Vom PoC zum Datenprodukt
Datenlösungen entwickeln, betreiben und wirksam kommunizieren
- Stakeholder-Map: Wer braucht was von Daten? Management, Fachabteilung, IT, Endnutzer:innen
- Überblick der Kommunikationsmodi: Storytelling, Pitching, Reporting, Exploration, Dokumentation, Change Communication
- Vertiefung: Storytelling & Pitching
Grundlagen der Produktisierung: Vom Prototyp zur tragfähigen Datenlösung
- Prototyp vs. Produktionssystem
- Produktisierungswege
- Anforderungen an produktive Datenprodukte
- Funktions- vs. Nicht-Funktionsanforderungen
- Minimalarchitektur eines Datenprodukts
- Typische Scheitergründe bei der Produktisierung von PoCs
- Übergabe an IT / Engineering: Rollen & Verantwortlichkeiten
Automatisierung & Betrieb von Datenprodukten (DataOps/MLOps Light)
- Automatisierungsarten: Datenpipeline, Modellpipeline/Scoring, Dashboard-/KPI-Refresh
- Scheduling & Trigger (konzeptionell)
- Logging & Nachvollziehbarkeit
- Monitoring: Daten-, Modell- & Prozessüberwachung
- Betriebs-KPIs für Datenprodukte
- KPI-basierte Alerts
- Data Drift & Model Drift
- Re-Training, Modell- und Datenversionierung, Lifecycle Management
- Betriebsmodelle & Verantwortlichkeiten im Daily Operations
- Incident Handling: typische Fehler & Reaktionen
- Recap der Selbstlerphase
- Kriterien: Wann ist ein PoC „fertig”?
- Entscheidungslogik: Weiterführen? Stoppen? Pivot? (häufige Scheitergründe von PoCs)
- PoC bewerten anhand Business Value, Datenqualität, Machbarkeit
- Identifikation technischer & organisatorischer Lücken
- Governance & Data Quality (Rollen, Verantwortlichkeiten)
Dokumentation & Reproduzierbarkeit
- Dokumentation als Kommunikationsmodus und warum sie mehr ist als „Protokoll”
- Best Practices der Dokumentation
- Dokumentationsartefakte
- Minimum Viable Documentation (MVD - Wie viel Dokumentation ist gerade genug?)
- Übergabe-Dokumentation für Betrieb/IT
Storytelling, Reporting & Change Communication
- Change Communication: Stakeholder-Mapping & Message Matrix
- Reporting: Management vs. operative Nutzer
- Storytelling-Framework
- Kommunikationsartefakte für produktive Datenprodukte
- Kommunikationsrisiken bei Datenprodukten
- Recap der Selbstlernphase
- PoC als Softwarebaustein — Batch-Service, API-Service, Embedded Analytics
- Integration ins Geschäft: Alerts, KPI-Dashboards, Prozesse
- Erstellen & Vorstellen der Roadmap (Technik, Organisation, Kommunikation)
- Übung: Use Case in 2 Sätzen als Softwaremodul (Input → Verarbeitung → Output → Konsument)
- Von Insights zu Impact: Wie Kommunikation Business-Veränderung ermöglicht
- Reflexion & Abschluss — Lessons Learned
Inhalte und Ablauf des Kurses
1. Von der Idee zur tragfähigen Datenlösung
- PoC vs. produktiver Service: Unterschiede in Ziel, Scope und Qualität
- Produktisierungswege: Batch, API, Pipeline
- Anforderungen an produktive Datenprodukte (Stabilität, Testbarkeit, Reproduzierbarkeit)
- Rollen & Verantwortlichkeiten bei der Übergabe an IT/Engineering
2. Betrieb & Automatisierung verstehen
- Automatisierungskonzepte: Datenpipelines, Modellpipelines, KPI-Refresh
- Monitoring von Daten, Modellen und Prozessen
- Data Drift, Model Drift und Re-Training
- Lifecycle Management & Incident Handling im täglichen Betrieb
3. Hands On: PoCs bewerten & Entscheidungen treffen
- Anwendung auf eigene oder vorgegebene Anwendungsfälle:
- Kriteriengeleitete Bewertung: Weiterführen, Stoppen oder Pivot?
- Identifikation technischer und organisatorischer Lücken
- Ableitung konkreter Schritte für die Produktisierung
- Erstellung einer PoC-Dokumentation in 5 Punkten
4. Dokumentation & Reproduzierbarkeit
- Entscheidungslogs, Daten- und Modellversionierung
- Minimum Viable Documentation (MVD) für produktive Datenlösungen
- Workflow-Dokumentation & Übergabe an Betrieb/IT
- Hands On: Einfachen Prozessplan & Kurz-Doku erstellen
5. Reporting, Storytelling & Change Communication
- Die richtigen Botschaften für Management & operative Nutzer:innen
- Reporting-Artefakte (KPI-Dashboards, Alerts, Update-Notes)
- Storytelling-Frameworks für Datenprodukte
- Stakeholder aktiv einbinden: Change Communication wirksam gestalten
- Hands On: 1-Slide Storyline für Management
6. Integration, Roadmap & Management-Pitch
- PoC als Softwarebaustein: Batch, API, Embedded Analytics (konzeptionell)
- Integration ins Geschäft: Prozesse, Alerts, KPI-Mechaniken
- Roadmaps erstellen (Technik, Organisation, Kommunikation)
- Pitch an Entscheider:innen: klar, knapp, wirkungsstark
- Lessons Learned & Best Practices für die Zukunft
So lernst du in diesem Kurs
Dieser Kurs bietet dir ein digitales Blended-Konzept, das für berufsbegleitendes Lernen entwickelt wurde. Durch einen flexiblen Mix aus Online-Seminaren und Selbstlernphasen kommst du sicher ans Ziel. So lernst du in dieser Weiterbildung:
Lernumgebung: In deiner Online-Lernumgebung findest du nach deiner Anmeldung nützliche Informationen, Downloads und Extra-Services zu dieser Qualifizierungsmaßnahme.
Selbstlernphasen: Lerne selbstbestimmt, in deinem eigenen Tempo und wann immer du möchtest. Unsere Kurse bieten dir dafür didaktisch hochwertiges Lernmaterial.
Live-Webinare: In regelmäßigen Online-Seminaren triffst du deine Trainer:innen persönlich. Du erhältst Antworten auf deine Fragen, konkrete Hilfestellungen und Anleitungen, um dein Wissen zu vertiefen und die erworbenen Fähigkeiten in praktischen Übungen anzuwenden.
Lern-Community: Während des gesamten Kurses steht dir eine digitale Lern-Community zur Verfügung. Tausche dich mit anderen Teilnehmenden und den Trainer:innen aus und kläre Fragen.
Future Jobs Club: Erhalte exklusiven Zugang zu einem Business-Netzwerk, News und Future Work Hacks.
Teilnahmebestätigung und Open Badge: Als Absolvent:in des Kurses erhältst du eine Teilnahmebestätigung und ein Open Badge, das du u. a. auch ganz einfach in beruflichen Netzwerken (u. a. LinkedIn) teilen kannst.
Dein Nutzen
- Du verstehst, warum der Übergang vom PoC zur produktiven Lösung der entscheidende Erfolgsfaktor für Datenprojekte ist und wie du ihn systematisch gestaltest.
- Du erkennst, welche technischen, organisatorischen und kommunikativen Anforderungen ein Datenprodukt erfüllen muss, um im Alltag zuverlässig zu funktionieren.
- Du lernst, PoCs strukturiert zu bewerten und fundierte Entscheidungen über Weiterführung, Stop oder Pivot zu treffen.
- Du weißt, wie Datenlösungen automatisiert, überwacht und über ihren Lifecycle hinweg betreut werden.
- Du kannst Datenprodukte so dokumentieren, dass sie nachvollziehbar und reproduzierbar sind.
- Du beherrschst Storytelling, Reporting und Change Communication als zentrale Hebel, um Akzeptanz aufzubauen und Business-Impact sichtbar zu machen.
- Du qualifizierst dich in einem Kompetenzfeld, das künftig in allen datengetriebenen Unternehmen unverzichtbar ist.
- Du profitierst von einer aktiven Lerncommunity, praxisnahen Übungen und der Möglichkeit, deine eigenen Anwendungsfälle einzubringen.
Du qualifizierst dich in einem neuen Kompetenzfeld, das in der Zukunft eine große Rolle spielen wird und schon heute stark gefragt ist.
Nimm aktiv an unserer Lerncommunity teil, arbeite mit deinen eigenen Fragestellungen – so profitierst du am meisten von diesem Online-Training. Dadurch bringst du die Inhalte sowohl im Selbststudium als auch in praktischen Übungen in die Anwendung.
Methoden
Gerade beim Blended Online-Lernen ist ein gut durchdachter Mix an Inhalten, Methoden und Unterstützung für den Lernerfolg unerlässlich. Unser Kurs-Konzept ist genau darauf abgestimmt: strukturierte Selbstlernphasen, fundierter Trainer:innen-Input, Best-Practice-Beispiele, praktische Übungen, Diskussionen und Erfahrungsaustausch in der Lerncommunity.
Tool
Empfohlen für
Diese Weiterbildung eignet sich für alle, die ein zukunftsorientiertes Data Mindset entwickeln und lernen wollen, echten Mehrwert durch Daten zu schaffen. Du erfährst, wie du PoCs für Daten- und KI-Projekte konzipierst, deren Umsetzbarkeit bewertest und souverän als Schnittstelle zwischen Business und IT agierst.
Projektverantwortliche in Datenprojekten
- Prozessmanager:innen
- Fachkräfte aus Controlling, HR, Finance & Co., die endlich über xls-Sheets hinauswachsen möchten
- Fachinformatiker:innen und Personen, die eine Skript-Sprache können
- Personen mit wenig Daten-Vorerfahrung, aber großer Motivation, datengetrieben zu arbeiten
Starttermine und Details