Data Thinking und die Datenkultur

Mit der Digitalisierung wird oft der Vergleich zur industriellen Revolution gezogen. Im Vergleich zur technologiegetriebenen Produktion liegt der Gedanke nahe, dass auch die IT und Investments in neue Technologien, die Produktivität erhöhen. Allerdings ist das bei neuen IT-Technologien nicht immer offensichtlich. Als Produktivitätsparadoxon wird eine Hypothese bezeichnet, die der Nobelpreisträger Robert Solow formulierte: „Computer finden sich überall – außer in den Produktivitätsstatistiken“.
Dafür gibt es mehrere Gründe und Erklärungen: So werden häufig Managementfehler genannt, die dazu führen, dass Potenziale beim Einsatz neuer Technologien zu wenig genutzt werden. Außerdem ist der Umgang mit dem erhöhten Informationszuwachs herausfordernd.
Das Paradoxon gilt auch für Investments in Big Data und Advanced Analytics Themen. Durch den Digitalisierungstrend wurden hohe Investitionen in die Disziplinen und dazugehörigen Technologien getätigt. Während einige Unternehmen direkte Produkt- oder Produktivitätsvorteile daraus gezogen haben, suchen andere noch nach dem positiven Effekt.

Data Thinking ist relevant für alle Organisationen, die datengetrieben Produkte entwickeln, Probleme lösen, Prozesse optimieren, oder planen, damit anzufangen. In diesem Artikel erläutern wir, warum Data Thinking notwendig ist und wie Vorteile entstehen.