Business Development und Projektmanagement im Data-Science-Umfeld
Passende Use Cases finden und Projekte erfolgreich aufsetzen
Ziel
Im ersten Teil dieses Moduls widmen wir uns dem zielgerichteten Einsatz von datengetriebenen Methoden (maschinelles Lernen, Advanced Analytics, Künstliche Intelligenz): Durch die Entwicklung von Use Cases wird die Vorgehensweise geplant, z.B. im Hinblick auf Effizienzgewinne, verbesserte Steuerungswerkzeuge oder neue Geschäftsmodelle. Die Teilnehmer:innen arbeiten am Digitalisierungshandbuch weiter, das diese im ersten Modul zu entwickeln begonnen haben. Der zweite Teil hat die notwendigen Veränderungen im Bereich Data-Science-Projektmanagement zum Inhalt und reicht von agilen Vorgehensmodellen bis hin zum Stakeholder-Management.
Aufbau und Inhalte
- Vorgehensweise bei der Auswahl und Bewertung von Use Cases
- Priorisierung von Business Cases
- Die Rolle des Data Scientists und das Data-Science-Team
- Stakeholder-Analyse und Projektumfeldanalyse
- Agile Projektvorgehensweise (z.B. Labor-Fabrik, CRISP-DM, SCRUM)
- Termin/Kosten/Leistung im Gleichgewicht halten
- Praxisbeispiele zur Orientierung
- Erstellung eines Digitalisierungskonzepts (aufgeteilt auf die Module 1 und 2 im Lehrgang)
Best-Practice-Bericht
"Big Data und Datenschutz", Mag. Susanne Zach, BSc (EY Österreich)
