Produktmanagement mit Data Warehouse 1. Einführung in Produktmanagement und Data Warehousing: Grundlagen des Produktmanagements und dessen Beziehung zu Data Warehousing, Überblick über relevante Datenarchitekturen und -modelle, Wichtigkeit von Daten für fundierte Produktentscheidungen 2. Datenanalyse für Produktmanager: Tools und Techniken zur Datenanalyse im Produktmanagement, Interpretation von Daten für strategische Entscheidungen, Nutzung von Analytik zur Identifizierung von Marktchancen 3. Integration von Data Warehouse in Produktstrategien: Methoden zur Integration von Data Warehouse in bestehende Produktstrategien, Anpassung von Produktentwicklungsprozessen basierend auf Daten, Best Practices für die Zusammenarbeit zwischen Produktmanagement und Datenanalysten 4. KPIs und Metriken im Produktmanagement: Wichtige KPIs für die Erfolgsmessung von Produkten, Entwicklung eines Metrikensystems zur kontinuierlichen Verbesserung, Techniken zur Überwachung und Anpassung von Produktstrategien 5. Datengetriebenes Entscheidungsmanagement: Methoden zur datenbasierten Entscheidungsfindung im Produktmanagement, Risikoanalyse und Szenarioplanung auf Basis von Daten, Fallstudien erfolgreicher datengetriebener Entscheidungen 6. Implementierung von Data Warehouse-Lösungen: Schritte zur Implementierung eines Data Warehouse für Produktmanager, Technische und organisatorische Herausforderungen bei der Implementierung, Ressourcen und Tools zur Unterstützung der Implementierung 7. Zukunft des Produktmanagements mit Daten: Trends im Produktmanagement und deren Einfluss auf Datenstrategien, Technologische Entwicklungen, die das Produktmanagement verändern, Vorbereitung auf zukünftige Herausforderungen und Chancen 8. Praxisprojekt: Datenanalyse und Produktstrategie: Durchführung einer Datenanalyse zur Unterstützung einer Produktentscheidung, Entwicklung und Präsentation einer datenbasierten Produktstrategie, Feedback und Reflexion zu den erarbeiteten Strategien