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Das Überführen der Prototypen aus (Advanced Analytics) Labs in stabile IT-Lösungen mit regelmäßigen Wartungszyklen birgt fachliche, technische und organisatorische Herausforderungen.
Diese müssen von Data Labs, der IT und den Fachbereichen, die in diesen Prozess involviert sind, berücksichtigt werden. Dazu ist es notwendig, die Unterschiede in der Arbeitsweise zwischen Data Science Labs und der IT zu verstehen. Im Artikel werden die für die Operationalisierung von Advanced-Analytics-Lösungen notwendigen Schritte herausgearbeitet und aus der Perspektive des klassischen IT-Projektmanagements betrachtet.