Treffen Sie mit Ihrer Datenstrategie den Sweetspot.

Eine erfolgreiche Datenstrategie muss einer kritischen Prüfung aus drei Blickwinkeln bestehen: Machbarkeit, Wirtschaftlichkeit und Erwünschtheit. Mit klugem Datenstrategie-Design finden Sie diesen Sweetspot schneller.

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Dies ist der sechste und eigentlich vorerst letzte Artikel unserer Serie zum Datenstrategie-Design mit der Datentreiber-Methode. In dieser Serie haben wir dargelegt, was smarte Ziele sind und warum diese die Basis für eine gute Datenstrategie bilden. Zudem haben wir Ihnen pro Beitrag jeweils einen Canvas vorgestellt:

  1. Kundenkontaktpunkte Canvas
  2. Analytik-Reifegrad Canvas
  3. Datenstrategie Canvas
  4. Datenlandschaft Canvas

Die Canvas wurden von Datentreiber entwickelt und stehen auf Creatlr als Open Source kostenfrei und frei zugänglich zur Verfügung.

Ziel dieses Beitrags ist es, Ihnen einen Überblick über das Datenstrategie-Designkit zu geben und in Analogie zu „There is an app for everything.“ heißt es beim Datenstrategie-Design: „there is a canvas for that“!

Das Datenstrategie-Designkit Canvas hilft Ihnen dabei, die unterschiedlichen Canvas des Designkits richtig einzuordnen bzw. entsprechend einzusetzen. Das heißt: die Übersicht zu bewahren, wofür welches Canvas verwendet wird und wie Sie diese miteinander kombinieren können.

Warum das eigentlich der letzte Artikel unserer Serie ist? Dazu erfahren Sie mehr am Ende dieses Beitrags. So viel sei schon verraten: das Datenstrategie-Designkit hat Zuwachs bekommen!

Datenstrategie-Design: Daten, Strategie & Design

Eine Datenstrategie muss umsetzbar sein, sowohl aus technischer als auch aus finanzieller Sicht. Zudem muss sie tatsächlichen Nutzen stiften. Dann ist sie auch erwünscht.

„Eine Datenstrategie beschäftigt sich mit der Verwertung des Rohstoffs Daten mittels analytischer Methoden, um fachliche Problemstellungen unter den gegebenen wirtschaftlichen Rahmenbedingungen zu lösen.“

Dementsprechend beleuchtet eine Datenstrategie:

  • Die analytische und technische Seite, also die Daten sowie deren Verarbeitung
  • Wirtschaftliche und finanzielle Aspekte, also vor allem die Integration in das Geschäftsmodell
  • Fachliche und persönliche Bedürfnisse, also den Nutzen für die Nutzer der Daten

So hilft Ihnen zum Beispiel das Datenmanagement Canvas dabei, Maßnahmen zur Verbesserung der Verfügbarkeit und Qualität Ihrer Daten abzuleiten. Bei der Betrachtung von wirtschaftlichen und finanziellen Aspekten unterstützt Sie unter anderem das Wertschöpfungskette Canvas, indem es Ihnen erlaubt, Unternehmensprozesse oder spezifische Teilprozesse zu analysieren. Das Stakeholder-Analyse Canvas macht transparent, welche Rollen und Personen Anteil an einer analytischen Lösung oder einem Projekt haben.

Das Datenstrategie-Designkit Canvas unterteilt auch sämtliche anderen Canvas unter den drei eben genannten Aspekten. 

Diese Differenzierung erleichtert es Ihnen, die technischen von den weiteren Gesichtspunkten zu trennen. Damit schafft es Klarheit über die Ziele bei der Verwendung der einzelnen Werkzeuge.

Berücksichtigen Sie alle Aspekte.

Erfolgreiche Innovation entsteht im Sweetspot von Machbarkeit, Wirtschaftlichkeit und Erwünschtheit. Diese leiten sich von den folgenden englischen Begriffen ab:

  • Feasibility: die technische Umsetzung ist möglich.
  • Viability: die Lösung ist wirtschaftlich sinnvoll.
  • Desirability: die Lösung ist tatsächlich von den designierten Anwendern erwünscht.

Wiederum umgelegt auf die Werkzeuge des Datenstrategie-Designkits bedeutet das beispielsweise, dass sie mit dem Datenstrategie Canvas einen Anwendungsfall soweit konkretisieren, dass Sie bereits frühzeitig kritische Annahmen identifizieren und diese entsprechend frühzeitig gezielt prüfen.

Mit dem Strategiepyramide Canvas können Sie zum Beispiel Ihre Unternehmensstrategie greifbarer machen. Abgeleitet von der Vision sowie der entsprechenden Mission konkretisieren Sie Grundwerte und Leitlinien, auf welchen Ihr unternehmerisches Handeln fußen soll. Schlussendlich definieren Sie Meilensteine, die Ihnen erlauben Zwischenschritte zum Erreichen Ihrer Vision festzulegen.

Im Bereich der Erwünschtheit können Sie beispielsweise mittels dem Wertekurve Canvas kritische Produkt- oder Leistungsmerkmale eines Wertangebots bestimmen. Dies hilft Ihnen Ihr Angebot von der Konkurrenz abzuheben und die irrelevanten Angebotsbestandteile zu reduzieren oder zu eliminieren sowie relevante Faktoren zu steigern oder neu zu kreieren. 

Die hier zur Veranschaulichung beispielhaft erwähnten Canvas sowie alle weiteren finden sich entsprechend eingeordnet auf dem Datenstrategie-Designkit Canvas. So können Sie das für Ihre Ausgangsposition und Zielsetzung passende Tool aus dem Werkzeugkasten ziehen.

Mehr Informationen zum Verwendungszweck dieser visuellen Kollaborationswerkzeuge finden Sie, wie anfangs erwähnt, auf Creatlr. Dort ist für jedes Canvas ein Tutorial verfügbar. Außerdem beschäftigen sich die von Datentreiber angebotenen Datengipfel-Seminare ebenfalls eingehend mit den meisten der Canvas bzw. es wird entsprechend auf konkrete Fragestellungen und Anwendungsfälle der Teilnehmer eingegangen. 

Gehen Sie iterativ vor.

Ein wesentlicher Punkt beim erfolgreichen Erstellen und Weiterentwickeln einer Datenstrategie ist das iterative Vorgehen. Dies gilt zudem nicht nur in der Design-Phase, sondern zieht sich bis zur Operationalisierung einer analytischen Lösung bzw. eines Datenprodukts durch.

Im Rahmen der Arbeit mit den Canvas bedeutet dies unter anderem ein ständiges Wechseln des Werkzeugs gemäß neuer bzw. geänderter Ausgangs- oder Erkenntnislage. Konkret werden Informationen von einem ausgearbeiteten Canvas auf das nächste übertragen, um den nächsten Schritt zu nehmen. Dabei handelt es sich jedoch nicht um einen linearen Prozess, sondern es kann durchaus vorkommen, dass zwischen ein- und denselben Canvas mehrmals hintereinander hin und her gesprungen wird.

Dies ist beispielsweise der Fall, wenn Sie einen Anwendungsfall mit dem Datenlandschaft Canvas näher beleuchten, auf ein unüberwindbares Hindernis (z.B. fehlende Daten) treffen und entsprechend zum Datenstrategie Canvas mit dem nächstbesten Anwendungsfall zurückkehren. Die Zusammenhänge zwischen den Canvas und welche Operationen die Verbindung bilden, finden Sie ebenfalls auf dem Datenstrategie Designkit Canvas veranschaulicht.

Fazit und Ausblick

Dieser sechste Artikel unserer Beitragsserie zum Datenstrategie-Design hat Ihnen auf Basis des Datenstrategie-Designkit Canvas noch einmal einen Gesamtüberblick zu Vorgehen und Zielsetzung des Datenstrategie-Designs gegeben. Mit diesem sowie den vorhergehenden Beiträgen haben Sie jetzt bereits eine gute Grundlage geschaffen, um selbst in das Datenstrategie-Design einzutauchen.

Wie eingangs erwähnt soll, hier aber noch nicht Schluss sein. Die Methode des Datenstrategie-Designs sowie die Canvas-Toolbox entwickelt sich laufend weiter. Neben Kundenfeedback aus zahlreichen Workshops und Trainings entstehen auch immer wieder neue Ideen, welche helfen die Methodologie voranzutreiben. Dementsprechend freut es uns, Ihnen in drei weiteren zukünftigen Beiträgen folgende drei neue Canvas vorzustellen zu können:

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Interesse am Datenstrategie-Design geweckt? Werfen Sie einen Blick auf unsere Datengipfel-Seminare Data Strategy für Einsteiger und Data Thinking für Aufsteiger. Oder kontaktieren Sie uns, falls Sie bezüglich unserer Datenstrategie-Fortbildung noch Fragen haben.

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Anmerkung: Verfasser dieses Beitrags ist unser Gastautor Martin Raffeiner, Geschäftsführer von datenbotschafter consulting.

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