Design Thinking: el primer paso para implementar la ciencia de datos

Design Thinking se basa en los principios, enfoques y métodos utilizados por los diseñadores para resolver desafíos comerciales, estimulando el enfoque en el cliente y la colaboración entre las partes interesadas, así como la generación, materialización y prueba de soluciones creativas.

Cada vez más empresas se están dando cuenta de que este enfoque combinado de Design Thinking y Data Science para la gestión de datos genera inteligencia para resolver sus necesidades más estratégicas: creación de marca, aprovechar nuevas oportunidades, tiempo de comercialización e innovación.

Tanto es así que, según Gartner, Ciencia de Datos (Data Science) y Design Thinking son dos pilares que encabezan la lista de las diez habilidades principales que se esperan de la alta dirección. Es esta reflexión la que traemos en este artículo. ¡Sigue leyendo para entender por qué Design Thinking es el enfoque ideal para allanar el camino y apoyar la ciencia de datos en tu negocio!

Los datos y su poder en el mundo de los negocios

Comencemos recordando que hoy los datos son el gran activo de los negocios en todos los segmentos y en empresas de todos los tamaños. No es en vano que los métodos, prácticas y soluciones para Big Data, Business Intelligence, Analytics, Artificial Intelligence, entre otros, sean estrategias de referencia en las organizaciones más exitosas.

Este fenómeno tiene lugar en varios frentes. Además de la tecnología disponible y la amplia capacidad de generación y procesamiento de datos, los nuevos comportamientos de los consumidores también manejan esta realidad. Con la información al alcance de la mano, los consumidores han transformado su jornada de compras al basar sus decisiones en datos ampliamente disponibles.

Además, los datos también son una oportunidad para generar resultados, en muchos casos proporcionando modelos comerciales totalmente digitales. Por ejemplo, hoy ya no es posible imaginar un banco o aseguradora que no proporcione productos y servicios virtuales. Sin embargo, esta transformación debe realizarse de forma consciente en las empresas; en otras palabras, necesita ser elaborada estratégicamente. Ahí es donde las metodologías como Design Thinking pueden ayudar.

Design Thinking para comprender sus datos de negocio

Mucho se ha dicho sobre el poder del Design Thinking para transformar la cultura organizacional, obtener productos centrados en el usuario, tener una actitud disruptiva en el mercado, aumentar la participación del consumidor, etc. Es importante volver a un punto específico: Design Thinking es el enfoque ideal para comprender los datos y usarlos para generar ideas que lo ayuden a tomar mejores decisiones, innovar y aprovechar los resultados.

El factor humano en el centro

Esto se debe a que Design Thinking es «un enfoque estructurado de la innovación que se centra en el ser humano y busca generar soluciones que alineen los deseos y las necesidades del usuario consumidor con la generación de valor empresarial». Para ver casos prácticos de la aplicación de esta metodología eche un vistazo a nuestro Ebook Design Thinking: Innovación en Negocios

Soluciones reales a problemas relevantes

Sabemos que los datos son solo datos cuando el factor humano no se pone en perspectiva. Deben resolverse a partir de problemas reales de clientes / usuarios para que puedan ser útiles y relevantes.

Por ejemplo, una vez que encuentre patrones de comportamiento del consumidor en una tienda en línea, necesita diseñar y crear prototipos de soluciones que reflejen sus necesidades, prototipos y pruebas tan a menudo como sea necesario.

Los datos «fríos» se convirtieron en información «activa»

Los pilares del Design Thinking, que ayudan a estructurar una comprensión eficiente de los datos, son:

• empatía (enfoque en el ser humano);
• visualización (comunicación y conexión de información);
• colaboración y tangibilidad (prueba y retroalimentación).

Vale la pena señalar que Design Thinking emplea elementos visuales que proporcionan una forma asequible de transformar datos simples en información interpretable y comprensible.

Combinando Design Thinking y Ciencia de Datos

Aquí en MJV Tecnología & Innovación, abogamos por el concepto de Ciencia de datos dirigida por diseño Design Driven Data Science: ¡recientemente publicamos el libro del mismo nombre, que puede descargar ahora aquí!

La idea es una combinación de Data Science y Design Thinking, que brinda a las empresas una mayor agilidad y asertividad para transformar los datos en productos y servicios innovadores.

¡Vea tres grandes beneficios de estructurar una estrategia en la que el Design Thinking respalda la ciencia de datos en su negocio!

Superar desafíos estratégicos de manera humana

Design Thinking y Data Science combinados, reformulando los desafíos estratégicos de la organización desde una perspectiva humanizada basada en datos reales. En este enfoque, el desafío propuesto debe ser relevante desde el punto de vista del cliente y los usuarios a los que se destina el producto o servicio.

Para esto, se realizan estudios de mercado, estudios de tendencias o escenarios futuros y evaluación comparativa de alternativas existentes.

Use métodos y algoritmos para generar ideas de soluciones creativas

Con el desafío claramente establecido, se emplean métodos y algoritmos matemáticos para generar información a partir de datos y crear soluciones sólidas y creativas. El problema se explora a la luz de los datos disponibles y los modelos matemáticos aplicables.

En resumen, la solución al desafío se demuestra tanto conceptual como abstractamente. Esto da la certeza de que la innovación generada realmente se puede aplicar y traerá resultados significativos.

Prototipo y desarrollo basado en datos

Esta estrategia también le permite «traducir» la solución conceptual – o abstracta – en un nuevo producto o servicio que brinde un valor superior a los usuarios.

El enfoque nos permite hacer soluciones en nuevas ofertas basadas en datos que exceden las expectativas del mercado.

Las prácticas ágiles potencian la combinación

Finalmente, también argumentamos que las prácticas ágiles pueden aprovechar Design Driven Data Science en negocios o proyectos específicos.

Tenga en cuenta que estamos hablando de los métodos bajo el paraguas de Prácticas Ágiles, un modelo raíz de gestión de proyectos de TI, basado en la insatisfacción de varios desarrolladores con la falta de fluidez de los modelos de gestión tradicionales.

Agile coloca al usuario en el centro del proceso de desarrollo, permitiendo la creación de soluciones más asertivas; Están asociados con la mentalidad productiva y se centran en segmentar el alcance de las tareas para anticipar las entregas, generando una percepción más rápida del valor del cliente.

¡Tenemos una combinación matadora! Data Science gestiona los datos, Design Thinking los transforma en información útil y conocimientos para una toma de decisiones eficiente, y las prácticas ágiles para una implementación rápida y eficiente.