Az adatgondolkodás mint innovációs módszer Interjú Marc Weimer-Hablitzellel a Data Hub - Ruhr területéről
Ruhr térségének a startupok hotspotjává kell válnia - ez a célunk az alapító Ruhr szövetségnél. Azt, hogy a régió jó úton halad, nem csak az alapítók számára szervezett számos rendezvény bizonyítja, amelyet régióbeli partnereink szerveznek. A Ruhr-környéki nagyszámú vállalat és induló vállalkozás eredményeként létrejövő együttműködési lehetőségek óriási lehetőségeket kínálnak, különösen az adatalapú üzleti modellek alkalmazásában.
De az is egyértelmű, hogy sok vállalat nehezen tudta szisztematikusan összegyűjteni és értékelni az adatokat. Marc Weimer-Hablitzel, a digitális tanácsadó etventure igazgatója vezeti adatközpontunkat. Egy interjúban elmagyarázza azokat a hibákat, amelyeket a vállalatok elkövetnek a nagy adatok kezelésében, és azt, hogy miként tudnak többet kihozni adataikból az adatközpontban alkalmazott adatgondolkodási módszerrel.
„Az adatgyűjtés időt nyerhet a vállalat számára, amíg nem tudják, melyik felhasználási esetet akarják használni versenyelőny megszerzéséhez. Általában azonban az adatok nem állnak rendelkezésre a szükséges módon "
Az adatgyűjtés csak az első lépés: Hogyan érhetik el a vállalatok és az induló vállalkozások többet az adataikból?
Az adatok gyűjtésével időt nyerhet a vállalat, amíg pontosan nem tudja, melyik felhasználási esetet használja versenyelőny megszerzéséhez. Általában azonban az adatok nem állnak rendelkezésre a szükséges módon, és mindenki panaszkodik a rossz adatminőségre. Tehát meg kell fordítania a folyamatot, és el kell kezdenie a használati esetet. Fontos először kideríteni, hogy mely alkalmazásokban rejlik a legnagyobb potenciál, majd be kell bizonyítani ezt a potenciált, és csak ezután - de aztán következetesen - megtervezni az adatgenerálást. Annak érdekében, hogy valóban profitálhasson a gépi tanulásból és a mesterséges intelligenciából, nem szabad megengednie magának, hogy csak azokra az adatokra korlátozódjon, amelyek a tervezés során jelenleg rendelkezésre állnak, hanem inkább arra kell orientálódnia, amire az optimálisan szüksége van. Ezután ehhez igazítja adatstratégiáját.
Mennyire nehéz az út egy adatorientált vállalattá vagy induló vállalkozássá válni?
A fiatal vállalatok számára viszonylag könnyű, a letelepedett vállalatok számára éles. De megtanulható az adatorientáció is. Csak le kell állítanunk a téma „túlzott technológiai átalakítását”, és inkább a hasznosságra kell összpontosítanunk. Ezt mindenki megérti, és az adatgondolkodó elvégzi a fordítási munkát. Amikor azonban arról van szó, hogy hogyan lehet az adatokat hosszú távú eszközökké alakítani, nagyon stratégiai szempontból kell gondolkodni. Például a fogyasztói szektorban a főbb területek egy része már elfoglalt: a kapcsolatok a Facebookhoz tartoznak, a tartózkodási adatok a Google-hoz tartoznak, az egészségügyi adatai hamarosan az Apple-k lesznek. Sok más területen azonban még nem dőlt el a játék. Még mindig sok potenciál van ott - ha jól csinálod.
Végül még egy kérdés: Van-e olyan adat, amely valóban senkit nem érdekel?
Ha, jó kérdés! Mint ismeretes, az ember furcsa lény. Valószínűleg senkit nem érdekel, hány másodpercig NEM gondoltam erre a kérdésre.