Design Thinking trifft auf Data Science

Der Begriff “Big Data” hat in den letzten Jahren viel Aufmerksamkeit erregt.

Möchten Sie wissen, was der sexieste Job des 21. Jahrhunderts ist? Es ist Data Scientist (laut Harvard Business Review) – auch wenn es den Begriff erst im letzten Jahrzehnt gibt. Das ist eine ernste Sache, Leute.

Doch was macht einen “Data Scientist” aus? Im weitesten Sinne könnte es jeder sein, der Daten und Statistiken in Kombination mit Programmierung verwendet, um etwas Neues zu tun, etwas, das noch nie zuvor getan wurde. Das hörte sich viel einfacher an, als es tatsächlich ist.

Da der Begriff so neu ist, gibt es in Wirklichkeit oft keine solide Rollen-/Berufsbezeichnung. Stattdessen wären die Fähigkeiten, die einen Data Scientist großartig machen, eine hervorragende Ergänzung zur Einstellungsfähigkeit, die in fast jeder Branche oder Berufsbezeichnung anwendbar ist.

• Branchenverbände, die über eine Mitgliederbasis verfügen, die sich mit Daten befasst (z. B. Wirtschaftsprüfer in der Finanzbranche oder ADMA in der Kommunikationsbranche), → eine bessere Kommunikation und Interaktion mit Kunden, insbesondere wenn es um komplexe Themen und Daten geht.
• Große Unternehmen → die internen Fähigkeiten stärken, Mitarbeiter einbinden und ein Daten- und Kommunikationspaket für das Unternehmen mit einem professionellen und maßgeblichen Erscheinungsbild erstellen.
• Regierungsgruppen → komplexe Politiken und Daten auf eine Weise kommunizieren, die die breite Öffentlichkeit – der Laie – verstehen kann.
• Forschungsagenturen → wenn Ihre Daten Ihr wertvollstes Gut sind, ist es eine Verpflichtung, sie bestmöglich zu präsentieren.
• Entwickler → technisches Wissen durch einen datengetriebenen Designansatz ergänzen, was zu einem vielseitigen, kompetenten Entwickler führt.

Aufbau der Fähigkeiten von Data Scientists

Data Scientists haben die Neugier, Entdeckungen in der Welt von Big Data zu machen. Die wachsende Nachfrage nach dieser Art von Menschen unterstreicht die Tatsache, dass Unternehmen heute mit großen Datenmengen zu kämpfen haben. Aus diesem Grund besteht ein Bedarf an Menschen, die kopfüber in einem Meer von Daten tauchen und mit Erkenntnissen und Entdeckungen herauskommen können.

Hinter den Kulissen analysieren Data Scientists komplexe Daten und kommen zu Schlussfolgerungen. Diese Schlussfolgerungen müssen für die Zielgruppe, die die Sprache der Datenanalyse meist nicht fließend beherrscht, leicht verdaulich sein. Um dies tun zu können, ist eine Fähigkeit erforderlich, die oft vergessen wird – Kommunikations- und User-Interface-Design-Fähigkeiten.

Um ehrlich zu sein, sind viele Data Scientists und Dashboard-Entwickler keine Designer. Bei der Präsentation von Daten ist jedoch ein gewisses Maß an Designanwendung erforderlich, da sonst das Dashboard-Design nahezu verschwendet wird, da die Expertenforschung und Datenanalyse im Stich gelassen wird. Wie können wir das also tun? – durch die Verwendung des Design Thinking-Prozesses bei der Erstellung eines Designs für Daten.

1. Get to know your users

Wer sagt, dass es bei Dashboards nur um Daten geht? Das Wichtigste an einem Dashboard ist, ob es ausreichende Informationen für die beabsichtigten Benutzer bereitstellt oder nicht. Grundsätzlich sind Dashboards nicht als Datenbank oder Datenablage gedacht, sondern müssen zugeschnitten werden, um unterschiedlichen Anforderungen gerecht zu werden.

Um ein Dashboard erstellen zu können, das für die Zielgruppe nützlich ist, müssen die Ziele klar sein. Sie müssen sich fragen, welche FAQ die Zielgruppe haben könnte. Auf diese Weise erhalten Sie eine grundlegende Vorstellung davon, welche Daten eingeschlossen und weggelassen werden sollten und wie die Dashboardhierarchie aussehen sollte.

Sobald dies erledigt ist, ist es Zeit für das Skizzieren und Prototyping. Ähnlich wie bei einem Produktdesignprozess können bei der Gestaltung von Daten Prototypen erstellt und zur Einholung von Feedback verwendet werden. Dies kann in Form des Austauschs einfacher Skizzen mit wichtigen Interessengruppen geschehen, um deren Input zu erhalten.

2. Start with a basic overview

Stellen Sie sich das Dashboard-Design so vor, als würden Sie die Titelseite einer Zeitung gestalten. Sie wissen, dass die Leute es aufgreifen werden, in der Erwartung, einen Überblick über aktuelle Nachrichten zu erhalten und schnell zu überfliegen, ob es interessante Schlagzeilen gibt. Wenn ja, dann würden sie die Zeitung aufschlagen, um den beabsichtigten Abschnitt zu lesen.

So sollte die Startseite eines Dashboards funktionieren – die Nutzer sollten in der Lage sein, alle wichtigen Informationen auf den ersten Blick zu sehen und auf die nächste Seite zu klicken/zu blättern, um mehr über die für sie relevanten Daten zu erfahren.

Der einzige Unterschied zwischen einer Zeitung und einem Dashboard besteht darin, dass die erste Seite eines Dashboards nicht viel Text enthalten muss. Unmengen an Text können wichtige Informationen vernebeln und Desinteresse wecken. Versuchen Sie immer, bei der Präsentation der Daten visueller zu sein, und seien Sie bei der Auswahl und Kombination von Farben bedacht.

3. Provide easy, intuitive orientation and navigation

Die meisten Dashboards bestehen aus einer Reihe von Seiten und nicht aus einer einzelnen. Im Anschluss an die grundlegende Übersichtsseite sollten interessierte Benutzer, die die Daten weiter erkunden möchten, in der Lage sein, problemlos im Dashboard zu navigieren.

Im Falle von digitalen Dashboards bezieht sich dies auf das Webdesign, bei dem Dashboard-Designer mit einem vertrauten Muster arbeiten sollten, das bereits intuitiv für diejenigen gedrillt wurde, die das Internet täglich nutzen (auch bekannt als der Großteil der Weltbevölkerung). Dies bedeutet oft – Registerkarten oben, Linkshänder-Menüs, Dropdown-Optionen usw.). Hier gibt es Raum, um kreativ zu sein. Seien Sie nicht starr bei der Präsentation Ihrer Daten.

—

Trotz der oft technischen und fachlichen Einschränkungen werden gute Data Scientists und Designer ihr Toolset und ihre Fähigkeiten weiter ausbauen und nach neuen Lösungen für die Probleme suchen, mit denen sie konfrontiert sind.

Stellen Sie sich diese als eine Mischung aus Datenhacker, Analyst, Kommunikator, vertrauenswürdigem Berater und UI-Designer vor. Diejenigen, die all dies gemeistert haben, sind extrem mächtig, selten und gefragt!

Lernen Sie noch heute die wesentlichen Design- und Kommunikationsfähigkeiten eines Data Scientists in unserem fachmännisch konzipierten Workshop! Entweder online als von einem Kursleiter geleitetes Webinar oder persönlich für einen ganzen Tag praktischen Lernens. Und das alles von denen, die sich am meisten für Daten und Design begeistern (unser bescheidenes Selbst!).

Klicken Sie hier oder setzen Sie sich mit uns in Verbindung , um weitere Informationen zu erhalten. Wir sind ein freundlicher Haufen.