Kreativität und Predictive Insights

Heute habe ich Ihnen eine Sammlung von verschiedenen Artikeln mitgebracht, die sich mit verschiedenen Aspekten der Kreativität beschäftigen, und gebe mal wieder Leseempfehlungen ab.

Zum einen kommt ein bekannter Komiker zu Wort. Von ihm lernen wir, wie man Produkte kreativ entwickelt. Dann ein Blogbeitrag, der zu Bleistift und Papier rät.

Die Themen Predictive Analytics und Big Data Computing zeigen kreativitätfördernde Analysemethoden auf, wie man sie in der Geschäftswelt verwenden kann, um neue Zusammenhänge in Geschäftsdaten entdecken zu können.

Kreativität

Bevor man ein neues Produkt entwickeln kann, benötigt man Ideen und oft auch Daten. Hier setzt meine heutige Recherche an.

John Cleese – Wie man kreativ wird

John Cleese ist eher bekannt für seine Rollen im Film. Er hat jedoch auch interessante Ideen zum Thema Kreativität, wie er in dem oben gezeigten Video unterhaltsam demonstriert: →John Cleese on How to Be Creative

Um kreativ arbeiten zu können, sollte man nach seiner Meinung die folgenden Bedingungen schaffen:

  • Raum: Im Tagesgeschäft kann man schlecht kreativ sein, da man hier auf Ergebnisse ausgerichtet ist. Um kreativ werden zu können, sollte man sich daher von Zeit zu Zeit von solchen Einflüssen abschirmen und sich quasi einen kreativen Raum schaffen. Dabei sollte man daran denken, dass es gerade die kleinen, dringenden Dinge sind, die uns gerne von wichtigen Themen (wie Kreativität) abhalten.
  • Zeit: Diesen geschützten kreativen Raum benötigt man für eine gewisse Zeit. Man muss sich also den notwendigen zeitlichen Freiraum verschaffen, um nicht vom Tagesgeschäft eingeholt zu werden. Er empfiehlt die Dauer von 1.5 Stunden für eine solche kreative Phase.
  • Zeit: Wenn Menschen vor einem Problem stehen, fühlen sie sich unbehaglich. Kreative Menschen zeichnen sich dadurch aus, dass sie willens sind sich lange genug diesem Unbehagen zu stellen, statt die erste beste Lösung zu nehmen, nur um dieses Unbehagen abzustellen. Man sollte dem kreativen Prozess selbst genügend Zeit einräumen, um sich lange genug mit dem Problem befassen zu können.
  • Vertrauen: Inbesondere die Angst, Fehler zu machen, tötet Kreativität. Um kreativ werden zu können, muß man offen genug bleiben, um spielen zu können. Hierfür benötigt man ein angstfreies Klima.
  • Humor, da Humor uns dabei hilft, uns gedanklich so zu öffnen, dass der kreative Prozess überhaupt erst beginnen kann.

Kreative Ansätze in der Produktentwicklung

Weitere Inspirationen zum Thema Produktentwicklungsprozess findet man in der Modewelt und unter Designern. Der folgende Artikel befasst sich mit einer solchen Designerin und stellt sich die Frage, mit welchem Ansatz man möglichst einfach und kreativ Produkte entwickeln kann: →Creative Approaches To Product Development.

Besonders inspirierend finde ich die Idee, einmal auf den Computer zu verzichten, und stattdessen den Designprozess mit Papier und Bleistift zu beginnen. Auch der Tipp mit Modellen zu arbeiten, die mal anfassen kann, finde ich sehr gut.

Meiner Erfahrung nach, lassen sich solche Methoden nicht nur im Designprozess für Mode verwenden, sondern auch in der Produktentwicklung von industriellen Gütern.

Der Vorteil von Papier und Bleistift sowie Modellen ist, dass sie dem Entwickler neue Sinneseindrücke vermitteln können, die sie normalerweise nicht haben, wenn sie nur vor ihrem Bildschirm hocken.

Predictive Analytics

Definition

Laut Wikipedia →Predictive Analytics wendet die Predictive Analytics Methode unterschiedliche statistische Verfahren und Modelle an, um Zusammenhänge in Daten zu erkennen.

Beispiele für solche Verfahren sind Entscheidungsmodelle, die Spieltheorie, das machine learning oder eben das Data Mining (In den erwähnten Wikipedia-Artikel finden sich noch viele weitere Verfahren, und deren Anwendung).

Gerade bei großen Datenmengen kann auch heute noch die Rechenzeit schnell zum begrenzenden Faktor bei der Anwendung dieser Methoden werden (stundenlange Auswerteläufe sind keine Seltenheit).

Analytics und Massendaten

Derzeit befassen sich deshalb viele Softwarehersteller mit dem Thema Reporting auf Massendaten. Seitdem ich es live gesehen habe: Besonders vielversprechend finde ich den Ansatz den In-Memory-Computing, da dieser Ansatz eine hohe Rechengeschwindigkeit erlaubt.

Sie werden sich nun fragen, was die Analytics mit Kreativität zu tun hat. Nun, die Auswertung von komplexen Modellen in Realzeit erlaubt in manchen Fällen Rückschlüsse, die anders gar nicht möglich waren.

So könnten Sie zum Beispiel einen Markt in einem Rechenmodell modellieren, und ihre Hypothesen direkt überprüfen. Beispielsweise könnten Sie online durch Probieren herausfinden, wie ihr eine neue Produktidee von diesem Markt aufgenommen werden wird, noch bevor sie überhaupt ein physisches Modell entwickelt haben (siehe →Predictive Analytics with Data Mining).

Bisher besteht jedoch das Problem dass sie für solche Auswertungen Experten benötigen. Daher finde ich den neuen Ansatz recht interessant grafische Auswertetools anzubieten, die sich an die Business Analysten ohne Programmiererfahrung wenden (→SAPs gewinnt Predictive Insights aus Big Data).

Weiterführende Informationen

… im Internet

Im Internet finden Sie weiterführende Artikel:

… auf www.Produkt-Manager.net

In meinen älteren Artikeln finden Sie weiterführende Informationen zum heutigen Thema:

Kontakt

Das Original dieses Artikels ist auf →Der Produktmanager erschienen (©Andreas Rudolph). Regelmäßige Artikel gibt es über die (→Mailingliste), oder indem Sie →mir auf Twitter folgen. In der Online Version finden Sie hier die versprochenen weiterführenden Links:

    I

    This entry was posted on Montag, April 16th, 2012 at 8:52 pm. It is filed under Innovation, Thema des Tages and tagged with , , , , . You can follow any responses to this entry through the RSS 2.0 feed.

    Andreas Rudolph - Fotoshop Andreas Rudolph - AS-Photo-Project.de

    Comments are closed.