Konferenz für Big Data,
Data Science und Machine Learning
Heidelberg, Print Media Academy, 25.-28. September 2018

data2day 2018 » Programm »

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 unserem Vortrag Data Product Discovery führen wir in die Arbeit eines Datenproduktmanagers ein. Wir erklären, wie man Kundenprobleme für ein Datenprodukt identifiziert, welche Value Propositions es gibt und wie man diese realisieren kann. Anhand von Beispielen zeigen wir die Bedeutung von Feedback Loops für Datenprodukte. Wir schließen mit einem Vorschlag für die Teamorganisation zur effektiven Umsetzung, damit eure Datenprodukte zum Erfolg werden.

Vorkenntnisse
Kenntnisse aus den Bereichen Business Model Canvas, Lean Canvas, Lean-Start-up sind hilfreich, ebenso ein Basisverständnis von maschinellen Lernverfahren.

Lernziele
* Vermittlung von Typen und Geschäftsmodellen für Datenprodukte
* Systematische Identifizierung von Datenprodukten
* Systematische Bewertung von Datenproduktideen
* Vermittlung der Unterschiede zwischen klassischem Produktmanagement und Datenprodukt-Management
* Erfahrungen mit unterschiedlichen Organisationsmodellen kennenlernen

Die Teilnehmer wissen am Ende des Vortrages worauf man aus Produkt- und Organisationssicht achten sollte, wenn man AI in Produkten zum Einsatz bringen möchte.

// Christoph Tempich Christoph Tempich

ist Chief Data Economist bei inovex. Er unterstützt Firmen aller Branchen bei der Etablierung und Verbesserung von digitalen Geschäftsmodellen, speziell auf Basis von Datenprodukten. Er hält Vorträge über die Nutzung von maschinellem Lernen, z.B. für Marktplätze. Dr. Tempich hat 2006 über Anwendungen der Künstlichen Intelligenz an der Universität Karlsruhe promoviert.


// Thomas Leitermann Thomas Leitermann

arbeitet als Product Manager bei inovex an der Findung, Validierung und Entwicklung digitaler Produkte. Mit einem Hypothesen-getriebenen Ansatz bringt er Ideen vom ersten Entwurf über Product-Solution zum Product-Market-Fit und nutzt dabei Lean-Methoden wie Customer Development, Design Sprints und MVPs. Zuvor hat er in gleicher Position bei GetSafe und CTS Eventim gearbeitet.

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