- 1. KI-Grundlagen für Data Product Management
- Einführung in intelligente Datenprodukt-Entwicklung
- AI-Tools für Data Products: Machine Learning, AutoML und Data Science Platforms im Produktkontext
- Data Product Lifecycle: KI-gestützte Optimierung aller Phasen der Datenprodukt-Entwicklung
- ROI von Data Product KI: Kostenbewertung und Nutzenanalyse von KI-Investitionen in Datenprodukten
- 2. Intelligente Data Discovery und Requirements Engineering
- KI-gestützte Identifikation von Datenanforderungen und Nutzerbedarfen
- Automated Data Profiling: Intelligente Analyse verfügbarer Datenquellen und deren Qualität
- User Behavior Analytics: KI-basierte Analyse von Nutzerinteraktionen mit Datenprodukten
- Requirements Mining: Automatisierte Extraktion von Produktanforderungen aus Nutzerdaten
- 3. MLOps und Model Lifecycle Management
- Intelligente Verwaltung von Machine Learning Modellen
- Model Development Automation: KI-gestützte Beschleunigung der Modellentwicklung und -iteration
- Model Monitoring: Automatisierte Überwachung von Modellperformance und Drift Detection
- Deployment Orchestration: Intelligente Automatisierung von Model Deployment Prozessen
- 4. Data Quality Management und Governance
- KI-basierte Sicherstellung der Datenqualität und Compliance
- Automated Data Quality Assessment: Intelligente Bewertung und Monitoring der Datenqualität
- Anomaly Detection: KI-gestützte Erkennung von Datenanomalien und Qualitätsproblemen
- Governance Automation: Automatisierte Durchsetzung von Data Governance Richtlinien
- 5. Feature Engineering und Data Pipeline Optimization
- Intelligente Optimierung von Datenverarbeitungsprozessen
- Automated Feature Selection: KI-gestützte Identifikation relevanter Features für Datenprodukte
- Pipeline Performance Optimization: Intelligente Optimierung von Datenverarbeitungs-Workflows
- Real-time Processing: KI-basierte Optimierung von Streaming Data Pipelines
- 6. User Experience Analytics für Data Products
- Datengetriebene Optimierung der Nutzerinteraktion
- Usage Pattern Analysis: KI-gestützte Analyse von Nutzungsmustern in Datenprodukten
- Personalization Engines: Intelligente Personalisierung von Datenvisualisierungen und Insights
- A/B Testing Automation: Automatisierte Experimente zur Optimierung der User Experience
- 7. Performance Monitoring und Observability
- Intelligente Überwachung und Optimierung der Produktperformance
- Automated Performance Tracking: KI-gestützte Überwachung von Produktkennzahlen
- Predictive Alerting: Intelligente Vorhersage und Benachrichtigung bei Performance-Problemen
- Resource Optimization: KI-basierte Optimierung von Infrastruktur und Ressourcenverbrauch
- 8. Business Value Analytics und ROI Measurement
- Datenbasierte Messung des Geschäftswerts von Datenprodukten
- Value Attribution: KI-gestützte Zuordnung von Geschäftswert zu Datenprodukt-Features
- Impact Measurement: Automatisierte Messung der Auswirkungen von Produktverbesserungen
- ROI Optimization: Intelligente Optimierung der Investitionsrendite von Datenprodukten
- 9. Scaling und Platform Strategy
- Strategische Skalierung von Datenprodukt-Plattformen
- Platform Architecture Optimization: KI-gestützte Optimierung der Datenprodukt-Architektur
- Cross-Product Analytics: Intelligente Analyse von Synergien zwischen verschiedenen Datenprodukten
- Ecosystem Integration: Automatisierte Integration mit externen Datenquellen und -plattformen
- Praktische Übung: AI-Powered Data Product Development Sprint
- Entwicklung eines vollständigen KI-gestützten Datenprodukts von der Konzeption bis zur Skalierung
- Die Teilnehmer arbeiten in Teams und entwickeln ein komplettes Datenprodukt für ein spezifisches Business-Szenario unter Verwendung verschiedener KI-Tools und Plattformen. Der Development Sprint umfasst alle Phasen von der Requirement Analysis bis zur Performance Optimization.
- Jedes Team erstellt ein integriertes Data Product System mit mindestens 5 KI-Komponenten: Automated Data Discovery, MLOps Pipeline, Quality Monitoring, User Analytics und Business Value Tracking. Dabei werden realistische Datensätze verwendet und konkrete Produktmetriken definiert.
- Die Teams simulieren den kompletten Produktentwicklungszyklus mit ihren KI-Tools und demonstrieren automatisierte Workflows für Datenverarbeitung, Modellentwicklung und Performance-Monitoring. Sie erstellen Business Cases mit quantifizierten Nutzerwerten und entwickeln Skalierungsstrategien für ihre Datenprodukte. Besonderer Fokus liegt auf der Integration verschiedener KI-Plattformen und der Entwicklung nachhaltiger Data Product Architectures. Die Produktkonzepte werden im Plenum präsentiert und hinsichtlich User Value, technischer Umsetzbarkeit und Business Impact bewertet. Abschließend entwickelt jeder Teilnehmer einen personalisierten KI-Integration-Plan für sein eigenes Data Product Portfolio mit konkreten Tool-Empfehlungen und strategischen Entwicklungsschritten für die nächsten Quartale.
LernzieleNach Abschluss dieses Seminars können Data Product Manager KI-Tools zur strategischen Entwicklung von Datenprodukten einsetzen und datengetriebene Produktstrategien implementieren. Sie beherrschen den Umgang mit MLOps-Plattformen, können Data Quality Management automatisieren und User Analytics KI-gestützt optimieren. Die Teilnehmer entwickeln Kompetenzen in der Nutzung von Feature Engineering Tools, automatisierten Model Governance und intelligenter Data Pipeline Orchestration für erfolgreiche Datenprodukt-Entwicklung.
ZielgruppenData Product Manager, Analytics Product Owner und Teamleiter in der Datenprodukt-Entwicklung, die KI-Tools zur Optimierung ihrer Data Product Strategies und Development Workflows einsetzen möchten
