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. In vielen Unternehmen scheint Data Science jedoch 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.
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