Il Design Thinking incontra l'estrazione dei dati: ecco perché il Data Thinking è la strada per il futuro
Forse queste situazioni ti suonano familiari...
La tua intenzione è potenziare le attività della tua azienda con approcci digitali e basati sui dati. Le opportunità e le sfide della trasformazione digitale sono ovvie, quindi è logico ripensare alcune strategie aziendali basate sui dati. Hai costruito una strategia attraverso metodi creativi come il Design Thinking, e sai esattamente quali soluzioni incentrate sui dati devi sviluppare, ma incontri la resistenza dei reparti tecnici. Il Design Thinking va benissimo, ma i tuoi casi d'uso non tengono sufficientemente in considerazione i dati e le sfide per i sistemi informatici che questo implica.
Oppure è successo il contrario? Tu e il tuo team avete usato la vostra esperienza nell'analisi dei dati per sviluppare una promettente soluzione di dati per la vostra azienda. L'implementazione tecnica delle misure è chiara, ma ciò che manca è capire se effettivamente questa soluzione porti un reale valore di business all'intera organizzazione. Quale sarebbe un'implementazione sostenibile della soluzione nell'azienda? Quali benefici porta non solo al team, ma anche potenzialmente ai clienti e agli utenti interni? Il rapporto costi-benefici per questa soluzione è adeguato?
Oggi strategia aziendale e scienza dei dati sono fattori essenziali per il successo. Quindi è ancora più importante integrarli a livello concettuale. Il Design Thinking e gli approcci di estrazione dei dati come CRISP-DM (Cross-industry standard process for data mining) offrono un grande potenziale nelle rispettive aree di applicazione, ma il problema risiede nella mancanza di comunicazione che impedisce di integrare queste idee per una strategia dati sostenibile.
Avanzare in termini di strategia e agilità: l'approccio del Design Thinking
Oggi le tecnologie innovative si sviluppano a incredibile velocità, e questo richiede un alto grado di adattabilità da parte delle aziende. Metodi creativi come il Design Thinking aiutano a pensare fuori dagli schemi e a trovare soluzioni flessibili per le sfide della trasformazione digitale. Allo stesso tempo, il Design Thinking permette a un'organizzazione di considerare non solo i fattori interni ma anche quelli esterni nello sviluppo della propria strategia.
Il Data Thinking utilizza questo approccio per affrontare le esigenze dei clienti e collegarle a soluzioni basate sui dati; inoltre permette di integrare strategia e creatività nello sviluppo di nuove soluzioni e quindi ancorare in modo sostenibile il processo nello sviluppo del business.
I dati sono la chiave - L'estrazione dei dati e il CRISP-DM
Il pensiero creativo e orientato al futuro è una chiave importante per il successo. Spesso, però, questi metodi vengono usati coinvolgendo poco o affatto gli esperti tecnici. Sviluppare una roadmap digitale per un'organizzazione senza coinvolgere data scientist e professionisti IT risulta insostenibile a lungo termine. I framework di estrazione datimining come il CRISP-DM sono progettati per sviluppare soluzioni guidate dai dati. Tuttavia, sono fortemente legati ai campi tecnici e vengono raramente considerati dai responsabili dei processi decisionali e dagli strateghi.
Questo è il più grande vantaggio del Data Thinking. In primo luogo, combina gli approcci tecnici concreti del CRISP-DM con i concetti spesso più astratti del metodo Design Thinking. In secondo luogo, offre l'opportunità di interpellare gli esperti di dati e IT fin dall'inizio e di modellare attivamente lo sviluppo di nuove misure.
Il Data Thinking nella pratica: innovazione attraverso il Process Mining
Data Thinking è una struttura per la ricerca, la progettazione, lo sviluppo e la convalida di soluzioni guidate dai dati incentrati sull'utente, sui dati e sul futuro. Pertanto è facile capire come il Data Thinking sia la strada da seguire. Ma come possono le aziende applicare con profitto questo modello?
La risposta sta nel Process Mining. Il Process Mining ha forti radici nella scienza dei dati come metodo per l'analisi dei dati dei processi aziendali. Tuttavia, alcune soluzioni di process mining sono più avanzate di altre. Con l'aiuto del machine learning e di versatili funzioni di analisi e controllo, il process mining può essere un potente strumento per lo sviluppo sostenibile del business.
