Kas oled kunagi lükanud ust, mis avaneb tegelikult tõmmates ning end siis jube rumalalt tundnud? See pole mitte sinu tähelepanematus või kohmakus, vaid kehv ja ebafunktsionaalne disain. Hea disain ei vaja juhiseid, vaid toimib iseenesestmõistetavalt ja intuitiivselt.
Nii on iga toote või teenusega – hea disain on selline, mis on mugav, arvestab kasutaja vajadustega ning on kõigile lihtsasti arusaadav. Selle taga on aga disainmõtlemine.
Vähesed ettevõtted kasutavad disaini oma ettevõtte andmete töötlemisel. Samas siin võib olla peidus just see konkurentsieelis, mida uueks kasvuks vaja läheb.
Millega on tegu?
Disainmõtlemist iseloomustab empaatiavõime, sest selle keskmes on inimeste vajaduste ja käitumise mõistmine. Disaineri eesmärk on inimestega läbi andmete kogumise suhelda ning nende soovid “ära kuulata”. Seejärel tuvastatakse andmetest käitumismustrid, võimalikud puudujäägid ning nende põhjal töötatakse välja rakendatavad lahendused.
Enamik firmasid kogub küll tohutul hulgal andmeid, aga selleks, et nendega ka midagi tarka peale hakata, peab oskama andmeid “lugeda”. Vastasel juhul on tegemist n-ö andmeprügiga, mis koguneb ilma, et sellega midagi asjalikku teha võiks.
Üks disainerite ja andmeanalüütikute eesmärk on aidata arendada välja ettevõtete ja organisatsioonide data literacy ehk andme-kirjaoskus. Lühidalt tähendab see oskust andmeid funktsionaalselt koguda, et neist kõige olulisemad tahud üles leida.
Milleks üldse andmed?
2015. aastal oli kogutud 2 zb andmeid. Üks zettabait võrdub umbes triljon gigabaiti ja kui iga gigabait ühes zb-s oleks kivi, saaks neist kokku ehitada 258 Hiina müüri. Ennustatakse, et 2020. aastaks on kogutud andmeid lausa 47 zb ehk hüpe on olnud tohutu. Mida nendega peale hakata?
Ettevõtted, firmad ja organisatsioonid pakuvad mingeid teenuseid või tooteid. Oletame, et äkitselt vaatab andmetest vastu pilt, et klientide arv on kahanemas. Kui firma ei ole selleks hetkeks kogunud relevantseid andmeid, mis aitaks välja selgitada klientide käitumise põhjuseid, ei ole võimalik teada, mida teha selleks, et klientide arv uuesti kasvaks. Seda oskavad öelda andmetiimi liikmed ja disainerid, kuid vaid juhul, kui selleks on olemas vajalikud andmed ning neist moodustub terviklik pilt.
Andmed on oluline tööriist ka siis, kui tundub, et kõik toimib hästi ja miski otseselt parendamist ei vaja. Sageli selgub ikkagi analüüsimise käigus, et kuskilt saaks paremini. Või vastupidi, kui disaineri poole pöördutakse sooviga parandada ühte konkreetset aspekti, selgub andmetele peale vaadates, et kliendid ootavad uuendusi hoopis teise aspekti puhul.
Vali õige suund
Äkki oled kunagi tabanud end ka mõttelt, et oleks ma vaid viie aasta eest olnud sama tark kui praegu, oleksin osanud palju asju paremini teha. Miks? Sest viis aastat tagasi oli sul tõenäoliselt vähem teadmisi ja kogemusi kui praegu. Ka ettevõtted muutuvad iga aastaga targemaks ja seda suuresti tänu andmetele.
Ettevõtte teadmised ongi andmed ja mida rohkem ettevõte teab, seda targemalt oskab ta asju ajada. Andmete põhjal saab üsna selgelt öelda, millised suunad on väärt arendamist, investeerimist ja millised mitte, aga ka seda, millised välised tegurid mõjutavad klientide valikuid ning kuidas saab üks või teine ettevõte nendega arvestada.
Facebooki algoritm oskab kasutajatele soovitada just selliseid reklaame, mis on neile päriselt olulised. Netflix oskab soovitada selliseid sarju ja filme, mis vaatajale päriselt meeldivad. Amazon oskab klientidele soovitada just neid tooteid, mida kliendil vaja on. Kui need teenusepakkujad ei oleks oma klientide kohta eelnevalt andmeid kogunud ning neid targalt ära kasutanud, ei oleks nad ilmselt praegu maailmas liidrid.
Tegudele!
Hea uudis on see, et disainmõtlemisest võivad kasu saada kõik firmad, ettevõtted ja organisatsioonid. Seda ka siis, kui veel ei ole päris selge, kust või kuidas asjaga algust teha.
Helmesel on tulemas kuni kümme ainulaadset töötuba, kuhu on oodatud kandideerima kõik, kes soovivad läbi parimate disainmõtlemise ja andmetöötluse praktikate leida lahendusi erinevatele andmetega seotud kitsaskohtadele ja probleemidele. Töötubade ainulaadsus seisneb selles, et päeva lõpuks saab leitud lahendused ka kohe käiku lasta.
Töötuba koosneb kolmest osast. Esmalt kaardistame andmete kogumisega seotud kitsaskohad. Teises osas analüüsime, milliseid kiireid kasutegureid andmete nutikam kasutamine tooks. Kolmanda ja viimase osa käigus teeme plaani, kuidas andmetest pikas perspektiivis tõeline konkurentsieelis vormida.
Tutvu töötubadega lähemalt siin.
