{"id":8635,"date":"2020-01-28T19:44:38","date_gmt":"2020-01-28T22:44:38","guid":{"rendered":"https:\/\/www.mjvinnovation.com\/blog\/design-thinking-il-passo-nella-creazione-di-data-science\/"},"modified":"2020-01-28T19:44:38","modified_gmt":"2020-01-28T22:44:38","slug":"design-thinking-il-passo-nella-creazione-di-data-science","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.mjvinnovation.com\/it\/blog\/design-thinking-il-passo-nella-creazione-di-data-science\/","title":{"rendered":"Design Thinking: il primo passo nella creazione di un braccio di Data Science nella tua azienda"},"content":{"rendered":"

Sempre pi\u00f9 aziende si stanno rendendo conto che questo approccio combinato alla gestione dei dati genera conoscenze utili per risolvere le loro esigenze pi\u00f9 strategiche: branding, sfruttando nuove opportunit\u00e0, squadra to market e innovazione.<\/span><\/p>\n

Tanto che, secondo\u00a0<\/span>Gartner<\/span><\/a>, Data Science e Design Thinking sono i due pilastri sopra la lista delle dieci migliori competenze attese dal top management.<\/span><\/p>\n

\u00c8 questa la riflessione che portiamo in questo articolo. Continua a leggere per capire perch\u00e9 Design Thinking \u00e8 l’approccio ideale per aprire la strada e supportare la Data Science nella tua azienda!<\/span><\/p>\n

Un nuovo filone aziendale chiamato Data<\/span><\/h2>\n

Cominciamo ricordando che oggi i dati sono la pi\u00f9 grande risorsa del business in tutti i segmenti e nelle aziende di tutte le dimensioni.\u00a0<\/span><\/p>\n

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.<\/span><\/p>\n

Ci\u00f2 si verifica attraverso varie vie. Oltre la tecnologia disponibile e la potenza ampiamente disponibile per la generazione e l\u2019elaborazione dei dati, anche nuovi comportamenti dei consumatori gestiscono questa realt\u00e0.<\/span><\/p>\n

Con le informazioni a portata di mano, i consumatori hanno trasformato il proprio percorso di shopping basando le proprie decisioni su dati ampiamente disponibili.<\/span><\/p>\n

Inoltre, i dati rappresentano anche un’opportunit\u00e0 per generare risultati, in molti casi fornendo modelli di business completamente digitali. Ad esempio, oggi non \u00e8 pi\u00f9 possibile immaginare una banca o un assicuratore che non fornisce prodotti e servizi virtuali.<\/span><\/p>\n

Tuttavia, questa trasformazione deve essere consapevole nelle aziende; in altre parole deve essere\u00a0<\/span>strategicamente<\/b>\u00a0elaborata. Ecco dove possono essere utili metodologie come Design Thinking. Vedi sotto:<\/span><\/p>\n

Il Design Thinking per comprendere i dati aziendali<\/span><\/h2>\n

Molto \u00e8 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 cos\u00ec via.<\/span><\/p>\n

\u00c8 importante tornare ad un punto specifico: Design Thinking \u00e8 l’approccio ideale per comprendere i dati e utilizzarli per generare intuizioni che\u00a0<\/span>aiutino a prendere decisioni migliori, ad innovare e a potenziare i risultati aziendali<\/b>.<\/span><\/p>\n

Il fattore umano al centro<\/b><\/h3>\n

Questo perch\u00e9 il Design Thinking \u00e8\u00a0<\/span>“Un approccio strutturato a favore dell\u2019innovazione 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”<\/span><\/i>\u00a0– definizione che trovi nel nostro libro\u00a0<\/span>Design Thinking, Business Innovation<\/span>.<\/span>\u00a0<\/span><\/p>\n

Soluzioni reali a problemi rilevanti<\/b><\/h3>\n

Sappiamo che i dati sono solo dati quando il fattore umano non \u00e8 messo in prospettiva. Devono essere utilizzati in confronto a problemi reali rispetto al rapporto cliente\/utente in modo che possano essere utili e pertinenti.<\/span><\/p>\n

Ad esempio, una volta individuati i modelli di comportamento dei consumatori in un negozio online, \u00e8 necessario progettare e prototipare soluzioni che riflettano le loro esigenze, testando tutto quando necessario.<\/span><\/p>\n

I dati “a freddo” trasformati in informazioni “a caldo”<\/b><\/h3>\n

I pilastri di Design Thinking che aiutano a strutturare una comprensione efficiente dei dati sono:<\/span><\/p>\n