Vielleicht kommen Ihnen diese Situationen bekannt vor…
Sie wollen die Aktivitäten Ihres Unternehmens mit digitalen, datenbasierten Ansätzen weiterbringen. Die Möglichkeiten und Herausforderungen des digitalen Wandels sind offensichtlich, daher ergibt ein auf Daten aufbauendes Neudenken bestimmter Unternehmensstrategien durchaus Sinn. Sie haben durch kreative Methoden wie Design Thinking eine Strategie aufgebaut und wissen genau, welche Daten-zentrierte Lösungen Sie dafür entwickeln müssen – doch die technischen Abteilungen stellen sich quer. Design Thinking schön und gut, doch haben Ihre Use Cases nicht genügend berücksichtigt, welche Herausforderungen auf Seite der Daten und betroffenen IT-Systeme eigentlich bestehen.
Oder ist es anders herum geschehen: Sie und Ihr Team haben Ihre Expertise in der Datenanalyse ausgenutzt, um eine vielversprechende Datenlösung für Ihr Unternehmen zu entwickeln. Die technische Umsetzung der Maßnahmen ist klar – Was fehlt, ist ein klares Verständnis dafür, ob diese Lösung einen echten “Business Value” für das gesamte Unternehmen bringt. Wie soll die Lösung nachhaltig im Unternehmen implementiert werden? Welchen Nutzen bringt sie nicht nur dem Team, sondern potentiell auch den Kunden und internen Nutzern? Ist das Kosten-Nutzen-Verhältnis für diese Lösung richtig?
Design Thinking trifft Data Mining – Warum Data Thinking der Weg in die Zukunft ist
Unternehmensstrategie und Data Science, beide Seiten sind heutzutage unerlässlich für den Erfolg. Umso wichtiger ist es daher, diese Parteien bereits auf der konzeptionellen Ebene zusammenzuführen. Design Thinking und Data-Mining-Ansätze wie CRISP-DM (Cross-industry standard process for data mining) bieten viel Potential in ihren jeweiligen Anwendungsbereichen, doch es fehlt die Übertragung, die Zusammenführung dieser Ideen für eine nachhaltige Datenstrategie.
Das Digital Engineering Center von Detecon hat daher Data Thinking entwickelt, eine innovative Methode, die das Beste aus Design Thinking und CRISP-DM vereint.
Strategisch und agil voraus – Der Design-Thinking-Ansatz
Die rasante Geschwindigkeit, in der heute innovative Technologien entwickelt werden, fordert von Unternehmen ein hohes Maß an Anpassungsfähigkeit. Kreative Methoden wie Design Thinking helfen dabei, outside-the-box zu denken und flexible Lösungen für die Herausforderungen der digitalen Transformation zu finden. Gleichzeitig ermöglicht Design Thinking einer Organisation, nicht nur interne sondern auch externe Faktoren in der Strategiefindung zu berücksichtigen.
Data Thinking bedient sich dieses Ansatzes, um die Bedürfnisse der Kunden zu erörtern und mit Daten-basierten Lösungen zu verknüpfen. Es erlaubt, Strategie und Kreativität in die Entwicklung neuer Lösungen einzubringen und verankert den Prozess damit nachhaltig in der Geschäftsentwicklung.
Der Schlüssel liegt in den Daten – Data Mining und CRISP-DM
Kreatives, zukunftsorientiertes Denken ist ein wichtiger Schlüssel zum Erfolg. Häufig werden diese Methoden jedoch ohne oder mit nur minimaler Einbeziehung der Fachexperten genutzt. Einen digitalen Fahrplan für eine Organisation zu entwickeln, ohne die Data Scientists und IT-Fachleute ins Boot zu holen, ist langfristig nicht haltbar. Mit Data-Mining-Frameworks wie der CRISP-DM sind dafür geschaffen, datengetriebene Lösungen zu entwickeln. Sie sind jedoch stark in den technischen Feldern verortet und werden bisher selten von Entscheidern und Strategen berücksichtigt.
Hierin liegt der größte Vorteil von Data Thinking. Erstens verbindet es die konkreten technischen Ansätze des CRISP-DM mit den häufig eher abstrakten Konzepten der Design-Thinking-Methode. Zweitens bietet es aber auch eine Möglichkeit, Daten- und IT-Experten von Anfang an mit an den Tisch zu bringen und die Konzeption neuer Maßnahmen aktiv mitzugestalten.
Data Thinking in der Praxis – Innovation mit Process Mining
Data Thinking ist ein Framework zur Erforschung, Gestaltung, Entwicklung und Validierung von datengetriebenen Lösungen mit einem benutzer-, daten- und zukunftsorientierten Fokus. Es ist daher leicht erkennbar, dass Data Thinking der klare Weg in die Zukunft ist. Wie können Unternehmen dieses Framework aber gewinnbringend in der Praxis anwenden?
Die Antwort bietet Process Mining. Als Methode zur Datenanalyse von Geschäftsprozessen hat Process Mining klare Wurzeln in der Data Science. Tools wie LANA Process Mining gehen jedoch einen Schritt weiter. Mithilfe von Machine Learning und vielseitigen Analyse- und Controlling-Features ist Process Mining mit LANA ein mächtiges Werkzeug für nachhaltige Geschäftsentwicklung.
In Detecons Data Thinking Framework fungiert Process Mining als ideales Bindeglied zwischen den strategischen und datenbasierten Denkansätzen. LANA erlaubt beiden Seiten, zukunftsorientiert an der Optimierung der Geschäftsabläufe mitzuwirken.