Technisch ist es heutzutage relativ leicht umsetzbar, Daten zu erheben und zu sammeln. In der Praxis stellt sich immer wieder heraus, dass erst mit Blick auf den bereits gut gefüllten (Daten-) See die Frage aufkommt, was damit anzufangen ist. Sinnvoller ist es jedoch, wenn diese Überlegung bereits vor dem Sammeln von Daten angestellt wird.

Ideen vor Daten

In vielen Unternehmen scheint Data Science nicht greifbar genug, als dass diese die Frage zielführend beantwortet werden könnte. Im Fachartikel von Christian Laus, der im BI-SPEKTRUM, Ausgabe 1/2022 erschienen ist, werden verschiedene Herangehensweisen an einen Ideationsprozess sowie deren Vor- und Nachteile beleuchtet. Der Autor beantwortet zudem die Frage, was dies mit Teebeuteln zu tun hat und warum es nicht nur im übertragenden Sinne Kunst ist, eine tragfähige Data Science-Strategie zu entwickeln.

Vier "Teebeutel" strukturieren die Gedanken

Erfahren Sie außerdem, wie ein Ansatz aus der Kunstpädagogik helfen kann, den breiten Raum möglicher Anwendungsfälle zu konkretisieren. Anhand verschiedener Praxisbeispiele zeigt der Artikel, welcher Prozess sich als Best Practice herausgestellt hat, und welche Werkzeuge für ein wertvolles Ergebnis eingesetzt werden können.

Teebeutel für Top-Use-Cases

Fachartikel aus dem BI Spektrum 1/2022

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Christian Laus
Leiter Competence Center
Big Data & Data Science

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