Data meets Product
Data creates Insights
Data adds Value

Bis zu 73 % der Unternehmensdaten werden nicht genutzt, um Erkenntnisse aus ihnen zu gewinnen oder einen Mehrwert zu schaffen. Hauptursachen hierfür sind meist Unklarheiten in der Datenstrategie und fehlende Data Literacy, aber auch eine unzureichende Datenarchitektur, die sich in mangelnder Datenqualität, veralteten Technologien und langsamen Prozessen sowie geringer Umsetzung neuer Lösungen widerspiegeln.

Das Data Product Team von FELD M hilft bei der Lösung datenbezogener Herausforderungen, indem umfassende Advanced Analytics Lösungen konzipiert und umgesetzt werden – einschließlich der Infrastruktur und Visualisierungen und basierend auf einem tiefen Verständnis der Anforderungen und Bedürfnisse der Kund*innen oder der Nutzer*innen.

Wir schaffen Datenprodukte oder Anwendungen, deren zentrales Wertversprechen auf Daten basiert. Durch die Verwendung von Produktmethoden und -ansätzen in Kombination mit verschiedenen Disziplinen wie Data Engineering, Business Intelligence und UX sowie Data Science lösen wir klar definierte Geschäftsprobleme und erreichen gesetzte Ziele.

Data meets Product

Verstehen
Datenprodukte zielen darauf ab, klar definierte Geschäftsprobleme und tatsächliche Nutzerbedürfnisse zu erfassen und zu verbessern. Die ersten Schritte für das Design eines Datenprodukts sind daher:
  • Gemeinsames und detailliertes Verständnis der Probleme schaffen
  • Übersetzung der Probleme in umsetzbare Produktanforderungen
Entwickeln
Das Hauptmerkmal eines Datenprodukts ist, dass ein Mehrwert aus der Nutzung von Daten entsteht. Unser Vorgehen:
  • Kombination der drei Disziplinen Data Engineering, Data Science und Business Intelligence
  • Produktorientierter, iterativer Ansatz
  • Frühe Bereitstellung von Prototypen und schnelle Lernschleifen
Umsetzen
Datenprodukte sind spezielle Anwendungen, die in verschiedenen Formen auftreten können. Ergebnisse können sein:
  • Data as a service: Daten, die als Input für einen anderen Dienst vorbereitet und bereitgestellt werden
  • Data enhanced products: Daten, die als Bestandteil eines anderen Produkts vorbereitet und bereitgestellt werden
  • Data as insights: Daten, die als Grundlage für Analysen und Entscheidungen aufbereitet und bereitgestellt werden
Mehrwert
Ein erfolgreiches Datenprodukt liefert einen Mehrwert im monetären Sinne (Einnahmen, optimiertes Budget), in Form einer verbesserten User Experience oder durch Steigerung der Effizienz.

 

Ihr maßgeschneidertes Datenprodukt ist so konzipiert, dass es einen Mehrwert für Ihr spezifisches Geschäftsziel schafft. FELD M ist Ihr Partner, der Sie beim Erreichen dieses Ziels unterstützt.

Unsere Kernkompetenzen

Data Engineering
  • Beratung und Implementierung von Datenarchitekturen
  • Entwicklung von Datenpipelines (ETL/ELT)
  • DevOps
  • Cloud-Lösungen in AWS, Azure und GCP
  • Event-Verarbeitung in Echtzeit
  • SCRUM / Agile Software-Entwicklung
Data Science
  • Data Science Beratung
  • Data/Design Thinking Workshops
  • AI Literacy Workshops
  • Entwicklung von AI- und Machine Learning Modellen für Vorhersagen, Erkennung von Anomalien, Verarbeitung natürlicher Sprache, Vorhersagen von Kundeninteraktionen, CLV und Churn sowie Empfehlungssystemen
  • Data Science für soziale Zwecke
  • AI-Product Discovery und Design Sprints
Business Intelligence
  • BI-Beratung und Datenanalyse
  • Datenvisualisierung und Insights
  • Anforderungsentwicklung
  • Tool Stack-Beratung und Tool Setup
  • Konzeption und Implementierung von Datenmodellen
  • Design und Entwicklung von Dashboards

Kundenfeedback

Das Team von FELD M hat sich als ausgezeichneter Partner erwiesen: immer bereit, den einen Schritt mehr zu gehen. Die Expert*innen haben ihre technischen Fähigkeiten effektiv eingebracht und sich nahtlos in unser Team integriert. Wir würden uns definitiv erneut für eine Zusammenarbeit entscheiden.
THOMAS YOPES
Teamleiter Data Engineering und Analytics bei Freeletics
Mit FELD M ist es uns gelungen, die Services für unsere Hersteller innerhalb kürzester Zeit auszubauen. Ein super Team – die Zusammenarbeit hat sehr viel Spaß gemacht! Wir haben von unseren Kunden bereits viel positives Feedback zu den neuen Dashboards erhalten.
DR. JENS TEPE
Head of Analytics bei Plan.One
FELD M hat einen großartigen Job gemacht und uns mit wertvollem Projektmanagement, Data Science und Insights unterstützt. Wenn Sie einen zuverlässigen Partner mit tiefgreifendem Wissen suchen, dann sollten Sie FELD M in Betracht ziehen.
DANIEL LIST
Head of Marketing bei bexio

Wie wir im Data Product Team arbeiten

Systemagilität

  • Fokussieren auf die relevantesten Geschäftsprobleme & Nutzerbedürfnisse
  • Lernen durch Datennutzung
  • Adaptieren, neu priorisieren & Business-Anforderungen entwickeln

Produktagilität

  • Schnelle Prototypen-Entwicklung
  • Erstellen von MVPs
  • Iteratives Verbessern von Datenprodukten
  • Iteratives Liefern von Mehrwert

Schaffen von Datenprodukten basierend auf klar definierten Problemstellungen

Erkenntnisse durch die Nutzung von Datenprodukten gewinnen und neue Anforderungen ableiten

VERSTEHEN des Problems

ENTWICKELN des Datenprodukts

Methoden

  • Interviews
  • Data Thinking Workshops
  • Use Case Workshops
  • Product Canvas
  • Wardley Map

Prototypen bauen

Lernen & Verbessern

Nächstbestes Produkt

Komplexität definieren

Agile Methodik wählen

Tools, mit denen wir arbeiten
  • Python
  • Tableau
  • Apache Spark
  • Dash
  • dbt
  • Amazon Web Services (AWS)
  • Plotly
  • R
  • Google Cloud Platform
  • Microsoft Azure
  • PostgreSQL
  • Amazon Redshift (AWS)
Kunden, die uns vertrauen
  • FREELETICS
  • DER SPIEGEL
  • Zurich Insurance Group
  • air up
  • yfood
  • MSD
  • junglück
  • PlanOne
  • funk
  • majorel
  • AUDI
  • Britax Roemer

Unsere Projekte