Associer le Design Thinking avec le Data Mining - Pourquoi le Data Thinking est la voie de l'avenir
Peut-être ces situations vous sont-elles familières...
Vous souhaitez améliorer les activités de votre entreprise grâce à des approches numériques, basées sur les données. Les opportunités et les défis de la transformation numérique sont évidents, il est donc logique de repenser certaines stratégies commerciales basées sur les données. Vous avez élaboré une stratégie grâce à des méthodes créatives comme le Design Thinking, et vous savez exactement quelles solutions centrées sur les données vous devez développer, mais les départements techniques s'y opposent. Sur le papier, le Design Thinking est intéressant, mais vos cas d'utilisation n'ont pas suffisamment pris en compte les données et les défis liés aux systèmes informatiques impliqués.
Ou est-ce que cela s'est produit dans l'autre sens ? Vous et votre équipe avez utilisé votre expertise en analyse de données pour développer une solution prometteuse pour votre entreprise. La mise en œuvre technique des mesures est claire et la dernière phase est de bien comprendre si cette solution apporte une réelle valeur commerciale à l'ensemble de l'organisation. Comment la solution doit-elle être mise en œuvre durablement dans l'entreprise ? Quels avantages apporte-t-elle non seulement à l'équipe, mais aussi potentiellement aux clients et aux utilisateurs internes ? Le rapport coût-bénéfice de cette solution est-il approprié ?
Stratégie d'entreprise et science des données, les deux parties sont essentielles pour réussir de nos jours. Il est donc d'autant plus important de réunir ces parties au niveau conceptuel. Les approches de Design Thinking et de Data Mining telles que la méthodologie CRISP-DM (Cross-industry standard process for data mining) offrent un grand potentiel dans leurs domaines d'application respectifs, mais il y a un manque de communication, de rapprochement de ces idées pour une stratégie de données durable.
Progresser par la stratégie et l'agilité - l'approche Design Thinking
Le rythme rapide auquel les technologies innovantes sont développées aujourd'hui exige un haut degré d'adaptabilité de la part des entreprises. Les méthodes créatives telles que le Design Thinking aident à sortir des sentiers battus et à trouver des solutions flexibles pour relever les défis de la transformation numérique. Le Design Thinking permet également à une organisation de prendre en compte des facteurs non seulement internes mais aussi externes dans le développement de sa stratégie.
Le Data Thinking utilise cette approche pour répondre aux besoins des clients et les relier à des solutions basées sur les données. Elle permet d'intégrer la stratégie et la créativité dans l'élaboration de nouvelles solutions et ancre ainsi durablement le processus dans le développement de l'entreprise.
Les données sont la clé - Data Mining et méthodologie CRISP-DM
La réflexion créative et orientée vers l'avenir est une clé importante du succès. Souvent, cependant, ces méthodes sont utilisées sans ou avec une implication minimale des experts techniques. L'élaboration d'une feuille de route numérique pour une organisation sans impliquer les scientifiques des données et les professionnels de l'informatique n'est pas viable à long terme. Les cadres d'exploration de données tels que la méthodologie CRISP-DM sont conçus pour développer des solutions axées sur les données. Cependant, ils sont fortement situés dans les domaines techniques et sont rarement pris en compte par les décideurs et les stratèges.
Il s'agit là du plus grand avantage de la méthode Data Thinking. Premièrement, elle combine les approches techniques concrètes de la méthodologie CRISP-DM avec les concepts souvent plus abstraits de la méthode du Design Thinking. Deuxièmement, elle offre également la possibilité de faire participer dès le départ des experts en données et en informatique et de façonner activement le développement de nouvelles mesures.
Le Data Thinking en pratique - l'innovation par le Process Mining
Le Data Thinking est un cadre pour la recherche, la conception, le développement et la validation de solutions basées sur les données et axées sur l'utilisateur, les données et l'avenir. Il est donc facile de voir que le Data Thinking est clairement la voie à suivre. Mais comment les entreprises peuvent-elles appliquer ce cadre de manière profitable dans la pratique ?
La réponse est le Process Mining. Le Process Mining est fortement ancré dans la science des données en tant que méthode d'analyse des données des processus métier. Cependant, certaines solutions de Process Mining vont plus loin. Avec l'aide de l'apprentissage automatique et de fonctions d'analyse et de contrôle polyvalentes, le Process Mining peut être un instrument puissant pour le développement durable des entreprises.
