Grundlagen für datengetriebene Produkte : Vom Datenverständnis bis zur PoC-Entscheidung

1. Daten verstehen, bevor Entscheidungen getroffen werden 

• Was ein PoC wirklich ist – und welche Rolle Data Understanding spielt 
• Wie Hypothesen Struktur, Fokus und Geschwindigkeit in Datenprojekte bringen 
• Welche Bedeutung Datenstrukturen für die spätere Modellierung haben 

2. Statistische Grundlagen sicher anwenden 

• Lagemaße, Streuung, Verteilungen und Normalverteilung 
• Visuelle Exploration als Ausgangspunkt jeder Analyse 

3. Daten explorieren und typische Herausforderungen erkennen 

• Fehlende Werte verstehen und richtig einordnen 
• Ausreißer von Messfehlern unterscheiden 
• Relevante Transformationen und Dokumentation der Erkenntnisse 

4. Von Vermutungen zum echten Wissen 

• Hypothesen logisch entwickeln und testen 
• Test Cards & Learning Cards einsetzen 
• Ergebnisse kritisch reflektieren 

5. Zeitreihen praxisnah analysieren 

• Muster erkennen, Trends und Saisonalitäten verstehen 
• Einfache Tests und visuelle Exploration anwenden 
• Erste Interpretationen für PoCs ableiten 

6. Erkenntnisse professionell dokumentieren 

• Reifegrad eines Datensatzes bestimmen 
• Explorationslogbuch aufbauen 
• Risiken, Annahmen und offene Punkte sauber erfassen 

7. Klarheit für den PoC schaffen 

• Zusammenführung aller Erkenntnisse 
• Identifikation von Chancen, Risiken und Hypothesen 
• Go-/No-Go-Entscheidungen sauber vorbereiten 

• Du verstehst, wie ein PoC aufgebaut ist und worauf es in der frühen Phase wirklich ankommt. 
• Du lernst, Daten strukturiert zu explorieren und erste Muster sicher zu erkennen. 
• Du verstehst, wie Hypothesen Struktur, Fokus und Klarheit in Datenprojekten erzeugen. 
• Du erkennst, welche Datenstrukturen relevant sind – und wann ein Datensatz für ein PoCungeeignet ist. 
• Du verstehst, wie fehlende Werte, Ausreißer oder Messfehler einzuordnen sind. 
• Du bist in der Lage, statistische Grundlagen gezielt einzusetzen, um Zusammenhänge besser zu verstehen. 
• Du weißt, wie du Zeitreihen einordnen musst und kannst wichtige Muster erkennen und interpretieren. 
• Du dokumentierst, Erkenntnisse so, dass sie im Projekt direkt weiterverwendet werden können. 
• Du bist in der Lage sinnvolle Bereinigungen, Transformationen und nächste Schritte abzuleiten. 
• Du triffst auf Basis deiner Analysen eine fundierte Go-/No-Go-Entscheidung für den PoC. 

Diese Weiterbildung eignet sich für alle, die ein zukunftsorientiertes Data Mindset entwickeln und lernen wollen, echten Mehrwert durch Daten zu schaffen. Du erfährst, wie du PoCs für Daten- und KI-Projekte konzipierst, deren Umsetzbarkeit bewertest und souverän als Schnittstelle zwischen Business und IT agierst.  

• Projektverantwortliche in Datenprojekten  
• Prozessmanager:innen  
• Fachkräfte aus Controlling, HR, Finance & Co., die endlich über xls-Sheets hinauswachsen möchten 
• Fachinformatiker:innen und Personen, die eine Skript-Sprache können  
• Personen mit wenig Daten-Vorerfahrung, aber großer Motivation, datengetrieben zu arbeiten