• 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 

Dienstag, 08.09.2026
09:00 Uhr - 11:00 Uhr

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) 

Dienstag, 22.09.2026
09:00 Uhr - 13:00 Uhr

Nutzung von Datenprodukten im Arbeitsalltag

• Rollen in Datenprodukten im Entscheidungsprozess eines Fachbereichs 
• Situationen, in denen Ergebnisse eines Datenprodukts im Arbeitsalltag wenig Einfluss auf Entscheidungen haben 
• Zusammenhang zwischen Analyseergebnis, Entscheidungsfrage und Handlung im Arbeitsprozess 
• Betrachtung des Nutzungskontexts eines Datenprodukts vor einem möglichen Go-Live

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 

Donnerstag, 08.10.2026
09:00 Uhr - 13:00 Uhr