Die Datentreiber-Methode:
Datenstrategie-Design

Mit der Methode des Datenstrategie-Designs gelangen Sie sicher zur Ihren Zielen und finden schneller den richtigen Weg. Datenstrategie-Design hilft Ihnen und Ihrem Team,  effizient und effektiv zusammenzuarbeiten, um einzigartige und erfolgversprechende Strategien für die Verwertung Ihrer Unternehmensdaten zu entwickeln.

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Was ist Datenstrategie-Design?

Um seine Kunden ganzheitlich hinsichtlich individueller Datenstrategien zu beraten, hat Datentreiber eine eigene Strategiemethode entwickelt und in vielen Kundenprojekten erfolgreich angewendet sowie stetig verfeinert: die Methode des Datenstrategie-Designs basiert auf dem Design Thinking-Ansatz und erweitert dessen nutzerzentrierte und wertorientierte Denkweise um ein Data Thinking, bei dem ausgehend von den Kundenbedürfnissen und den verfügbaren Unternehmensdaten datengetriebene Lösungen und Geschäftsmodelle identifiziert, konkretisiert und evaluiert werden. Die Datentreiber-Methode bietet sowohl eine Sammlung von kostenlosen Werkzeugen – das Datenstrategie-Designkit – als auch eine Bibliothek von typischen Entwurfsmustern – den Datenstrategie-Designguide.

 

 

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Was ist eine Datenstrategie?

 

Eine Datenstrategie hat drei wesentliche Bestandteile:

  1. Kurzfristig: einen Überblick über die Datenlandschaft des Unternehmens einschließlich der Erkundung externer Datenquellen sowie der qualitativen Bewertung der Daten,
  2. Mittelfristig: konkrete Anwendungsfälle mit einem positiven Kosten-Nutzen-Risiko-Verhältnis sowie entsprechende fachliche, technische und analytische Konzepte zur unmittelbaren Umsetzung,
  3. Langfristig: einen Fahrplan zur schrittweisen Steigerung des analytischen Reifegrads des Unternehmens durch die Umsetzung weiterer Datenanwendungen.

Ziel der Datenstrategie ist der Wandel des Unternehmens zu datengetriebenen Geschäftsmodellen und -prozessen, um im digitalen Wettrennen zu führen.

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Was ist das Datentreiber-Designkit?

Die Arbeit an einer Datenstrategie erfordert ein interdisziplinäres Team von Expert*innen, zum Beispiel aus dem Marketing oder der Produktion, IT-Spezialist*innen, Datenanalyst*innen oder Data Scientists sowie weiteren Personen beispielsweise aus der Geschäftsführung oder der Rechtsabteilung. Um diesen Prozess zu effizient strukturieren, hat Datentreiber das Datenstrategie-Designkit entwickelt: es besteht aus einer Sammlung von visuellen Kollaborationswerkzeugen („Canvas“ genannt), um gemeinsam kreativ und interaktiv an einer Datenstrategie zu arbeiten. Die Werkzeuge stehen kostenlos unter einer Creative Commons-Lizenz zur Verfügung und sind sowohl als (Poster-)Druck sowie digital einsetzbar.

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Was sind die Datentreiber-Canvas?

Das Datentreiber-Designkit besteht aus verschiedenen Canvas-Postern, welche Datenstrategie-Designer*innen im Zusammenspiel oder einzeln verwenden, um bestimmte Fragestellungen hinsichtlich einer Datenstrategie im Team zu klären. Dabei helfen die Canvas durch ihre Struktur die kritischen Fragen zu stellen und die richtigen Antworten zu finden. Die Canvas verteilen sich auf drei Bereiche:

Daten

Daten­land­schaft

Analysieren

Analytik-Reifegrad

Priorisieren

Daten­strategie

Konzipieren

Daten­manage­ment

Konkretisieren

Strategie

Wert­schöpfungs­kette

Analysieren

Wachstums­horizonte

Priorisieren

Geschäfts­modell

Konzipieren

Strategie­pyramide

Konkretisieren

Design

Stakeholder-Analyse

Analysieren

Werte­kurve

Priorisieren

Wert­angebot

Konzipieren

Kunden­kontakt­punkte

Konkretisieren

Als generisches Werkzeug zur Priorisierung ist außerdem die Prioritätsmatrix als Canvas verfügbar. Einen Überblick über alle Canvas sowie eine Darstellung der Verbindungen zwischen den Canvas vermittelt das Datenstrategie-Designkit Canvas.

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Was ist der Datentreiber-Designguide?

Unternehmen können die Datentreiber-Canvas je nach Situation und Zielsetzung in unterschiedlichen Kombinationen und auf verschiedene Weisen verwenden. Für typische Anwendungssituationen hat Datentreiber Entwurfsmuster (englisch „Design Pattern“) entwickelt und in einem Datenstrategie-Designguide zusammengefasst und geordnet. Die folgende Abbildung zeigt exemplarisch den Musterprozess für die Entwicklung einer datengetriebenen Marketingstrategie:

 

1
Auf kritischen Anwendungs­bereich fokussieren.

2
Anwendungsfälle mit Nutzen­potential identifizieren.

3
Anwendungsfälle nach analy­tischem Reife­grad sortieren.

4
Anwendungsfälle nach Kosten & Nutzen priorisieren.
5
Entscheidungsträger und Anwender identifizieren.

6
Bedürfnisse und Ziele der Anwender verstehen.

7
Analytische Lösung konzipieren: Daten, Werkzeuge etc.

8
Datenquellen erkunden & Datenlieferanten ermitteln.
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Was ist der beste Einstieg?

Aller Anfang ist … leicht. Dafür sorgen wir mit zahlreichen Angeboten zum Thema Datenstrategie-Design:

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Partner:

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