Erfolgsfaktoren in der Initiierung von Data Science / Artificial Intelligence Projekten
Damit Sie als Unternehmen konkurrenzfähig bleiben, ist die Digitalisierung ein unabdingbarer Baustein, um neue Potentiale für die Optimierung Ihres Geschäftsmodells zu nutzen.
Ein wichtiger mosaiic-Stein in diesem Digitalisierungsprozess ist der Bereich der Datenwissenschaft (Eng.: Data Science, DS) und Künstlichen Intelligenz (Eng.: Artificial Intelligence, AI). Wie Sie ein Data Science Projekt erfolgreich initiieren können, erfahren Sie in diesem Beitrag.
Wie können Data Science und AI Ihr Unternehmen unterstützen?
Nutzen Sie bestehende Daten in Ihrem Unternehmen, um
- Prozesse zu automatisieren, sodass Ihre Mitarbeiter von monotonen, aufwändigen Arbeitsschritten entlastet werden,
- wiederholende Herausforderungen mit ähnlichen Anforderungen mit einem generischen Ansatz zu lösen,
- vorzeitig Defekte und Probleme in Systemen, beispielweise einer Produktionsanlage, zu erkennen,
- Handlungsempfehlungen auf Basis von historischen Daten zu geben.
Worauf sollten Sie zu Beginn achten?
Um diese Mehrwerte für Ihr Unternehmen entfalten zu können, muss sichergestellt werden, dass ein Data Science Projekt korrekt initiiert wird. Hierfür ist eine verständliche Kommunikation zwischen Ihnen, den umsetzenden IT-Experten sowie zu Ihren Stakeholdern unerlässlich. Wesentlich ist es, in der Anfangsphase eine klare, eindeutige Projektvision zu erarbeiten, die von allen Beteiligten gleichermaßen verstanden wird. Zudem kann dadurch eine einheitliche Erwartungshaltung gegenüber dem angestrebten Ziel geweckt. Auf Basis dieser Faktoren kann die erfolgreiche Umsetzung von zu entwickelnden Data Science und AI Modellen gewährleistet werden.
Heutzutage treffen Führungskräfte ihre Entscheidungen datengetrieben. Hierfür werden Data Science und AI Modelle zunehmend als Werkzeug hinzugezogen, um auf Basis verfügbarer Daten, verschiedenste Problemstellungen zu lösen. Dies unterstützt bei der Ermittlung von Kundensegmenten bzw. Zielkunden bis hin zur Ressourcenplanung für die optimale Gestaltung des Lagerbestandes. Allerdings sind die Herausforderungen bei Data Science und AI Projekten für die Unternehmen oftmals unbekannt und intransparent.
Zu Beginn sollten Sie die folgenden Aspekte des Projekts sicherstellen:
- Sie haben eine konkrete Definition Ihrer Vision erarbeitet.
- Die umsetzenden IT-Experten haben Ihre Vision sowie das Geschäftsproblem durchdrungen.
- Die Stakeholderbedürfnisse sind konkretisiert.
- Die Festlegung einer gemeinsamen Zieldefinition bzw. eines Product Goals ist erfolgt.
- Es werden Anwendungsfälle auf Basis der konkreten Stakeholderbedürfnisse gebildet.
- Ihre Erwartungshaltung an den Output des Modells ist kommuniziert und wird von allen mitgetragen.
- Ihr Unternehmensumfeld ist aufgeschlossen für experimentierfreudige Ansätze, Transparenz und eine offene Fehlerkultur.
Wie kann die mosaiic Sie bei Ihrem Data Science Projekt unterstützen?
Ihr Unternehmen, Ihre Stakeholder und die umsetzenden IT-Experten des Data Science oder AI Modells haben unterschiedliche Blickwinkel auf die zu lösende Herausforderung sowie verschiedene Prioritäten. Sie sprechen zudem nicht in jeder Hinsicht die gleiche „Sprache“. Für eine reibungsarme Umsetzung des Projekts kann es daher sehr hilfreich sein, einen strategischen Partner ins Projekt zu holen.
Die mosaiic unterstützt Sie gerne in Ihren Wunsch die Digitalisierung in Ihrem Unternehmen voranzutreiben. In Data Science Projekten nehmen wir eine Analyse- und Vermittlungsrolle ein. Als menschliche Schnittstelle besitzen wir sowohl ein Verständnis für die technischen Möglichkeiten als auch das fachliche Know-how für die Prozesse und Herausforderungen Ihres Unternehmens. Dies erlaubt es uns, die Kommunikation zwischen allen am Projekt beteiligten Parteien qualitativ zu fördern und dementsprechend das Projekt proaktiv zu begleiten.
Kommunikationsmodell für Data Science und AI Projekte
Konkret fördern wir folgende Punkte in Ihrem Unternehmen:
- Die Erarbeitung der Vision des Projektes.
- Die Aufnahme, Analyse und Vermittlung von technischen, fachlichen und organisatorischen Anforderungen.
- Die Definition eines Product Goals sowie die Entwicklung einer Roadmap und eines Umsetzungsplans.
- Die Erarbeitung von Anwendungsfällen (Eng.: Use Cases) in Zusammenarbeit mit den umsetzenden IT-Experten auf Basis der Stakeholderbedürfnisse.
- Die Übernahme einer klaren und sinnstiftenden Moderatorenrolle bei Dialogen zwischen Ihnen, den Stakeholdern und den umsetzenden IT-Experten.
- Die Begleitung des Veränderungsprozesses Ihrer Unternehmenskultur. (Eng.: Change–Management).
Gerne unterstützen wir Sie bei der Einführung von Data Science und AI Projekten in Ihrem Unternehmen.
Kontaktieren Sie uns!
Ihr Ansprechpartner: Daniaal Dar und Thomas Huber
