Data Thinking: Vom Digitalen Wandel im Kopf zur erfolgreichen Big Data-Praxis

Beitrag von The unbelievable Machine Company (*um)
Klaas Bollhöfer
Klaas Bollhöfer, Chief Data Scientist, The unbelievable Machine Company (*um)
The unbelievable Machine Company (*um) Beitrag

Herr Bollhöfer, Sie haben schon viele Unternehmen beim Digitalen Wandel begleitet. Was sind die größten Hürden?
Es gibt oft keine gezielte strategische Digitalisierung und es fehlt der Brückenschlag zwischen Business und IT. Es wird versucht, bestehende Geschäftsprozesse durch Bestandsdaten zu optimieren. Das reicht aber nicht, weil man alten Denkmustern folgt.

Die Basis für ein Big Data-Projekt sind Daten, Algorithmen und Technologien. Was braucht man – außerhalb der IT – noch, damit es zum Erfolg wird?
Ein modernisiertes Mindset. Unternehmen müssen offen für neue Ansätze sein, „aus Datensicht“ an die Dinge herangehen und herausfinden, wie sie Daten für das eigene Business nutzen können. Wir nennen es Data Thinking.

Was ist das Besondere an diesem Beratungsansatz?
Seine Ganzheitlichkeit und Business-Relevanz. Data Thinking leitet die komplette Digitale Entwicklung eines Unternehmens an, integriert alle individuellen Anforderungen und denkt von vornherein die erfolgreiche Anwendung mit.

Wie gestaltet sich das in der Praxis?
Das zeigt unser Data Leadership Process Model. Dieses praxisorientierte und -erprobte Vorgehensmodell ist eine Art Navigationssystem für Unternehmen. Es beginnt weit vor dem eigentlichen Big Data-Projekt und leitet durch den kompletten Prozess des Denkens, Planens und Umsetzens.

Welche Stufen werden dabei bis zur erfolgreichen Big Data-Praxis durchlaufen?
Vom grundlegenden Denken – oder eben Data Thinking – über die Planung und Entwicklung der Data Solution bis zum Data Enterprise. Ziel des Prozesses ist die digitale Souveränität des Unternehmens, das im Lead ihrer eigenen Entwicklung ist und sie bewusst steuert, statt nur auf Markt und Wettbewerb zu reagieren.

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