Warum Tools?

Im Rahmen des Futures By Design-Projekts arbeiten wir gemeinsam an verschiedenen Tools und Formaten, mit denen wir Organisationen unterstützen. Ziel ist es, den teilnehmenden KMU bei ihrem nächsten Schritt zu helfen, datengesteuerter zu werden. Die entwickelten Tools helfen, die aktuelle Situation zu skizzieren, die Problemstellung zu definieren und die Möglichkeiten zu erkunden.

Jedes Tool hat seinen eigenen Mehrwert und ist hilfreich in einer anderen Phase, um letztendlich datenbasierter zu arbeiten. Bevor Sie ein Projekt starten, ist es hilfreich, den Status Quo hinsichtlich datenbasiertem Arbeiten Ihrer Organisation zu kennen. Nachfolgend finden Sie die empfohlene Reihenfolge, in der die Tools am besten verwendet werden können und den größten Wert erzielen *.

Derzeit sind wir noch dabei, neue Tools zu entwickeln. Behalten Sie unsere Webseite im Auge!

* Einige KMU erfordern möglicherweise nicht alle Schritte oder eine andere Reihenfolge. Dies erfolgt in Absprache mit dem Partner.

Unsere Tools

Data Jumpstart + Data Report

Dieser Scan besteht aus 40 Fragen, die sich eingehender mit verschiedenen Aspekten der Datenreife befassen. Zum Beispiel betrachten wir die Infrastruktur, Tools und Kultur innerhalb der Organisation. Jedes Unternehmen, das mit dem FbD-Prozess beginnt, führt diesen Scan durch. Wenn der Data Jumpstart abgeschlossen ist, beginnen wir mit dem Ergebnis. Sie erhalten einen Bericht, in dem wir die Ergebnisse aufschlüsseln und mit der Referenzgruppe vergleichen.

Um Sie auf Ihrem Weg zu einem datengesteuerten Unternehmen bestmöglich zu unterstützen, ist es uns wichtig, Sie und Ihr Unternehmen ein wenig besser kennenzulernen. Aus diesem Grund haben wir diesen Handreichung mit mehreren Fragen zu Ihrem Unternehmen erstellt. Was begegnen Sie in Ihrem Unternehmen und wo sehen Sie Chancen mit Daten? Was halten Ihre Mitarbeiter und Kunden von Ihren Ideen?

Vorbereitung auf das FbD-Projekt

Daten-Inspirations-Broschüre

Um den am FbD-Prozess beteiligten KMU ein besseres Bild davon zu geben, was für KMU auf dem Gebiet der Datenwissenschaft bereits möglich ist, haben wir eine Broschüre erstellt, in der einige Beispiele für Projekte innerhalb von KMU dargestellt sind.

Das Data Jumpstart-Tool veranschaulicht mittels fünf unterschiedlichen Personas den Status Quo hinsichtlich datenbasiertem Arbeiten in Ihrem Unternehmen. Die Beispiele in dieser Inspirations-Broschüre sind ebenfalls in diese 5 Personas unterteilt, sodass Sie leicht erkennen können, welche Beispielprojekte für Ihren Datenreifegrad realisierbar sind.

Die meisten Unternehmer, die den Übergang zu einem datengetriebenen Unternehmen schaffen möchten, haben folgende Frage: “Wo fange ich an?”

Dieser Leitfaden wurde mit dem Ziel erstellt, Ihnen bei der Bestimmung Ihres Ausgangspunkts zu helfen. Sie entscheiden, auf welchen Teil Ihres Unternehmens Sie sich konzentrieren möchten, identifizieren Ihre Hauptmotivation, definieren Ihre Ambitionen und Herausforderungen und arbeiten letztendlich auf die Herausforderung hin, die den geringsten Aufwand erfordert und den größten Mehrwert für Ihr Unternehmen darstellt .

Wie setze ich Fokus- Handbuch

Datenstruktur-Leitfaden

Bevor wir aus Basis von Daten Vorhersagen treffen können, ist es wichtig zu wissen, ob die Daten für eine Analyse geeignet sind. Im Datenstruktur-Leitfaden wird erläutert, wie ein Unternehmen am besten überprüfen kann, ob die Daten korrekt erfasst wurden. Hierbei ist es wichtig, dass die Daten konsistent und genau sind. Sie können beispielsweise eine Telefonnummer auf verschiedene Arten notieren: 0612345678, +31612345678, 06-12345678. In allen Fällen ist das gleiche gemeint, aber anders notiert. Für die weitere Analyse ist es wichtig, dass die Daten sauber und strukturiert sind.

Viele KMU sind mit der Qualität ihrer Daten noch nicht vertraut. Der Data Jumpstart zeigt, wo die Organisation in Bezug auf die Datenreife steht. Ein Teil des Umfrage bezieht sich auf die Überprüfung der Datenqualität. Beispielsweise kann es in bestimmten Spalten viele leere Werte oder eine negative Zahl für einen Rechnungsbetrag geben. Das Datenerkundungs-Tool wurde entwickelt, um als Organisation zu bestimmen, wo die Datenqualität verbessert werden kann. Die Daten können auf einfache Weise hochgeladen werden und das Unternehmen erhält einen Bericht mit den verschiedenen Ergebnissen der Daten.

Data Explorer

Zipcode Explorer

Verschiedene Projekte haben gezeigt, dass viele Unternehmen Einblick in ihre demografische Kundenverteilung benötigen, das heißt eine Antwort auf die Frage “Woher kommen meine Kunden?”. Zu diesem Zweck wurde das Zipcode-Explorer-Tool entwickelt. Es generiert eine Karte, welche anzeigt, aus welcher Stadt oder Postleitzahl Ihre Kunden kommen. Mit diesem Tool kann beispielsweise das Marketing zielgerichteter gestaltet werden.

Möchten Sie wissen, wie schnell Ihre Website ist? Oder welche ähnlichen Websites gibt es? Mit dem Footprint-Tool erhalten Sie sofort einen Überblick über Ihre Website. Diese enthält Informationen zu Ihren Social-Media-Konten, Kontaktinformationen, die wichtigsten Schlüsselwörter Ihrer Website, eine kurze Zusammenfassung des Inhalts, vergleichbare Websites und die Ladegeschwindigkeit. So können Sie beispielsweise Ihre Website mit Websites von Mitbewerbern vergleichen.

Footprint tool

Datenquellen-Checkliste

Eine Datenquellen-Checkliste wurde entwickelt, um die Qualität Ihrer Datenquellen zu überprüfen. Damit werden die verfügbaren Datenquellen abgebildet, aber auch beschrieben, welche innerhalb der Organisation relevant sind. Für jede Datenquelle werden Fragen gestellt, z. B. “Ist es eine offene Datenquelle?”, “Sind es sensible Daten aus Sicht des Datenschutzes?”, “Wie wurden diese Daten gesammelt?”. Wenn Sie die Antworten auf diese Fragen geben, können Sie im Voraus überlegen, ob Sie bei einem Data Science-Projekt (Datenwissenschaft Projekt) auf Probleme stoßen.

Der Data Brainwave ist ein Tool, mit dem ein Unternehmen spezifische und realisierbare Projekte im Bereich Data Science (Datenwissenschaft) identifizieren kann. Durch das Ausfüllen der zwölf Felder wird deutlich, wo die Chancen und Herausforderungen beim Arbeiten mit Daten liegen. Das ausgefüllte Tool bietet einem Data Scientist (Datenwissenschaftler) die erforderlichen Informationen, um schließlich ein Projekt zu definieren.

Die Datenhirnwelle unterscheidet drei Hauptkategorien:

  • Wissensinfrastruktur
    Der Umfang, in dem derzeit verschiedene Software verwendet wird, das interne Fachwissen oder die Zusammenarbeit mit IT-Parteien.
  • Voraussetzungen
    Vor einem Projekt müssen das Engagement verschiedener (Management-) Ebenen, das verfügbare Budget und die Anwendung von Vorschriften berücksichtigt werden.
  • Erwartungsmanagement
    Durch die Berücksichtigung der erwarteten Ergebnisse und der laufenden Herausforderungen im Voraus sind die Erfolgsaussichten des Projekts größer.

Die zwölf Unterthemen wurden anhand von mehr als fünfzig Data Science-Projekten und wissenschaftlichen Untersuchungen ermittelt. Die Forschung zeigt, dass es für Unternehmen schwierig ist, mit Data Science (Datenwissenschaft) zu beginnen. Der Data Brainwave kann daher auch als eigenständiges Tool verwendet werden. Einige Partner bieten jedoch auch die Möglichkeit, das Tool gemeinsam zu vervollständigen. Fragen Sie den Partner nach weiteren Informationen.

Data Brainwave

Data Booster

Der Data Booster wurde entwickelt, um die Ergebnisse von Data Brainwave und Data Jumpstart in Aktionen umzuwandeln. Mit dem Partner wird eine Brainstorming-Sitzung organisiert. Die Erkenntnisse aus den verschiedenen verwendeten Tools werden diskutiert und verwendet, um mit einem ersten festgelegten Schritt zu beginnen. Während dieser Sitzung schauen wir uns an, was das Unternehmen sonst noch an Tools oder Support benötigt, um das formulierte Ziel zu erreichen. Nach dieser Sitzung kann das Unternehmen sofort ein Projekt starten. In einigen Fällen kann der Partner auch die Umsetzung des Projekts unterstützen.

Das Data Project Ethics Assessment (DPEA) ist als Entscheidungshilfe gedacht, um Datenstudenten, Praktikern und Unternehmern beim Start eines Data Science-Projekts zu helfen. Die DPEA besteht aus einer Reihe von Fragen, die einige, aber sicherlich nicht alle wichtigen ethischen Überlegungen abdecken. Das Ausfüllen des Formulars vermittelt eine Übersicht der ethischen Auswirkungen des Projekts. Dies kann sich dann auf die Auswahl auswirken, das Projekt zu starten, Änderungen vorzunehmen oder es ganz zu stoppen und abzubrechen.

Datenethik-Tool

Datensicherheit

Unabhängig davon, ob Sie mit den Daten in Ihrem eigenen Unternehmen oder mit einer anderen Partei zusammenarbeiten, ist es sehr wichtig, auch zu berücksichtigen, wie Sie sicher mit Ihren Daten umgehen. Wir haben für Sie eine kleine Checkliste mit mehreren Tipps zum sichersten Umgang mit Daten erstellt und was Sie beachten sollten, wenn Sie über ein sicheres Arbeiten mit Daten nachdenken.