Data-Driven IT-Entscheidungen: Validierung und Entscheidungsfindung

1. Einführung in Data-Driven Entscheidungsfindung
- Überblick über datengestützte Entscheidungsfindung
- Grundlagen der Validierung
- Einführung in A/B Testing und seine Relevanz
- Wie Daten die Entscheidungsfindung beeinflussen

2. Entscheidungs-Frameworks und -Methoden
- Einführung in Entscheidungs-Frameworks
- Impact Mapping: Strategische Zielverwirklichung
- Opportunity Solution Tree: Lösungen identifizieren
- Praktische Anwendung von Frameworks durch Fallstudien

3. Datenanalyse und Performance Metrics
- Grundlagen der Datenanalyse
- Definition und Auswahl von Performance Metrics
- Analyse-Tools und deren Anwendung
- Visualisierung von Daten für bessere Entscheidungsfindung

4. A/B Testing im Detail
- Methodik und Planung von A/B Tests
- Statistische Grundlagen für A/B Tests
- Interpretation der Ergebnisse von A/B Tests
- Best Practices für effektive A/B Tests

5. Prototyping und Validierungsstrategien
- Prototyping-Techniken zur Validierung von Ideen
- Fake Door Testing: Vom Konzept zur Validierung
- Integration von Prototypen in den Entscheidungsprozess
- Fallstudien zu en Validierungsstrategien

6. Praktische Anwendungen und Abschlussprojekt
- Projektarbeit: Entwicklung eines eigenen A/B Tests
- Präsentation der Ergebnisse vor der Gruppe
- Feedback und Evaluierung der Projekte
- Zusammenfassung der gelernten Konzepte und deren Anwendung