Читать книгу Data Science - Michael Zimmer - Страница 41

Data Science bietet große Vorteile für Unternehmen, weil man mit ihr aus Daten neue Angebote für Kunden entwickeln kann. Dabei arbeiten verschiedene Disziplinen eng zusammen – vom Produktmanagement über das Datenmanagement bis hin zum Design –, denn die Methoden der Data Science und ihre Ergebnisse sind nicht ohne Weiteres allgemeinverständlich. Die Erkenntnisse der Data Science müssen vielmehr in ein Datenprodukt umformatiert werden, das einen konkreten Kundennutzen formuliert. Datenprodukte helfen ihren Nutzern dann dabei, informiertere Entscheidungen zu treffen, und lassen sich deshalb monetarisieren.

In diesem Beitrag beschreiben wir auf Basis etablierter Vorgehensmodelle für die digitale Produktenwicklung ein Modell für die Entwicklung von datenbasierten Produkten. Dabei werden u. a. die Aspekte Ideenfindung, Value Proposition Design und Zielgrößen näher untersucht. Zur Messung der Qualität eines Datenprodukts sollte eine Feedbackschleife implementiert werden. Die Gestaltung des Datenprodukts, die Integration der Feedbackschleife und die iterative Weiterentwicklung übernimmt ein interdisziplinäres Team. Dieses nutzt verschiedene Big-Data-Technologien, um das Datenprodukt skalierbar zu produzieren.