Data Product Discovery: Wie baue ich ein AI-Produkt?

Maschinelle Lernverfahren können durch Cloud- und Out-of-the-Box-Angebote immer leichter auf Daten angewendet werden. Aber welche Datenprodukte braucht der Nutzer wirklich, wo liegen die Mehrwerte und für was bezahlt am Ende der Kunde?

In diesem Vortrag führten Christoph Tempich und Thomas Leitermann in die Arbeit eines Datenproduktmanagers ein. Sie erklärten, wie man Kundenprobleme für ein Datenprodukt identifiziert, welche Value Propositions es gibt und wie man diese realisieren kann. Anhand von Beispielen zeigten sie die Bedeutung von Feedback Loops für Datenprodukte. Am Ende schlossen sie den Vortrag mit einem Vorschlag für die Teamorganisation zur effektiven Umsetzung, damit Datenprodukte zum Erfolg werden.

Event: data2day 2018

Datum: 27.09.2018