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Data Thinking (1): Ein neues Denken & Vorgehen für den Digitalen Wandel

Verfasst am 10.03.2016 von Christoph Salzig
Eine Zäsur & eine Einführung anhand des *um Data Leadership Process Models

The unbelievable Machine Company (*um) hat sich mit einem neuen, im besten Wortsinn wegweisenden Bereich komplettiert: Data Thinking erweitert das Service-Portfolio um eine entscheidende Facette für Markt und Unternehmen – und unterstreicht den *um Status als zeitgemäße Ideenschmiede für die Themengebiete unserer Zeit: Data, Algorithms, Compute & Mindset. Aufgabe und Ziel des neuen Bereichs ist es, Unternehmen in Zeiten größter Komplexität ganzheitlich zu unterstützen und sie bei ihrer individuellen digitalen Entwicklung zu begleiten.

Teil 1: Data Thinking

Photo by Krzysztof Puszczyński (tookapic)
Photo by Krzysztof Puszczyński (tookapic)

Ein neues Denken? Reicht das alte nicht mehr aus?

Warum Data Thinking?

In allen Bereichen der Welt entstehen kontinuierlich neue Realitäten – Datenrealitäten ("data realities"). In Produktionshallen, Städten, Autos, Intelligent Homes und tausend weiteren Dingen. Zwischen Mensch und Maschine, auf Plattformen und Marktplätzen, in automatisierten Systemen. Der daraus resultierende Druck, sich digital "transformieren" zu müssen, treibt Unternehmen jeder Größenordnung um. Begriffe wie Big Data, Industrie 4.0, Internet of Things und unzählige weitere, "disruptiv" genannte Veränderungen werden dabei zu häufig als Bedrohung denn als Chance angesehen. Viele Unternehmen sind orientierungslos und irritiert, getrieben von Trends, Stimmungen und Begriffen. – Dies zu ändern, beginnt mit einem modernisierten Denken.

"Data Thinking ist die erste Fähigkeit, die Unternehmen brauchen, um selbst wieder ins digitale Lead zu gehen." - Klaas Bollhoefer

Was bedeutet das?

Es bedeutet zunächst, dass Unternehmen prinzipiell darüber nachdenken, inwiefern interne und externe Daten künftig eine Rolle spielen können. Wie vorhandene Informationen und gespeichertes Wissen erfasst und wertschöpfend genutzt werden können.

Data Thinking heißt im ersten Schritt, aus Datensicht an Dinge heranzugehen. Es ist eine Frage der Kultur und des Mindset. Damit beginnt der Prozess. Er setzt weit vor Beginn eines konkreten Data-Projekts an und markiert den Shift vom "Enablement" der Unternehmen zu wirklicher "Creator- und Leadership".

Warum jetzt?

Am Markt ist ein Vakuum bzw. ein echter "blank spot" entstanden: Den "transformationsgetriebenen" Unternehmen fehlen die Skills. Doch auch auf Seiten der Berater – IT-Dienstleister, Consultingfirmen und Digitalagenturen – sind die digitalen Transformations-Skills kaum vorhanden und befinden sich häufig erst im Aus- und Aufbau. Man beschränkt sich auf "sollte" und "müsste" und stellt fest, dass die Unternehmen die Transformation "verschlafen".

Expert statements via Twitter

"The greatest danger in times of turbulence is not the turbulence, it is to act with yesterday’s logic." - Peter F. Drucker

Fakt ist: die Unternehmen brauchen kompetente Unterstützung und Anleitung in Sachen Data, Algorithms, Compute & Mindset. Entgegen dem herkömmlichen Verständnis geht es nicht um eine bloße "Digitale Transformation", sondern um die kontinuierliche und hochindividuelle Digitale Entwicklung von Unternehmen.

"Für die Unternehmen ist es (...) eine extrem wichtige und herausfordernde Aufgabe, einen Prozess beziehungsweise eine Methodik zu entwickeln, um die Digital Leader in den eigenen Organisationen zu identifizieren und gezielt zu fördern." - Carlo Velten, Crisp Research

Diese Arbeit hat *um ihnen nun abgenommen. Klaas Bollhoefer, Chief Data Scientist, und Florian Dohmann, Senior Data Scientist, haben 2015 begonnen, ihr von Gartner ausgezeichnetes Data Science Process Model deutlich weiter zu entwickeln. Vom Leitfaden zur Realisierung von Big Data-Projekten, der bis dato "nur" bis zur Lösung dachte, zum ganzheitlichen Vorgehensmodell, das alle organisatorischen und strategischen Aspekte umfasst. Und zwar – um Druckers Wording aufzugreifen – mit "today’s & tomorrow’s logic".

Wie dieses einzigartige Vorgehensmodell aussieht, in welchen Schritten es durch den kompletten Prozess des Denkens, Planens und Umsetzens erfolgreicher Data-Projekte führt und die Digitale Entwicklung von Unternehmen anleitet, liest du in Teil 2 dieses Beitrags.

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