Der Agile Datenproduktmanager orchestriert die Entwicklung datengetriebener Produkte nach Scrum-Methodik. Er priorisiert Anforderungen im Product Backlog, definiert Akzeptanzkriterien und vertritt Stakeholder-Interessen. Er trägt Verantwortung für die Vision des Datenprodukts, kommuniziert diese dem Entwicklungsteam und entscheidet über Release-Inhalte. Der Datenproduktmanager überwacht Datenqualität, implementiert Governance-Richtlinien und stellt Compliance-Konformität sicher. Er koordiniert Datensicherheitsmaßnahmen, bewertet Risiken und implementiert Schutzkonzepte. Zusätzlich analysiert er Nutzungsmuster und optimiert Datenprodukte kontinuierlich basierend auf Feedback und Kennzahlen.
Projektmanagement - Klassische und Agile Methoden ( Scrum & IPMA )• Projektmanagement nach DIN 69901 und IPMA Kompetenzmodell
• Strategische Projektausrichtung mit SWOT-Analyse und Business Case
• Projektinitiierung und Projektplanung mit Strukturierungs- und Planungsmethoden
• Stakeholdermanagement, Risikomanagement und Projektkommunikation
• Projektcontrolling und Erfolgsmessung mit Kennzahlen und Abweichungsanalysen
• Digitalisierung und Nachhaltigkeit im modernen Projektmanagement
• Agiles Projektmanagement und Scrum Framework nach Scrum Guide
• Scrum-Events, Product Backlog Refinement & Servant Leadership
• Agiles Produktmanagement in der Praxis: Rolle, Methoden und rechtliche Anforderungen
• Product Ownership im Scrum-Prozess: Backlog-Management, Value Maximization & Teamwork
• Agile Tools & Frameworks zur Produktgestaltung und Releaseplanung
• Kundenzentrierte Produktentwicklung: Methoden für Discovery & Value-Driven Development
• Agiles Risikomanagement, Qualitätssicherung und Compliance im Produktentwicklungsprozess
• KI-basierte Entscheidungsunterstützung und Automatisierung im digitalen Produktmanagement
• Nachhaltige Produktentwicklung: ESG, Circular Economy und CO₂-optimiertes Design
• Prüfungsvorbereitung POI
• Strategische Datenwertschöpfung und Architektur im Unternehmen
• Prozessoptimierung und Kostenreduktion durch digitales Datenmanagement
• Ökologisch verantwortliches Datenmanagement
• Datenqualität und Governance - Standards, Rollen, Verantwortung
• Technologieplattformen und Werkzeuge für modernes Datenmanagement
• Cybersecurity und Datenschutz im Datenökosystem
• KPI-basiertes Datencontrolling und Performance-Monitoring
• Skalierungsstrategien und Barrieren im digitalen Datenmanagement
• Zukunftstechnologien und datengetriebene Innovationsmodelle
• Datengetriebene Organisationen und Geschäftsmodelle
• Datenkompetenz
• KI-Kompetenz
• Big Data Technologien und Architektur
• Datenvisualisierung und Dashboard-Erstellung
• Governance - Datenschutz und Cybersecurity
• Ethik und interdisziplinäre Zusammenarbeit in Data Science
• Big Data Projektplanung und Dokumentation
------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
Erarbeiten Sie mit unseren Karriereberatern Ihren individuellen Kursplan
------------------------------------------------------------------------------------------------------------------