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Data Product Management - Von Daten zu Innovationen

Seminar - Cegos Integrata GmbH

Nutzen Sie das volle Potenzial Ihrer Daten! In diesem intensiven und praxisorientierten Seminar lernen Sie, wie Sie datengetriebene Produkte strategisch entwickeln, erfolgreich skalieren und in Ihrem Unternehmen nachhaltig verankern.

Dieses Seminar bringt Sie auf die nächste Stufe des Data Product Managements: Sie erfahren, wie Sie innovative Produkte auf Basis von Daten kreieren, welche Rolle Machine Learning und KIdabei spielen und wie Sie datengetriebene Geschäftsmodelle erfolgreich umsetzen. Anhand realer Unternehmensbeispiele und interaktiver Übungen erhalten Sie das Handwerkszeug, um datengetriebene Strategien gezielt in Ihrem Unternehmen einzusetzen.

Lernen Sie, wie Sie die Zusammenarbeit zwischen Business-Teams und Data Science optimieren, innovative Datenprodukte monetarisieren und datengetriebene Entscheidungsprozesse etablieren. Dieses Seminar gibt Ihnen die Werkzeuge an die Hand, um Daten strategisch in Wachstum und Innovation zu verwandeln.

Nach diesem Seminar sind Sie in der Lage:

Datenprodukte strategisch planen, umsetzen und optimieren

Erfolgreich mit Data Scientists & Engineerszusammenarbeiten

Dateninfrastrukturen, Machine Learning & KIim Produktmanagement nutzen

Data Governance, Datenschutz (DSGV...

Termin Ort Preis*
07.07.2025- 08.07.2025 online 1.892,10 €
11.08.2025- 12.08.2025 online 1.892,10 €
15.09.2025- 16.09.2025 online 1.892,10 €
16.10.2025- 17.10.2025 online 1.892,10 €
17.11.2025- 18.11.2025 online 1.892,10 €
08.12.2025- 09.12.2025 online 1.892,10 €
firmenintern auf Anfrage auf Anfrage

Alle Termine anzeigen

*Alle Preise verstehen sich inkl. MwSt.

Detaillierte Informationen zum Seminar

Inhalte:

Einführung & GrundlagenEinführung in Data Product Management

  • Rolle und Aufgaben eines Data Product Managers
  • Der Wert von Datenprodukten in Unternehmen
  • Grundlagen der Datenanalyse

Data Science und Datenquellen

  • Wichtige Datenquellen und -arten
  • Data Governance & DSGVO
  • Einführung in Machine Learning für Produktmanager

Zusammenarbeit mit Data-Teams

  • Datenpipelines & APIs
  • Agile Zusammenarbeit zwischen Business & Tech
  • Best Practices aus der Industrie

Entscheidungsfindung mit Daten

  • Einführung in datengetriebenes Produktmanagement
  • KPI-Entwicklung & Erfolgsmessung
  • Fallstudien & Best Practices

Umsetzung & SkalierungEntwicklung skalierbarer Datenprodukte

  • Data Monetization & Geschäftsmodelle
  • Architektur von Datenplattformen
  • Methoden zur Skalierung datengetriebener Produkte

Rechtliche & ethische Aspekte

  • Datenschutz, DSGVO & Data Ethics
  • Bias & Risiken in Machine Learning-Modellen
  • Praxisbeispiele & Diskussionsrunde

Change Management & Adoption

  • Stakeholder-Kommunikation
  • Zusammenarbeit mit Fachabteilungen
  • Akzeptanz & Adoption datengetriebener Produkte fördern

Zukunftstrends & Abschlussdiskussion

  • KI & Automatisierung im Data Product Management
  • Data-Driven Business der Zukunft
  • Feedbackrunde & offener Austausch
Dauer/zeitlicher Ablauf:
2 Tage
Teilnahmevoraussetzungen:
  • Grundkenntnisse in Produktmanagement oder Data Science
  • Erste Erfahrungen mit Datenanalyse oder Business Intelligence sind von Vorteil
  • Interesse an datengetriebenen Strategien & Entscheidungsprozessen
Lehrgangsverlauf/Methoden:
  • Praxisorientierte Übungen mit realen Unternehmensszenarien
  • Interaktive Gruppenarbeiten für die Entwicklung datengetriebener Strategien
  • Fallstudien & Best Practices aus erfolgreichen Unternehmen
  • Live-Demos & Hands-on-Sessions mit relevanten Daten-Tools
  • Diskussionen & Expertenfeedback zur optimalen Umsetzung in der Praxis
Zielgruppe:

Dieses Seminar richtet sich an:

  • Produktmanager:innen, die datengetriebene Produkte entwickeln möchten
  • Data Scientists & Analyst:innen, die sich Produktmanagement-Know-how aneignen wollen
  • IT-Manager:innen & Führungskräfte, die Datenprodukte strategisch einsetzen wollen
  • Business-Analyst:innen, die datenbasierte Entscheidungen optimieren möchten
Seminarkennung:
54031
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