Data Science Design Sprint
Ihr Startschuss zur digitalen Zukunft: In 6 Tagen Richtung Datenprodukt
Reduzierte Kosten, effizientere Prozesse oder neue Servicebausteine: Sie sehen in Ihrem Unternehmen Anwendungsfelder für den Einsatz von KI, Machine Learning und Co.? Dann starten Sie jetzt durch zu Ihrem Datenprodukt – schnell, effizient und zielorientiert mit unserem Data Science Design Sprint.
Gemeinsam mit unseren erfahrenen Data Scientists und Data Consultants vollziehen Sie den datengetriebenen Deep Dive von der Herausforderung bis zum erfolgreichen Prototyp Ihres Datenprodukts.
Wissentransfer, Konzept, Lösung: Der Data Science Design Sprint im Überblick
Tag 0: Status quo und Planning
Am Tag 0 schaffen wir die Grundlage für einen erfolgreichen Data Science Design Sprint. Was ist Ihr angestrebtes Sprintergebnis? Welche Datenquellen stehen Ihnen zur Verfügung? Welche Kompetenzen und Technologien sind bereits vorhanden? Im Vorfeld Ihres Data Science Design Sprints ermitteln wir Ihren Status quo.
Zielsetzung, Teilnehmerkreis, Ort und Zeit: Mit den zuvor gesammelten Informationen planen wir Ihren Data Science Design Sprint.
Tag 1: Lernen und verstehen
Der Data Science Design Sprint schafft Lösungen und Wissen. Was ist Data Science? Welche Möglichkeiten bietet Künstliche Intelligenz wirklich? Welche Rahmenbedingungen brauchen erfolgreiche Datenprodukte?
Am ersten Tag vermitteln Ihnen unsere Data Consultants das Wissen, welches Sie brauchen, um Data Science zu verstehen und nachhaltig in Ihr Unternehmen zu bringen. Tiefgehende Einblicke in Case Studies aus der Unternehmenspraxis geben Ihnen Inspiration und schaffen ein klares Verständnis für das Potenzial von Data Science.
Tag 1: Lernen und verstehen
Der Data Science Design Sprint schafft Lösungen und Wissen. Was ist Data Science? Welche Möglichkeiten bietet Künstliche Intelligenz wirklich? Welche Rahmenbedingungen brauchen erfolgreiche Datenprodukte?
Am ersten Tag vermitteln Ihnen unsere Data Consultants das Wissen, welches Sie brauchen, um Data Science zu verstehen und nachhaltig in Ihr Unternehmen zu bringen. Tiefgehende Einblicke in Case Studies aus der Unternehmenspraxis geben Ihnen Inspiration und schaffen ein klares Verständnis für das Potenzial von Data Science.
Tag 2: Identifizieren und priorisieren
In welchen Geschäftsbereichen sehen Sie Optimierungspotenziale? Wie ist die Datenlage? Gemeinsam mit Ihnen identifizieren wir die Anwendungsfelder, in denen Data Science in Ihrem Unternehmen Mehrwerte generieren kann.
Welcher Use Case bietet den größten Business Value? Wie komplex ist die Realisierung? Am Ende von Tag 2 steht Ihr Use Case.
Tag 3: Konkretisieren und planen
Der Use Case steht. An Tag 3 folgt der konkrete Lösungsweg. Was sind die relevanten Daten? Wie ist die Verfügbarkeit dieser? Wer sind die relevanten Stakeholder? Welche technische Infrastruktur braucht es?
Hier werden die Anforderungen an den Prototyp definiert, die Rahmenbedingungen analysiert und die weiteren Projektschritte hin zum Sprintziel festgelegt.
Tag 3: Konkretisieren und planen
Der Use Case steht. An Tag 3 folgt der konkrete Lösungsweg. Was sind die relevanten Daten? Wie ist die Verfügbarkeit dieser? Wer sind die relevanten Stakeholder? Welche technische Infrastruktur braucht es?
Hier werden die Anforderungen an den Prototyp definiert, die Rahmenbedingungen analysiert und die weiteren Projektschritte hin zum Sprintziel festgelegt.
Tag 4: Designen und realisieren
Es geht in die Praxis: Wir entwickeln den Prototyp Ihres Datenprodukts. Methodik, Toolset, Datenanbindung: Ihre Lösung wird an Tag 4 Stück für Stück greifbarer.
Hier entstehen neben sichtbaren Fortschritten auch wertvolle Erkenntnisse über bestehende Optimierungspotenziale bei Daten und Infrastruktur.
Tag 5: Trainieren und validieren
In der Trainingsphase beginnt der Algorithmus zu lernen und die Ergebnisse werden belastbar. Sind die erzielten Analyseergebnisse aufschlussreich? Wie kann das Analysemodell weiter optimiert werden? Gibt es Informationen, die noch fehlen? Mit der Validierung wird das analytische Potenzial des Analysemodells deutlich.
Parallel laufen die Arbeiten an der Entwicklung des User Interfaces.
Tag 5: Trainieren und validieren
In der Trainingsphase beginnt der Algorithmus zu lernen und die Ergebnisse werden belastbar. Sind die erzielten Analyseergebnisse aufschlussreich? Wie kann das Analysemodell weiter optimiert werden? Gibt es Informationen, die noch fehlen? Mit der Validierung wird das analytische Potenzial des Analysemodells deutlich.
Parallel laufen die Arbeiten an der Entwicklung des User Interfaces.
Tag 6: Erleben und produktiv setzen
Analysemodell und User Interface stehen und ermöglichen die Simulation echter Customer Journeys. Nach nur 6 Tagen können Sie den Prototyp Ihres Datenprodukts entdecken. Wir nennen es den Moment der Begeisterung – Ihre Vision wird erlebbar.
Wie geht es weiter? Zum Abschluss des Data Science Design Sprints wird die Roadmap bis zur Produktivsetzung Ihres Datenprodukts festgelegt.
Key Facts des Data Science Design Sprints
Teilnehmerkreis
Commitment, Kreativität und Innovationskraft entstehen, wenn Entscheidungskompetenz auf interdisziplinäre Fähigkeiten treffen. Management, Fachanwender, IT-Administration: Der optimale Teilnehmerkreis berücksichtigt Business- & Technikthemen gleichermaßen.
Ergebnisse
Sie erhalten nach dem Sprint einen dokumentierten Prototyp bestehend aus einem Analysemodell und einem User Interface. Darüber hinaus erhalten Sie von uns alle Lernmaterialien sowie die Roadmap für das weitere Vorgehen.
Und Sie persönlich? Sie tauchen in kürzester Zeit in die Themen Data Science und KI ein und erlernen im kreativen Austausch Schlüsselkompetenzen für Ihre Zukunft.
Art der Durchführung
Mit Abstand in Ihren Geschäftsräumen, kreativen Meeting-Räumen oder digital per Remote: Bei der Durchführung des Data Science Design Sprints richten wir uns flexibel nach Ihren Wünschen und Anforderungen.
Starten Sie jetzt Ihren
Data Science Design Sprint.
Ihr Ansprechpartner:
Oliver Bracht
