Wie eine Datenstrategie entwickelt wird
Abbildung 1: Das kostenlose Datenstrategie-Canvas von Datentreiber ermöglicht die Visualisierung von Datenstrategien. © Martin Szugat
Im ersten Teil dieses Beitrags haben Sie erfahren, warum es für Ihr Unternehmen wichtig ist, eine individuelle Datenstrategie zu entwickeln. Ohne Datenstrategie wissen Sie weder, welche Daten Sie sammeln sollten noch wie Sie die Daten verwerten können.
Was ist nun die Methode des Datenstrategie-Designs, um erfolgreiche Datenstrategien im Team zu entwerfen?
Die Entwicklung einer Datenstrategie ist ein interdisziplinäres Projekt und folglich Teamarbeit: Die Fachabteilungen definieren die Verwertungsziele, die Data Scientists konzipieren die Algorithmen zur Verfeinerung der Daten, die IT-Abteilung spezifiziert die verfügbaren Datenquellen zur Erschließung - und alles muss zueinander passen. Dabei hat jede Abteilung ihre eigene Fachsprache. Entsprechend schwer fällt oft die Verständigung und die Entwicklung einer gemeinsamen Strategie, die von allen Seiten akzeptiert wird.
Und Akzeptanz ist wichtig, denn es gilt die Formel:
Erfolg = Qualität x Akzeptanz
Für die Akzeptanz sind wiederum drei Faktoren entscheidend:
I. Wertorientierung: Eine Datenstrategie muss ein klares Werteversprechen formulieren, also darlegen, was der Nutzen für die beteiligten Personen ist.
II. Transparenz: Die betroffenen Fachabteilungen müssen am Entstehungsprozess der Datenstrategie beteiligt werden, damit Sie technische, wirtschaftliche, fachliche und organisatorische Entscheidungen nachvollziehen und mitgestalten können.
III. Verständnis: Sie müssen außerdem die Sachverhalte begreifen, was angesichts der komplexen, multidisziplinären und abstrakten Thematik einer Datenstrategie eine Herausforderung ist.
„Begreifen kommt von greifen“ – Dieses Zitat von Maria Montessori findet oft in der Kinderpädagogik Anwendung. Doch es gilt gleichermaßen für Erwachsene. Wer eine komplexe Datenstrategie begreifen will, sollte sie greifbar machen. Indem Sie die Datenstrategie visualisieren, wird sie verständlich. Und indem Sie die Datenstrategie im Team gemeinsam visuell entwerfen, schaffen Sie Transparenz und damit Akzeptanz. Das Visualisierungswerkzeug hierfür nennt sich Datenstrategie-Canvas und ist in Abbildung 1 zu sehen. Die Methode, in deren Rahmen das Werkzeug zum Einsatz kommt, ist das Datenstrategie-Design. Das Datenstrategie-Design orientiert sich dabei am Design-Thinking-Ansatz. Es beginnt mit der Frage: Was ist der Nutzen für den Kunden bzw. den Anwender?
Entsprechend fangen Sie an, den Datenstrategie-Canvas auf der rechten Seite zu befüllen, indem Sie das Feld „Verwertung“ mit möglichen Ideen für analytische Lösungen besetzen. Sie können dabei die digitale und kostenlose Version auf der Visual Thinking-Plattform Creatlr verwenden und mit virtuellen Notizzetteln arbeiten oder Sie nutzen ein gedrucktes Poster und beispielsweise Post-its. Eine Druckvorlage als PDF-Datei finden Sie ebenfalls bei Creatlr zum kostenlosen Herunterladen – inklusive Leitfragen, welche Ihnen beim Ausfüllen der Felder helfen. Alternativ können Sie bei Stattys das Datenstrategie-Canvas im DIN A0-Format auf synthetischem Papier bestellen. Insbesondere für die Arbeit im Team ist die gedruckte Variante zu empfehlen. Creatlr bietet Ihnen hingegen den Vorteil eines kurzen Tutorials, einer einführenden SlideShare-Präsentation und von exemplarischen Projekten, wie dem Beispiel Kündigungsvorhersage, das Sie im Folgenden kennenlernen.
Unabhängig davon, welche Variante Sie bevorzugen, bestimmen Sie vorher eine/n Moderator/in, die bzw. der die Vorschläge aus dem Team auf die (virtuellen oder physikalischen) Notizzettel notiert und in das Feld „Verwertung“ klebt. Diese Person führt das Team durch den Datenstrategie-Canvas und sorgt dafür, dass die Teammitglieder die Felder in der richtigen Reihenfolge - 1. Verwertung, 2. Verfeinerung, 3. Erschließung, 4. Werkzeuge, 5. Personen und 6. Partner - bearbeiten und dabei für jedes Feld folgende drei Schritte durchführen:
1. Divergieren: Lassen Sie Ihren Gedanken freien Lauf und sammeln Sie im ersten Schritt Ideen, Vorschläge und Anregungen. Vermeiden Sie Diskussionen, um die Kreativität nicht zu ersticken und schreiben Sie für jede Idee einen eigenen Zettel.
2. Analysieren: Sobald das Feld voll mit Notizzetteln ist oder Ihrem Team die Ideen ausgehen, starten Sie in die nächste Phase und diskutieren die Ideen, Vorschläge und Anregungen. Klären Sie insbesondere, ob alle Beteiligten das gleiche Begriffsverständnis haben.
3. Konvergieren: Oftmals gibt es so viele Ideen, dass Sie nicht die Zeit haben, alle Vorschläge weiterzuverfolgen und zu konkretisieren. Gruppieren Sie daher ähnliche Vorschläge, filtern Sie Ideen aus, die keine Unterstützung im Team finden, und priorisieren Sie die Ideen zum Beispiel nach einer Kosten-Nutzen-Schätzung.
In unserem Beispiel (siehe Abbildung 2) hat sich das fiktive Team auf die analytische Lösung der Kündigungsvorhersage und -prävention geeinigt und sich anschließend überlegt, wie die Lösung im Detail funktioniert und welche Datenquellen dafür erforderlich sind. Anhand der Farbe der Notizzettel im Feld „Erschließung“ ist außerdem zu erkennen, dass nicht alle Datenquellen derzeit verfügbar sind (rote Zettel) und es noch Fragen bzgl. der Datenqualität (weiße Zettel) gibt. Hieraus lassen sich direkt die Aufgaben ablesen, welche die Teammitglieder im Anschluss an das Meeting erledigen sollten.
Abbildung 2: Das exemplarische Canvas zeigt die (vereinfachte) Datenstrategie für eine datengetriebene Kündigungsprävention.
Schließlich hat das Team die (Software-)Werkzeuge identifiziert, die für die Umsetzung und den Betrieb der Lösung erforderlich sind. Daraus ergibt sich auch der Bedarf an Fachkräften, welche die Werkzeuge bedienen können, sowie an Partnern, die Daten, Werkzeuge und Fachkräfte beisteuern. Anhand dieser Informationen kann das Team aus dem Anwendungsfall (Problem und Lösung) direkt den Geschäftsfall (Kosten, Nutzen und Risiko) ableiten.
Mit dem Datenstrategie-Canvas haben Sie ein einfaches aber mächtiges Visualisierungswerkzeug kennengelernt, um eine individuelle und erfolgreiche Datenstrategie für Ihr Unternehmen zu entwickeln. Zahlreiche Unternehmen setzen die Methode des Datenstrategie-Designs bereits für Ihre Datenstrategie ein. Das Datenstrategie-Canvas ist dabei allerdings nur ein Werkzeug aus einem umfangreichen Werkzeugkasten, dem Datenstrategie-Designkit. In diesem kostenlosen Werkzeugkasten finden sich unter anderem Werkzeuge, um Ihre Datenlandschaft zu erkunden, Ihre Kundenkontaktpunkte zu analysieren sowie den analytischen Reifegrad Ihres Unternehmens zu steigern. In diesem Sinne: Mögen die Daten mit Ihnen sein und viel Erfolg beim Design Ihrer Datenstrategie!
Was ist nun die Methode des Datenstrategie-Designs, um erfolgreiche Datenstrategien im Team zu entwerfen?
Design Thinking statt Silodenken
Die Entwicklung einer Datenstrategie ist ein interdisziplinäres Projekt und folglich Teamarbeit: Die Fachabteilungen definieren die Verwertungsziele, die Data Scientists konzipieren die Algorithmen zur Verfeinerung der Daten, die IT-Abteilung spezifiziert die verfügbaren Datenquellen zur Erschließung - und alles muss zueinander passen. Dabei hat jede Abteilung ihre eigene Fachsprache. Entsprechend schwer fällt oft die Verständigung und die Entwicklung einer gemeinsamen Strategie, die von allen Seiten akzeptiert wird.
Und Akzeptanz ist wichtig, denn es gilt die Formel:
Erfolg = Qualität x Akzeptanz
Für die Akzeptanz sind wiederum drei Faktoren entscheidend:
I. Wertorientierung: Eine Datenstrategie muss ein klares Werteversprechen formulieren, also darlegen, was der Nutzen für die beteiligten Personen ist.
II. Transparenz: Die betroffenen Fachabteilungen müssen am Entstehungsprozess der Datenstrategie beteiligt werden, damit Sie technische, wirtschaftliche, fachliche und organisatorische Entscheidungen nachvollziehen und mitgestalten können.
III. Verständnis: Sie müssen außerdem die Sachverhalte begreifen, was angesichts der komplexen, multidisziplinären und abstrakten Thematik einer Datenstrategie eine Herausforderung ist.
„Begreifen kommt von greifen“ – Dieses Zitat von Maria Montessori findet oft in der Kinderpädagogik Anwendung. Doch es gilt gleichermaßen für Erwachsene. Wer eine komplexe Datenstrategie begreifen will, sollte sie greifbar machen. Indem Sie die Datenstrategie visualisieren, wird sie verständlich. Und indem Sie die Datenstrategie im Team gemeinsam visuell entwerfen, schaffen Sie Transparenz und damit Akzeptanz. Das Visualisierungswerkzeug hierfür nennt sich Datenstrategie-Canvas und ist in Abbildung 1 zu sehen. Die Methode, in deren Rahmen das Werkzeug zum Einsatz kommt, ist das Datenstrategie-Design. Das Datenstrategie-Design orientiert sich dabei am Design-Thinking-Ansatz. Es beginnt mit der Frage: Was ist der Nutzen für den Kunden bzw. den Anwender?
Kreation & Diskussion
Entsprechend fangen Sie an, den Datenstrategie-Canvas auf der rechten Seite zu befüllen, indem Sie das Feld „Verwertung“ mit möglichen Ideen für analytische Lösungen besetzen. Sie können dabei die digitale und kostenlose Version auf der Visual Thinking-Plattform Creatlr verwenden und mit virtuellen Notizzetteln arbeiten oder Sie nutzen ein gedrucktes Poster und beispielsweise Post-its. Eine Druckvorlage als PDF-Datei finden Sie ebenfalls bei Creatlr zum kostenlosen Herunterladen – inklusive Leitfragen, welche Ihnen beim Ausfüllen der Felder helfen. Alternativ können Sie bei Stattys das Datenstrategie-Canvas im DIN A0-Format auf synthetischem Papier bestellen. Insbesondere für die Arbeit im Team ist die gedruckte Variante zu empfehlen. Creatlr bietet Ihnen hingegen den Vorteil eines kurzen Tutorials, einer einführenden SlideShare-Präsentation und von exemplarischen Projekten, wie dem Beispiel Kündigungsvorhersage, das Sie im Folgenden kennenlernen.
Unabhängig davon, welche Variante Sie bevorzugen, bestimmen Sie vorher eine/n Moderator/in, die bzw. der die Vorschläge aus dem Team auf die (virtuellen oder physikalischen) Notizzettel notiert und in das Feld „Verwertung“ klebt. Diese Person führt das Team durch den Datenstrategie-Canvas und sorgt dafür, dass die Teammitglieder die Felder in der richtigen Reihenfolge - 1. Verwertung, 2. Verfeinerung, 3. Erschließung, 4. Werkzeuge, 5. Personen und 6. Partner - bearbeiten und dabei für jedes Feld folgende drei Schritte durchführen:
1. Divergieren: Lassen Sie Ihren Gedanken freien Lauf und sammeln Sie im ersten Schritt Ideen, Vorschläge und Anregungen. Vermeiden Sie Diskussionen, um die Kreativität nicht zu ersticken und schreiben Sie für jede Idee einen eigenen Zettel.
2. Analysieren: Sobald das Feld voll mit Notizzetteln ist oder Ihrem Team die Ideen ausgehen, starten Sie in die nächste Phase und diskutieren die Ideen, Vorschläge und Anregungen. Klären Sie insbesondere, ob alle Beteiligten das gleiche Begriffsverständnis haben.
3. Konvergieren: Oftmals gibt es so viele Ideen, dass Sie nicht die Zeit haben, alle Vorschläge weiterzuverfolgen und zu konkretisieren. Gruppieren Sie daher ähnliche Vorschläge, filtern Sie Ideen aus, die keine Unterstützung im Team finden, und priorisieren Sie die Ideen zum Beispiel nach einer Kosten-Nutzen-Schätzung.
In unserem Beispiel (siehe Abbildung 2) hat sich das fiktive Team auf die analytische Lösung der Kündigungsvorhersage und -prävention geeinigt und sich anschließend überlegt, wie die Lösung im Detail funktioniert und welche Datenquellen dafür erforderlich sind. Anhand der Farbe der Notizzettel im Feld „Erschließung“ ist außerdem zu erkennen, dass nicht alle Datenquellen derzeit verfügbar sind (rote Zettel) und es noch Fragen bzgl. der Datenqualität (weiße Zettel) gibt. Hieraus lassen sich direkt die Aufgaben ablesen, welche die Teammitglieder im Anschluss an das Meeting erledigen sollten.
Abbildung 2: Das exemplarische Canvas zeigt die (vereinfachte) Datenstrategie für eine datengetriebene Kündigungsprävention.
Schließlich hat das Team die (Software-)Werkzeuge identifiziert, die für die Umsetzung und den Betrieb der Lösung erforderlich sind. Daraus ergibt sich auch der Bedarf an Fachkräften, welche die Werkzeuge bedienen können, sowie an Partnern, die Daten, Werkzeuge und Fachkräfte beisteuern. Anhand dieser Informationen kann das Team aus dem Anwendungsfall (Problem und Lösung) direkt den Geschäftsfall (Kosten, Nutzen und Risiko) ableiten.
Rückblick & Ausblick
Mit dem Datenstrategie-Canvas haben Sie ein einfaches aber mächtiges Visualisierungswerkzeug kennengelernt, um eine individuelle und erfolgreiche Datenstrategie für Ihr Unternehmen zu entwickeln. Zahlreiche Unternehmen setzen die Methode des Datenstrategie-Designs bereits für Ihre Datenstrategie ein. Das Datenstrategie-Canvas ist dabei allerdings nur ein Werkzeug aus einem umfangreichen Werkzeugkasten, dem Datenstrategie-Designkit. In diesem kostenlosen Werkzeugkasten finden sich unter anderem Werkzeuge, um Ihre Datenlandschaft zu erkunden, Ihre Kundenkontaktpunkte zu analysieren sowie den analytischen Reifegrad Ihres Unternehmens zu steigern. In diesem Sinne: Mögen die Daten mit Ihnen sein und viel Erfolg beim Design Ihrer Datenstrategie!