Datenprodukte (engl. Data Products, DPs) sind heute aus unserem privaten und beruflichen Leben nicht mehr wegzudenken. Sie bilden die Grundlage für datengetriebene Entscheidungen und Innovationen in Unternehmen. Doch was genau sind Datenprodukte und wie können sie genutzt werden, um nachhaltigen Wert zu schaffen?
Dieser Beitrag beleuchtet die grundlegenden Konzepte von Datenprodukten, deren Typen und die wichtigsten Methoden und Werkzeuge für deren Entwicklung und Nutzung. Ziel ist es, aufzuzeigen, wie Datenprodukte zur Bewältigung realer Herausforderungen und zur Schaffung nachhaltigen Mehrwerts erstellt und priorisiert werden können.
Definition von Datenprodukten
Datenprodukte (engl. Data Products, DPs) sind Produkte, die durch die Nutzung von Daten das Erreichen eines bestimmten Ziels ermöglichen1. Sie lassen sich in fünf Typen unterscheiden: Rohdaten, verarbeitete Daten, Datenoutput von Algorithmen, Entscheidungsunterstützung und automatisierte Entscheidungsfindung2. Dabei werden Rohdaten und verarbeitete Daten der Kategorie Daten als Produkt (Data as a Product, DaaP) zusammengefasst3. Datenprodukte bieten vielfältige Anwendungsmöglichkeiten, um geschäftlichen Nutzen zu generieren. Ein Datenprodukt kann mehrere dieser Typen kombinieren und ist darauf ausgelegt, wertvolle Erkenntnisse aus Daten zu gewinnen und in konkrete Handlungen umzusetzen.
Wertgenerierung aus Datenprodukten
Das Konzept von Datenprodukten mag auf den ersten Blick sehr theoretisch erscheinen. Es gibt jedoch einen klaren Leitfaden, wie man praktisch vorgehen kann, um aus Datenprodukten echten Wert zu generieren. Dieser Prozess umfasst mehrere Schritte, die systematisch durchgeführt werden, um aus Rohdaten wertvolle Erkenntnisse zu gewinnen und diese in konkrete, geschäftsfördernde Maßnahmen umzusetzen:
- Daten sammeln: Erfassen Sie relevante Rohdaten aus internen und externen Quellen. Dies bildet die Basis für alle weiteren Analysen und Entscheidungen.
- Daten aufbereiten: Bereinigen, strukturieren und integrieren Sie die Daten, um ihre Qualität und Nutzbarkeit zu verbessern. Hochwertige Daten sind entscheidend für verlässliche Ergebnisse.
- Analysen durchführen: Nutzen Sie statistische Methoden und maschinelle Lernverfahren, um Muster und Zusammenhänge in den Daten zu identifizieren. Diese Analysen liefern die Grundlage für fundierte Entscheidungen.
- Erkenntnisse ableiten: Transformieren Sie die Analyseergebnisse in konkrete Handlungsanweisungen und Entscheidungen. Ziel ist es, die gewonnenen Erkenntnisse direkt zur Verbesserung von Geschäftsprozessen einzusetzen.
- Implementierung: Setzen Sie die gewonnenen Erkenntnisse um, z.B. durch Optimierung von Geschäftsprozessen oder Entwicklung neuer Produkte. Eine erfolgreiche Implementierung ist entscheidend, um den vollen Wert aus den Datenprodukten zu schöpfen.
Das Data Product Canvas (DPC)
Nicht jeder hat Zugang zu fortschrittlichen Technologien wie maschinellem Lernen oder die Expertise, sie zu nutzen. Hier kommt das Data Product Canvas (DPC) ins Spiel. Das DPC bietet eine übersichtliche visuelle Methode, um unterschiedliche Daten zu kennzeichnen, kategorisieren und zu bewerten. Es vereint alle wichtigen Kernelemente eines Datenprodukts in einem strukturierten Format und ermöglicht es, auch komplexe Datenprojekte verständlich und handhabbar zu machen.
STI-Ansatz zur Entwicklung von Datenprodukten
Der STI-Ansatz zur Entwicklung von Datenprodukten kombiniert technische Expertise mit einem breiten Wissen aus zahlreichen Projekten. Dies ermöglicht es uns, maßgeschneiderte Lösungen zu bieten, die genau auf die Bedürfnisse unserer Kunden abgestimmt sind.
Unser Ansatz basiert auf dem Data Product Canvas (DPC), einem dynamischen Werkzeug, das eine zentrale Übersicht aller Kernelemente eines Datenprodukts bietet. Durch die Unterscheidung zwischen produktspezifischen und marktspezifischen Schwerpunkten decken wir alle relevanten Aspekte des Produktlebenszyklus ab. Dies gewährleistet, dass alle am Projekt beteiligten Personen, unabhängig von ihrer Fachrichtung, einen klaren Überblick über das gesamte Projekt haben.
STI betrachtet Datenprodukte aus verschiedenen Perspektiven:
- High Level: Hier wird die Qualifizierung der Datenprodukte betrachtet, um deren strategischen Wert und Nutzen zu bewerten.
- Detail Level: In diesem Schritt erfolgt die Genehmigung und Detailplanung, um sicherzustellen, dass alle technischen und operativen Anforderungen erfüllt werden.
Ein weiteres Merkmal des STI-Ansatzes ist die Flexibilität des DPC. Es kann je nach Anwendungsfall und Kundenspezifikation angepasst werden. Kernelemente können hinzugefügt oder erweitert werden, um spezifische Anforderungen zu berücksichtigen. Dies macht den STI-Ansatz besonders wertvoll, da er nicht nur auf technischer Expertise basiert, sondern auch auf einer tiefen Kenntnis verschiedener Branchen und Anwendungsfälle.
Durch diese umfassende und flexible Herangehensweise sorgt STI dafür, dass Datenprodukte nicht nur entwickelt, sondern auch erfolgreich implementiert und nachhaltig genutzt werden können.
Fazit
Datenprodukte sind essenziell für die moderne Unternehmensführung. Durch strukturierte Ansätze wie das Data Product Canvas (DPC) und die umfassende Expertise von STI können Unternehmen datengetriebene Projekte effizient, effektiv, priorisiert und erfolgreich umsetzen. Der STI-Ansatz, der technische Kompetenz und breite Projekterfahrung vereint, stellt sicher, dass Datenprodukte nicht nur entwickelt, sondern auch nachhaltig genutzt werden. So wird aus Daten und dem Aufwand zur Nutzung echter geschäftlicher Mehrwert generiert.
- vgl. DJ Patil, Data Jujitsu: The Art of Turning Data into Product, 2012
- vgl. Designing Data Products. The 15 faces of Data Products are a… | by Simon O’Regan | Towards Data Science
- vgl. Data as a product vs data products. What are the differences? | by Xavier Gumara Rigol | Towards Data Science