Data Thinking: Digitalisierung wird erfolgreiche Realität

Mit der ersten Einführung ins Data Thinking haben wir kürzlich ein modernisiertes Denken beschrieben, das Unternehmen brauchen, um die eigene Digitale Entwicklung zu beginnen und fortzuführen. Dargestellt anhand der grundlegend wichtigen Methodik eines einzigartigen Vorgehensmodells, dem Data Leadership Process Model. Hier führen wir aus, wie diese Entwicklung weitergeht.

„Wenn du es dir vorstellen kannst, kannst du es auch realisieren.“

Kurzes Recap: Data Thinking bedeutet für Unternehmen im ersten Schritt, prinzipiell darüber nachzudenken, inwiefern Daten eine Rolle für das eigene Business spielen und vorhandene Informationen wertschöpfend genutzt werden können.

Ausgeführt wird dies anhand eines praxisorientierten und -erprobten Vorgehensmodells, das Unternehmen strukturiert, fundiert und kompetent angeleitet durch den kompletten Prozess der Digitalen Entwicklung führt: das Data Leadership Process Model (*umDLPM). 

Aus dem Modell wird ersichtlich, dass Data Thinking nicht nur bedeutet, grundlegend „aus Datensicht“ aus Dinge heranzugehen, sondern weit darüber hinaus geht: Im Sinne der individuellen Digitalen Entwicklung werden Prozessketten ganzheitlich erfasst und zu Ende gedacht.

Vom Data Thinking zur Data Solution

Nach der initialen Phase folgen die konkreten einzelnen Entwicklungsschritte und -zyklen auf dem Weg zu einer wirklichen Lösung und Anwendung – zur Data Solution.

Elementar und einzigartig für die nun folgende Phase sind die Praxisrelevanz und Anwendungsfähigkeit. Herkömmliche Beratungsansätze und Herangehensweisen nähern sich der Digitalisierung oft nur aus Business-Perspektive. Sie markieren beispielhaft, dass ein Data-Case möglich ist und wie er funktionieren könnte, bleiben dann aber beim Prototypen und Proof of Concept stehen.

„Erfolg hat drei Buchstaben: T U N“, brachte es schon Goethe treffend auf den Punkt. In eben diesem Sinne bedeutet Data Thinking, komplette Lösungen zu schaffen und umzusetzen, die sich ins gesamte Unternehmen integrieren lassen.

In den abgebildeten Entwicklungszyklen – Fragestellung und Use Case-Definition (Ideation), Datenerfassung und -konsolidierung (Data Pool), Datenauswertung und Applikationsentwicklung (Exploration) – entstehen deshalb Prototypen und Proofs of Concept als Mittel zum Zweck. Um zu validieren, dass ein Daten-Case funktioniert, und schließlich reale Produkte und anwendbaren Projekte daraus abzuleiten: Data Solutions mit spürbarem Mehrwert für das eigene Business.

In der nächsten und abschließenden Phase gilt es, die ganzheitlich erfasste Prozesskette denkend und handelnd fortzusetzen. Dies reicht von der Umsetzung der einzelnen Data Solution bis zur handlungsfähigen Implementierung digitaler Skills in das Unternehmen und seine Organisation.

Wie sich dies weiterhin strukturiert, fundiert und kompetent angeleitet vollzieht, beschreibt der nächste Beitrag: Von der Data Solution zum Data Enterprise.
 

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