Читать книгу Data Science - Michael Zimmer - Страница 63

In dieser Phase der Entwicklung eines Datenprodukts ist geklärt, welches Wertversprechen das Datenprodukt erfüllt, wie dies gemessen werden kann und welche Datenquellen zur Verfügung stehen, um den Algorithmus zu verbessern. Oft sind zu diesem Zeitpunkt die Methoden des A/B-Tests bereits implementiert und können genutzt werden. Nun gilt es, das Produkt so zu gestalten, dass die Nutzung des Produkts selbst zur kontinuierlichen Verbesserung des Produkts führt. Das Design der Feedbackschleife wird damit zum kritischen Erfolgsfaktor.