Erfolgsquoten datengesteuerter Projekte steigern

Data Thinking

©metamorworks – stock.adobe.com
Steffen Kuhn

Steffen Kuhn

Managing Partner für das Chapter Strategy & Innovation und Gründer der Digital Engineering Center,
Detecon International
Dr. Igor Schnakenburg

Volker Worringer

Senior Data Scientist,
Detecon Digital Engineering Center (DEC)

Viele innovative Geschäftsmodelle werden durch den intelligenten Einsatz von Daten und Algorithmen sehr effektiv erweitert oder gar erst möglich gemacht. Sei es, um digitalen Mehrwert zu erzielen, oder sei es, um Prozesse effizienter zu gestalten. Unternehmen aus allen Branchen schieben KI- und Analytics-Projekte verstärkt in vielfältigsten Funktionsbereichen an. Jedoch stellt sich oftmals bald heraus, dass unklar ist, welche Vorhaben schnell implementierbar sind und wie sich Aufwand und Nutzen von verschiedenen Initiativen vergleichen lassen. Wohl sind erfahrungsgemäß die Ziele und Ideen anfangs einigermaßen klar, sei es, dass die Customer Experience an Touchpoints erhöht werden soll, sei es, dass es darum geht, ineffiziente Durchlaufzeiten bereichsübergreifend zu verkürzen. Schnell zeigt sich, dass blinden Versprechen jedweder KI-Anbieter, dass sie ein oder alle Probleme lösen können, stets mit Skepsis zu begegnen ist. Auch entsteht häufig Dissens über die Art und Weise, wie die datengetriebenen Vorhaben umgesetzt werden sollen. Dies mag daher rühren, dass diejenigen, die Entschlüsse fassen, nicht diejenigen sind, die das Datenprojekt umsetzen sollen. Oder es fehlt die nötige Akzeptanz von Beteiligten. Oder erste Einschätzungen über die vorhandene Datenqualität erweisen sich bald als vorschnell oder mangelhaft. Plötzlich tauchen viele Baustellen auf. Insbesondere die Vielzahl von Berechnungen, um etwa die Eignung von Daten zu überprüfen oder Proofs of Concept verschiedener Szenarien zu erstellen, führt oft dazu, dass der Fokus verloren geht. Im ungünstigen Fall werden Data Use Cases, für die man sich einmal entschieden hat, immer weiter vorangetrieben, obwohl Nutzen und Aufwand in keinem Verhältnis stehen, und die Reißleine wird viel zu spät gezogen. Umgekehrt werden Projekte abgebrochen, obwohl sich zwei Ecken weiter mit neuen Algorithmen durchaus vielversprechende Lösungen ergeben hätten. Wie lassen sich solche Praxisprobleme vermeiden?

Design Thinking, CRISP-Data Mining und Scrum

Zuerst ist es wichtig, einen echten Geschäftsbedarf zu identifizieren. Darüber hinaus ist es unerlässlich, den tatsächlichen Nutzen und die anfallenden Kosten richtig einzuschätzen, bevor der Implementierungsprozess eingeleitet wird. Beides sind keine trivialen Aufgaben, und viele Informationen werden für eine robuste Kosten-Nutzen-Analyse benötigt, um die richtige Entscheidung zu treffen. Bisher gibt es kein spezifisches Standardframework für die Entwicklung datengetriebener Lösungsmodelle. Gängige Frameworks wie Design Thinking beschreiben Prozesse zur Entfaltung der optimalen Nutzerorientierung, Kreativität und Innovationskraft. Der branchenübergreifende Standardprozess für Data Mining (CRISP-DM) beschreibt die notwendigen Prozesse zur Entwicklung datengetriebener Geschäftsmodelle und Lösungen und gewährleistet damit auch die datenwissenschaftliche Perspektive. Agilität beschreibt die Fähigkeit, flexibel und mit erhöhter Geschwindigkeit projektbezogen und organisationsübergreifend Aufgaben zu bearbeiten. Da neue Geschäftsmodelle einen Dreiklang aus eben Innovation, Data Science und Agilität darstellen, ist eine Kombination sinnvoll, um das Beste aus Design Thinking, CRISP-DM und agilem Entwickeln zu einem neuen Framework zu kombinieren. Dies stellt letztlich sicher, dass Data-Projekte mit einer höheren Erfolgsquote abgeschlossen werden können. Bei Detecon nennen wir diese Superposition von Ansätzen Data Thinking.

Sie wollen mehr zu Management-Themen erfahren?

Sie stehen vor einer Management-Herausforderung und benötigen Antworten auf Ihre Fragen? Dann nehmen Sie mit unserem Experten Kontakt auf oder besetellen Sie jetzt das „Handbuch Consulting 2020“!

Lünendonk Handbuch Consulting 2020
Detecon
Stehen Sie vor Management-Herausforderungen und benötigen einen Expertenrat? Nehmen Sie mit den Experten von Detecon International Kontakt auf und nutzen Sie deren Know-how!

Jetzt Experten kontaktieren:



    Themen & Trends

    Aktuelles

    Mehr zum Thema Data Thinking

    Sie stehen vor einer Management-Herausforderung? Dann nehmen Sie mit unseren Experten Kontakt auf!

    Detecon

    Unser E-Book als Download

    Erfahren Sie mehr von unseren Experten Dr. Igor Schnakenburg und Steffen Kuhn. Laden Sie kostenlos den Artikel „Data Thinking“ als E-Book herunter!

    Menü