In der Ära der Digitalisierung wird der Datenreichtum zu einem zunehmend wertvollen Vermögenswert für Unternehmen. Doch trotz dieser Datenflut nutzen viele Unternehmen ihre Daten nicht effektiv, was zu ungenutzten Potenzialen und Wettbewerbsnachteilen führt.
In diesem Blogpost werden wir folgende zentrale Aussage vertiefen:
Datenanwendungsfälle sind der Schlüssel zur Entfaltung geschäftlicher Möglichkeiten und zur Maximierung der Wettbewerbsfähigkeit!
Ein Großteil der Unternehmen betrachtet Daten immer noch nicht als strategischen Hebel zur Erreichung geschäftlicher Ziele. Die Analyse brachliegender Datenbestände offenbart ein ungenutztes Reservoir an Chancen. Um dieses Dilemma zu überwinden, ist es von entscheidender Bedeutung, die Potenziale im Bereich Daten und künstliche Intelligenz (KI) zu verstehen. Hierbei dienen die Schlagwörter (#)Daten und (#)KI als treibende Kräfte für Innovation und Wettbewerbsvorteile.
Ein zentraler Baustein dieser Entwicklung sind Datenanwendungsfälle. Doch was genau verbirgt sich hinter diesem Begriff?
Datenanwendungsfälle sind spezifische Situationen oder Aufgaben, bei denen Daten zur Lösung von Problemen, Beantwortung von Fragen oder zur Erfüllung geschäftlicher Anforderungen eingesetzt werden. Sie münden in Datenprodukten, Lösungen, die durch Daten einen Mehrwert für den Nutzer schaffen und somit zur Zielerreichung beitragen.
Entlang der Wertschöpfungskette im Unternehmen finden sich Datenanwendungsfälle, die Potenziale von der Datenerhebung bis zur werthaltigen Nutzung abdecken. Churnrate-Analysen, Cashflow-Analysen sowie Predictive Maintenance sind nur einige Beispiele für typische Anwendungsfälle.
„Haben wir nicht so viele ungenutzte Daten, die uns weiterbringen könnten?“ –
Diesen Ausruf hört man oft von Unternehmen, die sich der Herausforderung der Datennutzung stellen.
Doch Vorsicht ist geboten: Der naheliegende Schritt, sich an der Datenwertschöpfungskette zu orientieren, führt nicht zwangsläufig zu sinnvollen Lösungen. Zwar ist dieser Ansatz des Data Minings valide und kann zu innovativen Lösungen führen, wie Daten neu oder anders genutzt werden können, allzu häufig resultiert dies aber in technische Spielereien oder Lösungen, die keinen tatsächlichen Geschäftsnutzen stiften.
Der zentrale Ratschlag lautet daher, als Startpunkt nicht von den vorhandenen Daten auszugehen, sondern stattdessen einen nutzerzentrierten Ansatz zu verfolgen – #designthinking als Leitfaden für datengetriebene Innovation. Dies bedeutet, die Bedürfnisse der Nutzer – und somit des Businesses – in den Fokus zu rücken, bevor Daten und KI planlos eingesetzt werden, um vermeintliche Bedürfnisse zu erfüllen.
Statt „Was können wir mit unseren Daten machen?“ sollte die Frage lauten: „Was sind unsere aktuellen geschäftlichen Herausforderungen, und wie können Daten & KI dazu beitragen, diese zu bewältigen und unsere strategischen oder operativen Ziele zu erreichen?“
Der Prozess zur Innovation von Datenanwendungsfällen ist dabei entscheidend. Ein strukturierter Ansatz, vorgestellt in neun Schritten, beginnend mit der Analyse der Benutzerbedürfnisse über die Priorisierung bis hin zur Überprüfung des Nutzens, leitet Unternehmen auf dem Weg zur erfolgreichen Implementierung von Datenanwendungsfällen:
- Benutzer: Der erste Schritt des Prozesses ist die Identifizierung des Users. Es ist wichtig zu verstehen, wer die User sind und was sie erreichen möchten. Ihre Ziele und Ergebnisse sind zentral für die Entwicklung einer auf ihre Bedürfnisse zugeschnittenen Lösung.
- Ziele: Der nächste Schritt konzentriert sich auf die Ziele des Users. Dies sind spezifische Ziele, die die User erreichen möchten. Sie müssen messbar und zeitgebunden sein, um sicherzustellen, dass das entwickelte Datenprodukt mit diesen Zielen übereinstimmt.
- Entscheidungen: Der dritte Schritt beinhaltet Entscheidungen und Aktionen, die die User auf der Grundlage ihrer Ziele und Ergebnisse treffen. Das Verständnis dieser Entscheidungen hilft bei der Identifizierung von „Gains“ und „Pains“, die mit ihnen verbunden sind.
- Pains: Der vierte Schritt beinhaltet die Identifizierung von Pains, die die User bei der Entscheidungsfindung oder beim Erreichen ihrer Ziele haben.
- Gains: Der fünfte Schritt bezieht sich auf positive Ergebnisse oder Vorteile, die die User aus ihren Entscheidungen und Aktionen erzielen.
- Priorisierung: Der sechste Schritt ist die Priorisierung, bei der sowohl Pains als auch Gains analysiert werden, um die Ursachen von Geschäftsproblemen zu identifizieren, die angegangen werden müssen.
- Datenprodukt-Design: Im siebten Schritt wird eine Lösung auf der Grundlage von Erkenntnissen entwickelt, die aus den vorherigen Schritten abgeleitet wurden. Dies könnte ein Datensatz, ein BI-Dashboard oder ein Vorhersagemodell sein, das darauf abzielt, identifizierte Geschäftsprobleme zu lösen.
- Nutzen: Der achte Schritt konzentriert sich auf den Nutzen, bei dem es wichtig ist, zu artikulieren, wie das Datenprodukt Wert schafft, indem es Geschäftsprobleme identifiziert, die zuvor identifiziert wurden, und sich gleichzeitig an den Zielen und Ergebnissen des Users ausrichtet.
- Check: Schließlich gibt es eine Überprüfung, bei der eine kontinuierliche Bewertung sicherstellt, dass das Datenprodukt im Laufe der Zeit relevant und wertvoll bleibt, indem es sich an sich ändernde Benutzerbedürfnisse und Geschäftskontexte anpasst.
Die Herausforderungen bei der Schaffung von Mehrwerten aus Daten sind vielfältig, aber die Entlohnungen sind immens. In einer Welt, in der Daten den Unterschied zwischen Marktführerschaft und Nachzügler ausmachen können, ist es unerlässlich, Datenanwendungsfälle nicht nur als technische Herausforderung, sondern als strategisches Element zu betrachten. Unternehmen, die es verstehen, ihre Daten nicht nur zu sammeln, sondern sie effektiv zu nutzen, können nicht nur ihre Potenziale ausschöpfen, sondern auch einen entscheidenden Wettbewerbsvorteil erlangen. Daher lohnt es sich, den Blick auf Datenanwendungsfälle zu richten und diese als Schlüssel zur erfolgreichen Datennutzung und Unternehmensentwicklung zu begreifen.
Abschließend lässt sich sagen, dass die Reise zur vollständigen Entfaltung der Datennutzungspotenziale eine kontinuierliche und multidisziplinäre Anstrengung erfordert. Durch einen integrativen Ansatz, der Technologie, Nutzerbedürfnisse und Geschäftsziele gleichermaßen berücksichtigt, können Unternehmen eine nachhaltige Wertschöpfung aus ihren Daten realisieren und somit die Spitze der digitalen Transformation erklimmen.
Hierbei spielt der Analytik-Anwendungsfall Canvas von Martin Szugat, Georg Arens und ihrem #datentreiber-Team eine herausragende Rolle. Diese praktische Vorlage ermöglicht es, Datenanwendungsfälle systematisch zu beschreiben und somit den Prozess der Dateninnovation zu unterstützen).
