Was ist ein Datenprodukt?

Bei Datenprodukten verhält es sich genau so: Das Paradigma geht über das einfache Bereitstellen von Rohdaten, Aggregaten oder Kennzahlen hinaus. Datenprodukte sind der nächste Schritt in der Nutzung von Daten.

• Ein Datenprodukt ist ein produkthaft hergestellter Datensatz, der einen bestimmten Nutzen erzeugt.
• Produkthaft bedeutet, dass der Datensatz genau wie ein physisches Produkt behandelt wird. Es gibt einen definierten Prozess sowie Verantwortlichkeiten für die Erstellung, Qualitätssicherung, Pflege und Weiterentwicklung des Datensatzes.
• „Nutzen erzeugen“ heißt in diesem Fall: Der Kreis der Nutzenden ist bekannt und durch die zielgerichtete Nutzung des Datensatzes wird eine Herausforderung gelöst, die die Nutzenden haben.
• Neben den reinen Nutzdaten ist ein Datenprodukt um Metadaten ergänzt, die sowohl seine Inhalte beschreiben, als auch Kontextinformationen zur Nutzung des Datenprodukts bereitstellen.

Ein Datenprodukt ist kein Softwareprodukt, das auf Daten basiert (hier spricht man von einem datenbasierten Produkt). Es ist kein Report oder eine Visualisierung von Daten. Ein Datenprodukt ist auch nicht an eine bestimmte Technologie gebunden.

Welche Kriterien muss ein Datenprodukt erfüllen?

Kurz zusammengefasst sollte ein Datenprodukt also folgende Kriterien erfüllen:

• Nutzen und Nutzung bekannt, Rollen (wie Product Owner und Data Stewart) besetzt,
• Verantwortlichkeiten und Prozesse zur Erstellung, Pflege und Weiterentwicklung etabliert sowie
• Metadaten wie z.B. eine Beschreibung im Data Catalog vorhanden und aktuell.

Nur wenn diese Kriterien erfüllt sind, können Datenprodukte richtig genutzt werden.

Dabei sind verschiedene Szenarien möglich: Datenprodukte können als „einfache“ Datenprodukte (d.h. direkt aus Rohdaten erzeugt) genutzt werden. Datenprodukte können aber auch geteilt und wiederverwendet werden. So können auch komplexe Datenprodukte über mehrere Ebenen geschaffen werden. Der Vorteil: Redundanzen in der Datenaufbereitung werden verringert (=> Kosteneinsparung, Performancegewinn) und Inkonsistenzen werden vermieden (=> eine klare Berechnungsformel für jedes „Teilprodukt“). Die nachfolgende Grafik stellt die Kombination von einfacheren Daten(teil)produkten zu komplexeren Datenprodukten dar.

Bei unserem Verständnis von Datenprodukten stehen v.a. die aufbereiteten Daten als Ergebnis im Fokus. Eine Nutzung dieser Daten (z.B. durch eine Visualisierung) ist der Erzeugung und Bereitstellung eines Datenprodukts nachgelagert.

Dadurch sind Datenprodukte in ihrer Rohform eher durch ein technisches Publikum wie Data Engineers, Analyst und Scientists nutzbar. Die von ihnen erzeugten Visualisierungen, Algorithmen, Systeme und Produkte öffnen die Nutzbarkeit von Datenprodukten für die breite Masse.

Wie generiert ein Datenprodukt einen Nutzen?

Ausschlaggebend für den Erfolg von Datenprodukten ist allerdings die Betrachtung des Themas über die technischen Daten hinaus. Der kritische Punkt ist die Verankerung des Themas in der Aufbau- und Ablauforganisation eines Unternehmens. Durch den Fokus der Datenprodukte auf einen Nutzen und damit einen spezifischen Kreis von Nutzenden wird eine Marktwirtschaft von Angebot und Nachfrage geschaffen. Dadurch erfolgt automatisch eine Fokussierung auf die wirklich benötigten, hochwertigen Datenprodukte, da nicht benötigte oder qualitativ niederwertige Datenprodukte schlichtweg nicht genutzt werden.

Ziel eines jeden Datenprodukts ist die Schaffung eines Wertbeitrags. Zur Erreichung gibt es mehrere Möglichkeiten:

• Datenprodukte verbessern bestehende Geschäftsprozesse: Z.B. durch tagesaktuelle Bereitstellungen von Buchungen auf eine Kostenstelle und ihr „Limit“ kann sichergestellt werden, dass die Kostenstelle nicht überbucht wird.
• Datenprodukte ermöglichen Geschäftsprozesse, die vorher nicht möglich waren: Z.B. Live-Tracking von Paketen bei Amazon, der DHL und Co. durch Bereitstellen der aktuellen Position des Pakets.
• Datenprodukte dienen als Grundlage zum Treffen datenbasierter Entscheidungen: Z.B. als Grundlage für entsprechende Visualisierungen in Management Dashboards.
• Datenprodukte fließen als „Bauteil“ in datenbasierte Produkte ein und verbessern sie dadurch: Z.B. macht die Anzeige der Verfügbarkeit (frei/besetzt) einer Ladestation das Laden mit einem E-Auto wesentlich angenehmer, da Wartezeiten vermieden werden können.
• Datenprodukte versetzen datenbasierte Produkte in die Lage, selbstständig Entscheidungen zu treffen: Z.B. kann ein Auto selbstständig einen passenden Werkstattbesuch empfehlen, wenn die Profiltiefe seiner Reifen unter einen gewissen Schwellwert gefallen ist und diese getauscht werden müssen.

Datenprodukte sind mehr als aufbereitete Daten. Sei erweitern diesen Kern um die Facetten Nutzen, Nutzbarkeit, Organisation und Prozesse.

Wird der Datenprodukt-Ansatz konsequent und erfolgreich angewendet, so werden Daten zu (wieder)verwendbaren Unternehmenswerten.

Sie dienen als Grundlage datenbasierter Entscheidungen oder ermöglichen es sogar, diese zu automatisieren. Auch fließen sie als „Bauteil“ in datenbasierte Produkte ein.

Damit werden Datenprodukte in Zukunft für Unternehmen ein entscheidender Wettbewerbsvorteil – sowohl für die interne Optimierung, als auch für das Angebot von besseren Diensten und Produkten am Markt.

Möchten Sie noch mehr zu Datenprodukten erfahren? Lesen Sie weitere Details unter: Usability von Datenprodukten