Kategorie: Deutsch
Das Produktlebenszyklusmanagement im Zeitalter der intelligenten Geräte – ein Interview mit Eric JoAchim Liese
Wie managt man ein Data Science Produkt, Teil 2: Da die Geräte immer intelligenter werden, muss sich das Produktlebenszyklusmanagement weiterentwickeln, um die Daten als langfristigen Wert und Teil der Kundenbeziehung zu betrachten. Eric Joachim Liese spricht über Edge Computing und Geräteautonomie als Voraussetzung für ein gutes Kundenerlebnis. Er erklärt auch, wie traditionelle Hardware-Hersteller ihre Betriebsabläufe weiterentwickeln und Fachkräfte einstellen können, um diesen Weg erfolgreich zu beschreiten
Data Mesh – Wie man verhindert, dass es sich in ein geldverschlingendes Chaos verwandelt – ein Podcast
Data Mesh ist eine analytische Datenarchitektur und ein Betriebsmodell, bei dem Daten wie ein Produkt behandelt werden und den Teams gehören, die sie produzieren, d. h. den Geschäftsbereichen. Wie können sich Unternehmen auf den Weg zu Data Mesh machen, ohne ihre Budgets zu sprengen und letztlich einen großen, unübersichtlichen und teuren Datensumpf zu schaffen? Höre dir den Podcast an. Lese den Blog.
Das Management des Data Science Produktes – ein Interview mit Anna Hannemann, PhD
Wie managt man ein Data Science Produkt, Teil 1: Algorithmen sind Produkte, die gemanagt werden müssen, um geschäftliche Ergebnisse zu erzielen. Anna Hannemann, PhD von Metro.digital erzählt, was sie als Pionierin im Produktmanagement für Datenwissenschaft gelernt hat. Sie spricht auch über den organisatorischen Aufbau, die Kompetenzen, die vorhanden sein müssen, und darüber, wie neue Tools das Management von Data-Science-Produkten beeinflussen.
Wie managt man ein Data Science Produkt? – Eine Serie von D3M Labs
Die Datenwissenschaft entwickelt sich von der Forschung und Entwicklung zu Produkten – sowohl online als auch offline….
Die Zukunft des Analysten
In der dreiteiligen Serie, “Die Zukunft des Analysten” wird untersucht, wie sich diese wichtige Rolle weiterentwickeln wird. Wie sieht die Zukunft der sichtbarsten Rolle in der Analytik aus, die für die Bereitstellung von Erkenntnissen verantwortlich ist? Was ist die Zukunft des Analysten?
Die Interoperabilität von Daten als Voraussetzung für Innovation im Gesundheitswesen – Ein Gespräch mit Jörg Godau
Startups im Gesundheitswesen wie doctorly sehen die Chance, mit SaaS-Plattformen, die auf offenen Standards im Gesundheitswesen basieren, das Rad neu zu erfinden. Das etablierte Gesundheitssystem basiert auf einer fragmentierten Landschaft von Softwareanbietern und Datenlösungen. Dateninteroperabilität bietet die Chance, Innovationen im Gesundheitswesen in Deutschland und darüber hinaus zu ermöglichen.
Aufbau des ersten Data Teams in ihrem Unternehmen
Ist Business Intelligence ein Luxus? Daten – richtig gemacht – sind weder billig noch einfach. Die meisten Unternehmen warten, bis sie eine gewisse Größe erreicht haben, bevor sie in eine interne Datenkompetenz investieren. Ein Greenfield-Projekt, der erste Aufbau einer internen Datenfunktion, ist ein wichtiger erster Schritt auf dem Weg eines Unternehmens zur Datenreife. Vor der Einrichtung einer internen Datenfunktion kann ein Unternehmen als Daten unreif gelten, unabhängig davon, wer die Daten nutzt oder wie lange das Unternehmen bereits besteht.
Digitale Kommunikation trifft Analytics- Erkenntisse aus den Digital Communication Awards
Ich hatte die Ehre, Jurymitglied bei den Quadriga Digital Communication Awards zu sein.Auf der After-Party baten mich einige Leute um Feedback und was sie beim nächsten Mal besser machen könnten. Hier ist eine Liste von Tipps, die nützlich sind, wenn es darum geht, die Wirkung Ihres Projekts zu vermitteln – und an jeden, der Key Performance Indicators (KPIs) verwendet, um den Wert Ihrer Arbeit zu kommunizieren.
Das D3M Labs Manifesto (auf Deutsch)
Die Welt braucht mehr Visionäre mit gößen Ideen. D3M Labs möchte diesen Visionären die Werkzeuge zur Verfügung stellen, die sie benötigen, um erfolgreich über die Grenzen des heutigen Normalbetriebs hinauszugehen. Fantasie gepaart mit mutigen Entscheidungen auf der Grundlage von Daten, die in großem Maßtab umgesetzt werden, können und werden Industrien, Wirtschaft und die Welt verändern. Soziale Netzwerke, die gemeinsame Wirtschaft, maschinelles Lernen und mehr haben unseren Alltag grundlegend verändert. Alle diese Innovationen wurden uns durch Vision, Einsicht, Strategie und exzellente Umsetzung nahergebracht.
Lehren aus New York: Es gibt nie „nur Business“
In Berlin habe ich mehr als ein paar Mal den Kommentar „das ist nur Business“ gehört. In New York habe ich niemals einen solchen Kommentar vernommen. Ganz im Gegensatz zu Berlin wird es in New York über Unternehmensstrategie, Marktentwicklung und Marketingstrategie eifrig diskutiert.