01/28/2020
By
MJV Team

Design Thinking: il primo passo nella creazione di un braccio di Data Science nella tua azienda

Il Design Thinking si basa su principi, approcci e metodi utilizzati dai designer per risolvere le “sfide aziendali”, stimolando la concentrazione sul cliente e la collaborazione tra gli stakeholders, oltre che la generazione, la materializzazione e il collaudo di soluzioni creative.

Sempre più aziende si stanno rendendo conto che questo approccio combinato alla gestione dei dati genera conoscenze utili per risolvere le loro esigenze più strategiche: branding, sfruttando nuove opportunità, squadra to market e innovazione.

Tanto che, secondo Gartner, Data Science e Design Thinking sono i due pilastri sopra la lista delle dieci migliori competenze attese dal top management.

È questa la riflessione che portiamo in questo articolo. Continua a leggere per capire perché Design Thinking è l’approccio ideale per aprire la strada e supportare la Data Science nella tua azienda!

Un nuovo filone aziendale chiamato Data

Cominciamo ricordando che oggi i dati sono la più grande risorsa del business in tutti i segmenti e nelle aziende di tutte le dimensioni. 

Non a caso i metodi, le pratiche e le soluzioni per Big Data, Business Intelligence, Analytics, Artificial Intelligence, tra gli altri, siano al culmine dell’ondata nelle organizzazioni di maggior successo.

Ciò si verifica attraverso varie vie. Oltre la tecnologia disponibile e la potenza ampiamente disponibile per la generazione e l’elaborazione dei dati, anche nuovi comportamenti dei consumatori gestiscono questa realtà.

Con le informazioni a portata di mano, i consumatori hanno trasformato il proprio percorso di shopping basando le proprie decisioni su dati ampiamente disponibili.

Inoltre, i dati rappresentano anche un’opportunità per generare risultati, in molti casi fornendo modelli di business completamente digitali. Ad esempio, oggi non è più possibile immaginare una banca o un assicuratore che non fornisce prodotti e servizi virtuali.

Tuttavia, questa trasformazione deve essere consapevole nelle aziende; in altre parole deve essere strategicamente elaborata. Ecco dove possono essere utili metodologie come Design Thinking. Vedi sotto:

Il Design Thinking per comprendere i dati aziendali

Molto è stato detto sul potere del Design Thinking di trasformare la cultura organizzativa, ottenere prodotti centrati sull’utente, avere un atteggiamento dirompente sul mercato, aumentare il coinvolgimento dei consumatori e così via.

È importante tornare ad un punto specifico: Design Thinking è l’approccio ideale per comprendere i dati e utilizzarli per generare intuizioni che aiutino a prendere decisioni migliori, ad innovare e a potenziare i risultati aziendali.

Il fattore umano al centro

Questo perché il Design Thinking è “Un approccio strutturato a favore dell’innovazione che si concentra sull’essere umano e cerca di generare soluzioni che allineino il desiderio e le esigenze dell’utente consumatore alla generazione di valore aziendale” – definizione che trovi nel nostro libro Design Thinking, Business Innovation. 

Soluzioni reali a problemi rilevanti

Sappiamo che i dati sono solo dati quando il fattore umano non è messo in prospettiva. Devono essere utilizzati in confronto a problemi reali rispetto al rapporto cliente/utente in modo che possano essere utili e pertinenti.

Ad esempio, una volta individuati i modelli di comportamento dei consumatori in un negozio online, è necessario progettare e prototipare soluzioni che riflettano le loro esigenze, testando tutto quando necessario.

I dati “a freddo” trasformati in informazioni “a caldo”

I pilastri di Design Thinking che aiutano a strutturare una comprensione efficiente dei dati sono:

  • Empatia (focus sull’essere umano)
  • Visualizzazione (comunicazione e collegamento di informazioni)
  • Collaborazione e tangibilità (testare e ottenere feedback)

Vale la pena notare che il Design Thinking impiega elementi visivi che forniscono un modo conveniente per trasformare dati semplici in informazioni interpretabili e comprensibili.

Combinazione tra Design Thinking e Data Science

Qui a MJV sosteniamo il concetto di Design Driven Data Science – abbiamo appena pubblicato il libro con lo stesso nome, che puoi scaricare ora qui!

L’idea è fare una combinazione tra Data Science e Design Thinking, che offre alle aziende maggiore agilità ed assertività nella trasformazione dei dati in prodotti e servizi innovativi. 

Scopri qui tre grandi vantaggi della strutturazione di una strategia in cui Design Thinking supporta Data Science nella tua azienda!

Vincere le sfide strategiche in modo umano

Design Thinking e Data Science combinati promuovono il rimodellamento delle sfide strategiche dell’organizzazione da una prospettiva umanistica basata su dati risultanti da aree specifiche.

In quest’approccio, la sfida proposta deve essere pertinente dal punto di vista del cliente e degli utenti ai quali è destinato il prodotto o il servizio.

Pertanto, vengono condotte la ricerca di mercato, studi sulle tendenze o scenari futuri e analisi comparative delle alternative esistenti.

Utilizzare metodi e algoritmi per generare approfondimenti creativi sulla soluzione

Con la sfida chiaramente dichiarata, vengono utilizzati metodi e algoritmi matematici per generare intuizioni a partire dai dati e creare soluzioni robuste e creative. Il problema viene esplorato alla luce dei dati disponibili e dei modelli matematici applicabili.

Insomma, la soluzione alla sfida è dimostrata sia concettualmente che astrattamente. Ciò ci dà la certezza che l’innovazione generata può essere davvero applicata e porterà risultati significativi ai dipartimenti.

Prototipo e sviluppo basato sui dati

Questa strategia consente inoltre di “tradurre” la soluzione concettuale – o astratta – in un nuovo prodotto o servizio che offra agli utenti un valore superiore.

L’approccio ci permette di realizzare soluzioni in nuove offerte basate su dati che superano le aspettative del mercato.

Le pratiche agili potenziano la combinazione

Infine, sosteniamo anche noi Pratiche agili in grado di sfruttare la scienza del Design Driven Data Science in progetti aziendali o specifici. 

Vedi che stiamo parlando dei metodi sotto l’egida di Agile Practices, un modello di gestione dei progetti basato sull’IT, regolato dall’insoddisfazione di un numero di sviluppatori per la mancanza di fluidità dei modelli di gestione tradizionali.

Agile pone l’utente al centro del processo di sviluppo, consentendo la creazione di soluzioni più assertive; Sono associati alla mindset produttiva e si concentrano sulla segmentazione dell’ambito delle attività per anticipare le consegne, generando una percezione più rapida del valore del cliente.

Abbiamo una combinazione killer! Data Science gestisce i dati, Design Thinking li trasforma in informazioni utili e approfondimenti per un processo decisionale efficiente e pratiche agile rendono più rapidi i risultati previsti.

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