu vollständigen Datenlösungen weiter. Beispielsweise Data Mining und Data Analytics sind mächtige Werkzeuge, um Trends und Zusammenhänge zu erkennen. Sie ermöglichen es Dir, das gesamte Datenpotenzial auszuschöpfen, indem Wissen aus den Daten generiert wird. Durch die Zusammenarbeit mit IT-Experten und Data Scientists kannst Du frühzeitig prüfen, ob das Projekt realisierbar ist. Dabei ist es wichtig einzuschätzen, ob beispielsweise die notwendigen Formen der Datenverarbeitung möglich sind und die benötigte Systemarchitektur vorhanden ist. Kläre hier also folgende Fragen:

  • Welche Daten stehen Dir zur Lösung zur Verfügung?
  • Ist die Lösung technisch umsetzbar?

Die Grundidee des Data Thinkings ist es, dass Du durch die Zusammenarbeit in einem interdisziplinären Team auf kreative Weise nutzerzentrierte und datengetriebene Lösungen entwickelst. 

Schritt für Schritt zum Datenglück

Daten allein enthalten leider keine Lösungsanleitung: Welche Probleme hat Dein Nutzer und lassen sich Deine Vorhaben praxisrelevant implementieren? Beim Data Thinking gilt es an dieser Stelle Qualität vor Quantität und Konzept vor Planlosigkeit zu setzen. Der Data Thinking-Prozess hilft Dir dabei, strukturiert datenbasierte Lösungen zu entwickeln. Er gliedert sich in drei wesentliche Schritte:

  1. Erkundung
  2. Ideenfindung
  3. Evaluation
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Bild 2: Der iterative Data Thinking-Prozess 

Der erste Schritt ist die Erkundung. Getreu dem Motto “Fall in love with the problem, not a particular solution.” geht es darum, Dich auf die Problemstellung zu fokussieren. Diese musst Du außerdem klar und möglichst genau formulieren. Hierzu analysiert Du den konkreten Use Case und wertest bereits bestehende Unternehmensdaten aus. Welche Daten kannst Du schnell mit geringem Aufwand angehen und trotzdem einen großen Impact erzielen, und bei welchen Datenbeständen musst Du mehr Zeit einplanen? Gegen Ende der Erkundung legst Du gemeinsam mit Deinem Projektteam fest, anhand welcher Kennzahlen oder Metriken die Lösungsideen evaluiert werden sollen. Die Erkundung legt hier den Grundstein für das weitere iterative Vorgehen. 

Der zweite Schritt ist die Ideenfindung. Ob neue Produkte, innovative Services oder erfolgsversprechende Geschäftsmodelle – hier kannst Du Dein gesamtes kreatives Potenzial entfalten. Dafür definierst Du in Zusammenarbeit mit dem IT-Team die Anforderungen an die Datenqualität und -struktur. Welche Datenquellen können abgesehen von bestehenden Datenquellen hilfreich sein? Teile Deine Ideen mit deinem Projektteam und erarbeitet euch eine wertvolle Datenbasis. Die Herausforderung besteht allerdings nicht darin, besonders viele Daten zu sammeln. Beschränke Dich auf die notwendigen und vielversprechendsten Daten. Aufbauend darauf entwickelst Du Prototypen und MVPs, sogenannte minimal funktionsfähige Produkte. Mit ihnen erweckst Du die wichtigsten Charakteristika Deiner Idee zum Leben.

Der dritte und abschließende Schritt des Data Thinkings ist die Evaluation. Deine Lösungsideen werden hier auf Herz und Nieren geprüft. Dazu stellst Du Deinen Prototyp ausgewählten Testnutzern innerhalb oder außerhalb Deines Unternehmens vor. Diese testen Deine Lösung und geben Dir Feedback zur Idee und Umsetzung. Aufbauend darauf evaluierst Du anhand der in der Erkundung festgelegten Kennzahlen und Metriken die Idee nochmal objektiv. Im Anschluss beginnt der Prozess des Data Thinkings erneut. Dies geschieht solange, bis Deine Lösung in der Evaluation alle erforderlichen Zielwerte in den KPIs erfüllt. Dann ist Dein Ziel erreicht und das Produkt kann auf den Markt gebracht werden.  

Mit Data Thinking zum datengetriebenen Unternehmen

Die Vorteile von Data Thinking liegen auf der Hand: Das Framework hilft Dir und Deinem Unternehmen, nutzerorientierte und datengetriebene Lösungen zu entwickeln. Der Business-Fokus sorgt dafür, dass Daten nicht nur sinnlos gesammelt und gespeichert werden, sondern gewinnbringend eingesetzt werden. Gleichzeitig sichert der frühe IT-Input die technische Umsetzbarkeit. Der positive Nebeneffekt: Teamwork aus allen Bereichen erhöht die Akzeptanz der Lösung im Unternehmen.

Die Möglichkeiten und Potenziale der Digitalisierung sind meist noch unternehmerisches Neuland. Die digitale Transformation ist kein einzelner Schritt, sondern viel mehr ein kontinuierlicher Prozess, der Korrekturen und Anpassungen erfordert. Data Thinking bietet Dir ein Werkzeug, mit dem Du die Datennutzung step-by-step in die Unternehmenskultur integrieren kannst. Auf diese Weise kann Dein Unternehmen von Beginn an in datengetriebene und nutzerzentrierte Lösungen investieren, die einen messbaren Business Impact haben. Der Datenprozess ist keine Black Box mehr. Die iterative Vorgehensweise und der stetige Austausch mit den Nutzern garantieren Dir eine transparente Problemlösung mit Aussicht auf Erfolg.

Möchtest Du Dein Unternehmen nun auf den Weg zum datengetriebenen Business bringen? Mit dem Konzept des Data Thinkings gelingt es Dir, eine unternehmensweite Datenstrategie aufzubauen. Melde Dich gerne bei uns und wir helfen Dir, die digitale Entwicklung Deines Unternehmens zum Erfolg zu führen.

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Rebecca Marzahn
Rebecca Marzahn
Rebecca gehört bei StackFuel fast schon zum alten Eisen. Mehr als 2 Jahre ist sie jetzt an Bord und Assistentin für Marketing und Vertrieb. Wenn Sie nicht gerade Beiträge für Social Media oder den Blog schreibt, jongliert sie geschickt zwischen den beiden Abteilungen. Als echte Powerfrau ist sie nebenbei noch in den letzten Zügen ihres Masterstudiums. In ihrer Freizeit widmet sich Rebecca leidenschaftlich dem Hundesport und nimmt mit ihren beiden Hunden an Wettkämpfen teil.

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