Quick Wins …

Schnelle Erfolge resultieren typischerweise aus einer offenen Suche. Für datenwissenschaftliche Expertinnen und Experten sind die Resultate oft frustrierend, weil total einfach zu erzielen. Doch für das Unternehmen führen sie ohne grossen Aufwand zu brauchbaren Ergebnissen. Dennoch sollte man gerade bei den ersten Projekten mit einer Umsetzungsdauer von acht bis zwölf Monaten rechnen, auch wenn die Summe der Einzelschritte kürzer scheint. Denn Big Data und Maschinenlernen sind grundsätzlich anders als konventionelle Datennutzungen, beispielsweise für ein zusätzliches Reporting.

Substanzielle Erfolge gelingen typischerweise auf der Basis einer klaren Ausgangshypothese. Sie beinhalten fast immer ein organisationsinternes Forschungsprojekt, um die Machbarkeit zu klären – und das heisst, dass diese Forschungskompetenz vorhanden sein muss, entweder in der Organisation oder bei den Projektpartnern. Eine grosse Herausforderung stellt meist das Einführungsmanagement dar, wobei es auch digitale Werkzeuge gibt, die bei den zukünftigen Nutzern spontane Begeisterung auslösen – und zwar solche mit grossartiger User Experience.

Beides, Quick Wins und substanzielle Erfolge bei Datafication-Projekten, basiert in aller Regel auf Automatisierung, Teilautomatisierung oder Unterstützung von Auf­gaben – häufig beim Treffen von Entscheidungen. Die ganz grossen Erfolge, die Big Wins, sind etwas völlig anderes. Sie basieren primär darauf, dass man neue Tätigkeiten überhaupt erst ermöglicht. Die Technologie tritt dabei als Enabler für neues Tun auf und ermöglicht neue Dienst­leistungen. Das setzt voraus, dass eine abstrakte digitale Transformationskompetenz mit fachdisziplinärem visionärem Denken zusammenkommt.