Data Driven Foresight

Data Driven Foresight

Kategorie der Methode:

Technology Foresight, Science Intelligence, Daten

Ziel des Methodeneinsatzes:

Unterstützung eines Foresight Prozesses

Zuordnung der Methode zu Phasen/Aktivitäten im und bezüglich des Innovationsprozesses:

Strategieentwicklung, Umfeldanalyse, Prozessbegleitung

Kurzbeschreibung

Strategische Entscheidungen können heutzutage durch den Einsatz daten-analytischer Methoden schneller und fundierter getroffen werden. Dies wird durch die Verfügbarkeit umfangreicher Datentöpfe möglich, auf die diese Methoden zugeschnitten sind.  Das Konzept Data Driven Foresight zielt darauf ab, Innovations- oder Foresight-Prozesse mittels Data Science zu unterstützen und zu begleiten. Dabei sind die wesentlichen Datenquellen Publikations- und Patentdaten, die durch sozio-ökonomische, social-media und andere Daten ergänzt werden können.

In diesem Kontext ist in den letzten Jahren das KATI-System (Knowledge Analytics for Technology & Innovation) entstanden, welches als ein Assistenztool für die Technologiefrühaufklärung konzipiert und entwickelt wurde. 

Vorgehensweise

  1. Konkrete Fragestellungen der Kund*innen im Rahmen eines strategischen Entscheidungsprozessen erfassen.
  2. Entsprechende Use Cases formulieren.
  3. Geeignete Datenquellen, Methoden und gegebenenfalls Proxys identifizieren, implementieren und visualisieren.
  4. Interpretation und Kontextualisierung der Ergebnisse zusammen mit dem Kunden.