Nutzen Sie Ihre Daten wirklich? Problem gelöst. Dieses Buch ist Ihr Leitfaden, um eine Organisation von einer, die Daten als nachträglichen Gedanken oder nur als Support-Funktion behandelt, in eine umzuwandeln, die Daten zu einem entscheidenden Treiber für Produktentwicklung und Geschäftsinnovation macht. Dabei lernen Sie, Ergebnisse zu messen, die wirklich zählen, anstatt nur die ausgelieferten Funktionen nachzuverfolgen.
In einer Welt, in der Produkte zunehmend durch Daten und KI getrieben werden, sind traditionelle Ansätze der Produktentwicklung und des Datenmanagements zu Wachstumshemmnissen geworden, anstatt Erfolg zu fördern. Im Kern basiert dieses Buch auf zwei grundlegenden Prinzipien für Erfolg: autonome, ergebnis- und datengetriebene Produktteams sowie die Notwendigkeit, Datenressourcen als Produkte zu verwalten. Diese Prinzipien werden durch praktische Frameworks, Schritt-für-Schritt-Implementierungsleitfäden und Reifegradmodelle erweitert, die funktionsübergreifende Teams in jeder Branche in ihre Entscheidungsprozesse integrieren können.
Egal, ob Sie Produktmanager sind, die datenkompetenter werden möchten, ein Datenexperte, der die Wirkung Ihrer Produkte steigern will, oder eine Führungskraft, die Silos in Ihrer Organisation aufbrechen möchte — Data as a Product Driver bietet praktische Schritte zur Transformation der Datenverwendung in Ihrem Unternehmen.
Was Sie lernen werden
- Strukturieren Sie Ihre Teams um geschäftliche Probleme anstatt um technische Disziplinen.
- Steuern Sie den Übergang von zentralisierten Daten-Teams hin zu domänenorientiertem, dezentralem Datenbesitz.
- Baue effektive Datenplattform-Teams auf, die Produktteams unterstützen, während gleichzeitig konsistente Standards im gesamten Daten-Ökosystem eingehalten werden.
- Erstellen Sie Datenressourcen, die dauerhaft Wert für Ihre Organisation bieten.
- Implementieren Sie das passende Betriebsmodell für die Größe und den Reifegrad Ihres Unternehmens.
Für wen dieses Buch geeignet ist
Produkt- und Datenleiter, die organisatorische Transformation vorantreiben, Produktmanager, verantwortliche Teamleiter und Datenpraktiker wie Data Engineers, Data Analysts, Data Scientists und ML Engineers, die bereit sind, ihr Betriebsmodell weiterzuentwickeln, um den Wert aus Daten zu maximieren.
