Zusammenfassung
Um ein neues datengetriebenes Unternehmen zu gründen oder um Ihr Unternehmen in ein datengetriebenes Unternehmen zu verwandeln, benötigen Sie zunächst eine Datenstrategie. Sie haben dies in unserem vorherigen Artikel über Datenstrategie und Datenstrategie-Design gelernt. Eine Datenstrategie definiert, wie Sie aus Ihren Unternehmensdaten Werte erzeugen, welche Daten Sie benötigen und wie Sie Informationen aus diesen Daten extrahieren. Die Methode zum Erstellen einer solchen Datenstrategie wird als Datenstrategie-Design bezeichnet und ist eine Kombination aus Design Thinking und Data Science. In diesem Artikel erfahren Sie, wie Sie diese Werkzeuge verwenden, um erfolgreiche Datenstrategien selbst zu entwerfen.
Die Lesezeit beträgt etwa 10 Minuten.
Was ist das Datenstrategie-Designkit?
Der erste Schritt zu einem erfolgreichen, datengetriebenen Unternehmen besteht darin, eine Datenstrategie zu entwerfen. Daher benötigen Sie die richtigen Visualisierungswerkzeuge. Daten sind etwas sehr Abstraktes, ebenso abstrakt ist eine Strategie. Folglich ist eine Datenstrategie etwas zu abstrakt, um zwischen Personen aus verschiedenen Bereichen alleine durch Sprache oder Text kommuniziert zu werden. Für eine erfolgreiche Datenstrategie benötigen Sie ein interdisziplinäres Team: Sie benötigen einen Experten zu diesem Thema, um die richtigen Fragen zu stellen, z.B. einen Marketingmanager; Sie benötigen einen Data Scientist oder Business Analyst, um die Antworten in den Daten zu finden und Sie benötigen einen IT-Spezialisten, um die Daten aus den relevanten Quellen zu extrahieren. Diese Menschen müssen miteinander reden, die möglichen Lösungen besprechen und vor allem müssen sie verstehen, was der jeweils andere sagt. Sie werden jedoch unterschiedliche Denkansätze haben und unterschiedliches Vokabular verwenden.
Sie haben vielleicht die Phrase “Sehen ist Glauben” gehört – ich könnte sagen: “Sehen ist verstehen“. Menschen werden das, was sie sehen können, auch besser verstehen. Visualisierung ist eine universelle Sprache. In unseren Datenstrategie-Workshops bei Datentreiber (einem Unternehmen für Datenstrategie-Beratung) sind wir schon oft darauf gestoßen: Nachdem die Teilnehmer die visuelle Skizze einer Datenstrategie gesehen hatten, verstanden sie diese besser. Und wenn Menschen etwas verstehen, akzeptieren und unterstützen sie es letztendlich. Damit eine Datenstrategie funktionieren kann, müssen Ihre Mitarbeiter sie verstehen, akzeptieren und unterstützen, da sie für die Umsetzung der Strategie verantwortlich sind, indem sie die erforderlichen Lösungen implementieren und das datenorientierte Denken in die Unternehmenskultur integrieren. Aus diesem Grund haben wir das Datenstrategie-Designkit entwickelt: ein Werkzeugkasten mit visuellen Vorlagen, die interdisziplinären Teams bei der Entwicklung und Diskussion von Datenstrategien helfen.
Dieses Designkit ist kostenlos verfügbar – in Deutsch und Englisch. Das Designkit besteht aus 12 Werkzeugen (d.h. Canvas-Vorlagen) – zwei davon kennen Sie wahrscheinlich bereits und diese wurden nicht von Datentreiber, sondern von Strategyzer entworfen: Das Analytic-Anwendungsfall Canvas ist Ihr Ausgangspunkt, um Datenprodukte aus Anwendersicht darzustellen, und das Geschäftsmodell / -fall Canvas hilft Ihnen, das Datenprodukt in Ihr Geschäftsmodell zu integrieren. Zu Beginn empfehlen wir, die beiden Bücher “Value Proposition Design: How to Create Products and Services Customers Want” und “Business Model Generation: A Handbook for Visionaries, Game Changers, and Challengers” zu lesen.
Neben diesen beiden Canvas enthält das Datenstrategie-Designkit derzeit die Werkzeuge “Datenstrategie“, “Datenlandschaft” und “Analytik-Reifegrad“, die von Datentreiber entwickelt worden sind.
Es gibt außerdem einen Design Guide, in dem wir typische Entwurfsmuster sammeln, kategorisieren und beschreiben. In diesem Handbuch wird erläutert, wann und wie welches Werkzeug zu welchem Zweck verwendet wird und wie die Werkzeuge kombiniert werden. Sie sollten Sie sich ein spezielles Tool namens Datenstrategie-Designkit ansehen. Diese Vorlage zeigt eine Übersicht aller Designkit-Werkzeuge und ihrer Abhängigkeiten:
Wie startet man mit Datenstrategie-Design?
Ihnen steht eine SlideShare Präsentation zur Verfügung, die Ihnen das Projekt erklärt und Ihnen eine Einführung in die Methode des Datenstrategie-Designs zur Produktentwicklung vermittelt:
Der beste Weg, um eigenes Projekt zu starten, ist das Datenstrategie Canvas:
Deutsche Blog-Leser sollten sich auch unsere Website zum Thema Datenstrategie-Design anschauen. Dort finden Sie eine Einführung in die Methode und eine Detailseite für jedes Canvas Model und die Tutorials zur Anwendung eines jeden Canvas Model.
Um Sie up-to-date zu halten, haben wir einen monatlichen Newsletter und verschiedene Social Media Kanäle (z.B. Twitter, Facebook, LinkedIn, YouTube).
Für diejenigen, die die Methode des Datenstrategie-Designs aus erster Hand und durch praktische Übungen erlernen möchten, bieten wir regelmäßig Seminare an. Zu guter Letzt noch eine Bitte: geben Sie uns Ihr Feedback zu den Datenstrategie-Design Tools. Wir schätzen Ihre Meinung sehr und arbeiten kontinuierlich an der Verbesserung unserer Werkzeuge.
Fazit
Sie brauchen die richtigen Werkzeuge für die richtige Aufgaben. Wenn es Ihre Aufgabe ist, herauszufinden, wie Sie aus den Daten Ihres Unternehmens Nutzen ziehen können, ist das Datenstrategie-Designkit das richtige Toolkit für Sie – und Ihr Team. Das Entwerfen einer Datenstrategie ist keine Ein-Mann-Show: Sie brauchen z.B. einen Marketing Spezialisten, einen Data Scientist und einen IT-Experten, um eine erfolgreiche Marketinganalyselösung zu erstellen. Seien Sie sich dessen bewusst: Dies erfordert Zeit und viele Versuche, bis Sie die richtige Lösung finden. Denken Sie daran: Sie müssen frühzeitig versagen, um schneller erfolgreich zu werden. Das bedeutet, dass das Design von Datenstrategien Ihnen hilft, früh herauszufinden, was NICHT funktioniert, bevor Sie ein kostspieliges und langwieriges IT-Projekt beginnen und am Ende feststellen, dass es für Ihr Unternehmen keinen Wert schafft. Die gute Nachricht ist: Die Tools sind frei verfügbar und stehen Ihnen kostenlos zur Verfügung. Mit unseren Tutorials können Sie auch schnell und einfach loslegen. Mögen die Daten mit Ihnen sein!
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