Design Thinking ist ein Framework, das von der Firma IDEO entwickelt wurde, um Designprojekte zu betreuen. Diese Methode kann jedoch auch auf Data Science angewendet werden. Finde heraus, wie Design Thinking für Data Science-Projekte von Vorteil sein kann.
Auf den ersten Blick scheint alles zwischen Design und Data Science zu stehen. Das eine wird mit Kunst und Kreativität in Verbindung gebracht, das andere mit wissenschaftlicher und mathematischer Disziplin. Dennoch können sich die beiden Disziplinen gegenseitig ergänzen…
Die Prinzipien des Designprozesses, auch „Design Thinking“ genannt, können dabei helfen, das volle Potenzial der Data Science zu entfalten. Sie bieten eine Methodik, um die Herausforderungen im Zusammenhang mit Daten zu bewältigen. In ähnlicher Weise hilft ein menschenzentriertes Design dabei, sicherzustellen, dass die aus der Datenanalyse gewonnenen Informationen verwertbar und relevant sind.
Was sind die Herausforderungen der Data Science?
In der Regel beginnen alle Projekte mit der Bewertung der verfügbaren Ressourcen. Im Fall von Data-Science-Projekten geht es darum, die verfügbaren Daten zu analysieren und zu versuchen, relevante Informationen zu entdecken.
In ähnlicher Weise basiert das Design eines neuen Produkts oft auf bestehenden Lösungen. Dieser Ansatz wird bevorzugt, anstatt zu untersuchen, warum diese Neuheit notwendig ist.
Diese Methode ist jedoch problematisch. Sie läuft darauf hinaus, dass man sich darauf stürzt, Antworten zu finden, ohne überhaupt zu wissen, was die Fragen sind.
Selbst wenn die Daten Informationen offenbaren, ist es daher schwierig zu wissen, wie sie mit dem Projekt in Verbindung gebracht werden können und ob sie wirklich nützlich sind.
Welche Designprinzipien sind in der Data Science nützlich?
Es gibt viele Designprinzipien, die für die Data Science sehr nützlich sein können. Hier sind einige Beispiele.
Erstens: Wie das Design kann auch die Data Science menschenzentriert sein. Es sollte daran erinnert werden, dass Menschen die wahren Nutznießer aller aus Daten abgeleiteten Informationen sind.
Wenn man sich die Zeit nimmt, die Interessengruppen, ihre Ziele und Frustrationen zu verstehen, kann man Maßnahmen und Entscheidungen identifizieren und ihre Auswirkungen vorhersehen.
Darüber hinaus werden Designer darauf konditioniert, erst dann über Lösungen nachzudenken, wenn es ihnen gelungen ist, das Problem zu formulieren und seine Domäne zu verstehen. Wie Tim Brown in seinem Buch „Change by Design: How Design Thinking Transforms Organisations and Inspires Innovation“ schreibt: „Es gibt nichts Frustrierenderes, als die richtige Antwort auf die falsche Frage zu finden“.
In ähnlicher Weise muss ein Data-Science-Problem eingerahmt werden. Indem man die Liste der Hypothesen und Fragen, die mithilfe der Daten beantwortet werden sollen, eingrenzt, können relevante Informationen herausgefiltert werden.
Eine weitere Designmethode besteht darin, seine vorgefassten Meinungen und Vorurteile über ein Gebiet zu vergessen, um frei und anders zu denken. Dies ermöglicht es, die Ideen fließen zu lassen, bevor man sich für die am besten geeignete entscheidet.
In der Data Science verhindert dieser Ansatz, dass man sich an technischen Grenzen aufhält und damit die besten potenziellen Lösungen verdrängt. Anschließend kann die optimale Lösung unter Berücksichtigung der Anforderungen und der Machbarkeit ausgewählt werden.
Rapid Visual Prototyping ist eine beliebte Technik im Designbereich. Der Grund dafür ist, dass es einfacher ist, auf visuelle und interaktive Elemente zu reagieren als auf verbale Beschreibungen von Konzepten und Ideen.
Eine einfache Grafik sagt mehr als tausend Worte und ermöglicht einen intuitiveren Austausch mit den Interessengruppen. Dasselbe Prinzip gilt für die Data Science, weshalb DataViz oder Datenvisualisierung häufig eingesetzt wird.
Beim UX-Design ist das Anhäufen von Werkzeugen und Optionen kein Garant für Qualität. Im Gegenteil, dies kann die Nutzererfahrung unnötig belasten.
Ebenso sollte ein Bericht oder ein Dashboard, das auf der Analyse von Daten basiert, so minimalistisch und intuitiv wie möglich gestaltet werden. Am besten ist es, eine leichte und verständliche Erzählung zu schaffen, durch die die Kunden geführt werden können. Umgekehrt kann ein zu schwerfälliger Bericht Verwirrung stiften.
Der beste Weg, Design Thinking auf ein Data-Science-Projekt anzuwenden, ist ganz einfach, einen Designer in das Team der Data Scientists zu integrieren. Indem er seine kreative und atypische Denkweise einbringt, kann dieser Experte den logischen Verstand der Wissenschaftler harmonisch ergänzen…
Wie kann man sich in Data Science fortbilden?
Wie du vielleicht schon bemerkt hast: Design Thinking ist in der Data Science sehr nützlich, und Designer können eine wertvolle Bereicherung für Data-Science-Teams sein. Als Designer kannst du eine Data Science-Ausbildung bei DataScientest absolvieren.
Unsere Fortbildungen zum Data Analyst, Data Engineer und Data Scientist vermitteln dir alle Fähigkeiten, die du brauchst, um diese schnell wachsenden Berufe auszuüben.
Du lernst Techniken der Datenanalyse, Business Intelligence, Machine Learning, Python und Datenbanken kennen. Du lernst auch die Techniken der DataViz oder Datenvisualisierung kennen, die eng mit dem Design verbunden sind.
Wenn du diesen Kurs abschließt, erhältst du eine dreifache Anerkennung: Ein Zertifikat der Mines ParisTech PSL Executive Education, die Validierung der französischen, staatlich anerkannten RNCP-Zertifizierung 36129 „Projektleiter für künstliche Intelligenz“ und eine Cloud-Zertifizierung für Microsoft Azure oder Amazon Web Services.
Unser innovativer Blended-Learning-Ansatz verbindet Online-Lernen auf einer gecoachten Plattform mit Masterclasses. Alle unsere Kurse werden im Fernstudium absolviert und können im Rahmen eines alternierenden Studiums, einer Weiterbildung oder eines intensiven BootCamps ergänzt werden.
Unsere Organisation ist staatlich anerkannt und kann über das Persönliche Lernkonto finanziert werden. Verpasse keinen Moment mehr und entdecke DataScientest!
Du weißt alles über die Verbindung zwischen Design Thinking und Data Science. Weitere Informationen zu diesem Thema findest du in unserem ausführlichen Dossier über DataViz und unserem Dossier über Business Intelligence.
