AI, Data Science und Big Data sind Megathemen der Produktentwicklung. Darum bringen wir auf dem Digitale Leute Summit eine Reihe von Expertinnen und Experten zu diesem Schwerpunkt zusammen. Unsere Data-Spezialisten werden anhand von Best Practices, eigenen Erfahrungen und neuen Methoden erklären, wie Daten sinnvoll in die Produktentwicklung integriert werden.


Auf dem Summit erfahrt ihr, wie ihr
  • Deep Learning Modelle in kurzer Zeit umsetzen könnt,
  • Produktteams in die Lage versetzt, eigenständige Datenanalysen und Datenvisualisierungen umzusetzen,
  • Data Science zum festen Bestandteil eurer Entwicklungsprozesse macht,
  • eine eigene Infrastruktur für die Datenverwaltung aufbaut.

Hier sind unsere Daten- und AI-Experten im Überblick:

João Fiadeiro, Google

Joao Fiadeiro, Google

João Fiadeiro ist Produktmanager bei Google AI und konzentriert sich darauf, “schwierige, aber nicht unmögliche“ Konzepte von der Idee bis zur Ausführung zu bringen. Mit den aktuellsten Erkenntnisse aus den AI-Labs von Google versucht er, mit digitalen Produkten unsere Art zu leben, zu arbeiten und zu spielen zu verändern.

Vor Google AI war João Mitglied des Musikteams von YouTube. Dort baute er Tools, mit denen Künstler sich mit ihren Fans verbinden, ihr Publikum besser verstehen und so die Reichweite ihrer Musik maximieren können. Bevor er ins Produktmanagement wechselte, arbeitete er als Data Scientist im Strategie-Team von YouTube.

Dat Tran, Axel Springer AI

Dat Tran von Idealo.

Traditionelle Geschäftsmodelle der Verlagsbranche funktionieren immer schlechter. Axel Springer setzt darum auf fortschrittliche Technologien, um seine Position als eines der führenden Verlagsunternehmen in Europa zu behaupten. Dat Tran, Head of AI bei Axel Springer AI, erklärt auf dem Summit, wie der Medienkonzern mit Ansätzen aus der Lean-Methodologie zu einem AI-first-Unternehmen werden möchte.

Basierend auf seinen Erfahrungen bei der zu Springer gehörenden Vergleichsplattform idealo.de, zeigt Dat, wie man in zwölf Wochen ein produktionsfertiges Deep Learning-Modell erstellt und implementiert, das Bilder nach ihrer Ästhetik ordnet. Er geht darauf ein, wie man vorhandene Infrastrukturen wie AWS verwenden kann, um Anwendungen für maschinelles Lernen zu trainieren, und wie man diese erfolgreich betreibt, ohne in typische Fallen der AI-Entwicklung zu tappen.

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Sade Snowden-Akintunde – Codecademy

Sade Snowden Akintunde is Data Scientist at codecadamy.

Mehr als 45 Millionen Menschen haben auf der E-Learning-Plattform Codecademy gelernt zu programmieren. In diesem Fireside-Chat wird Sade erklären, wie sie und ihre Kollegen im Data Science-Team der Codecademy Produktteams und andere nicht-technische Teams dabei unterstützen, auf eigene Faust mit Benutzerdaten zu arbeiten. So werden Kapazitäten im Data Science-Team frei, um anspruchsvollere Fragestellungen und Thematiken anzugehen. Sade wird verschiedene Strategien erläutern, wie Daten gemanagt werden können und mit welchen Tools Informationen im Unternehmen leichter ausgetauscht und verstanden werden können.

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Ole Bossdorf – Project A

Ole Bossdorf von Project A

Der Berliner VC Project A unterstützt seine mehr als 50 Ventures sehr stark operativ. Ole Bossdorf, Leiter BI bei Project A, und sein Team unterstützen die Investments beim Aufbau einer Dateninfrastruktur, die den Startups neue Möglichkeiten in der Entwicklung eröffnet, ohne dass diese die Fähigkeit verlieren agil zu bleiben und schnell zu iterieren.

In diesem Fireside-Chat spricht Ole über das Wesentliche beim Aufbau einer “single source of truth” im Unternehmen. Er erörtert die Vor- und Nachteile von Open-Source- versus kostenpflichtige Frameworks, von Cloud-Lösungen versus On-Premise-Datenbanken sowie die Frage, ob man verschiedene BI-Tools kombinieren oder eine Single-Source-Lösung verwenden sollte, bei der alle Komponenten aus einer Hand kommen.

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Fabian Dill – DieProduktMacher

Fabian Dill von Die Produktmacher.

“Wir schaffen es, durch Data Science und maschinelles Lernen uns wirklich auf den User zu fokussieren,” sagt Fabian Dill, CEO von DieProduktMacher, auf die Frage, was er glaubt, was die Münchner Digitalagentur von der Konkurrenz unterscheidet.

In diesem Vortrag erklärt Fabian, wie man die großen Möglichkeiten von Data Science in den Betrieb bestehender und die Discovery neuer Produkte integrieren kann. Fabian zeigt, wie man eine Datenanalyse aufsetzt, verständliche Dashboards erstellt und einen sauberen, reproduzierbaren Prozess für die Produktentwicklung aufbaut. Basierend auf Fabians fünf Prinzipien der Data Science, erklärt er, wie Produktmanager und Datenanalysten eine gemeinsame Sprache finden können, um neue Potenziale im digitalen Entwicklungsprozess zu erschließen.

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Mehr Insights in AI und Data Science bekommt ihr am 28. November 2019 in Köln beim Digitale Leute Summit.