Datadrevet innovasjon: Er dataintensiv problemløsing en oppgave for økonomen eller teknologen?

Abstract

I samarbeid med DIG-senteret ved NHH og Knowit har vi i denne oppgaven forsket på hvordan humankapital påvirker evnen til datadrevet innovasjon. Et datadrevet forsikringscase ble benyttet til å generere kreative ideer blant 92 respondenter. Ideene ble deretter vurdert av et ekspertpanel fra Knowit langs de fire dimensjonene; kreativitet, gjennomførbarhet, kommersialisering og datainntensivitet. Ved hjelp av ekspertenes vurderinger og demografiske variabler har vi utarbeidet og kjørt ulike statistiske modeller for å belyse hvilke trekk og egenskaper som påvirker evnen til å arbeide med dataintensive problemstillinger. Mer konkret har vi sett på hvordan respondenter med teknologibakgrunn, forretningsbakgrunn, innovasjonsbakgrunn og de uten relevant bakgrunn scorer langs de fire dimensjonene. Resultatene indikerer at det ikke handler om én utdanningsbakgrunn eller kompetanseprofil som egner seg for datadrevet innovasjon. Utredningens funn trekker i retning av at svaret på den overordnede problemstillingen er langt mer sammensatt, og det er derfor ikke mulig å besvare den med én stillingstittel eller profesjon. Enkelte signifikante funn, sammen med mønstre og tendenser i datasettet gjør at vi likevel kan tegne et bilde av en profil som har gode forutsetninger for å lykkes med innovasjon og bruk av data. Personen under er likevel et eksempel på en profil som innehar mange av de viktige egenskapene og trekkene som bidrar til å lykkes med datadrevet innovasjon. Denne profilen har høyere utdannelse, på minimum bachelornivå og har kanskje erfaring med innovasjonsmetodikk og innovasjonsprosesser. Sannsynligvis er personen utdannet innen kommersielle, innovative eller teknologiske fag, og omtales gjerne som en ung profesjonell i midten av 30-årene. Det er positivt om vedkommende har mellom 5-10 års arbeidserfaring og har hatt mulighet til å oppnå en god årsinntekt over 600.000 kroner.