Modernes Data Management stellt Unternehmen vor die Herausforderung, ihre Daten nicht nur zu sammeln, sondern auch nutzbar zu machen. Data Products bieten eine innovative Lösung, indem sie Daten in nutzerfreundliche, skalierbare Produkte umwandeln, die konkrete Geschäftsprobleme lösen.
Ein Data Product kann dabei vieles sein: von einem Dashboard, das Verkaufszahlen visualisiert, bis hin zu einem KI-gestützten Vorhersagemodell, das zukünftige Markttrends prognostiziert. Sie sind so konzipiert, dass sie ein konkretes Nutzeranliegen adressieren und lösen, und damit einen messbaren Wert liefern – wie idealerweise jedes andere Produkt.
Historisch wurden Daten oft lediglich als Nebenprodukt von Geschäftsprozessen betrachtet. Mit dem wachsenden Verständnis für den strategischen Wert von Daten hat sich diese Sichtweise jedoch grundlegend gewandelt. Die eigentliche Innovation besteht darin, Daten mit der gleichen Sorgfalt und nach denselben Prinzipien zu behandeln wie traditionelle ‚greifbare‘ Produkte – und sie damit aus dem metaphorischen Fegefeuer der Abstraktion zu befreien und in konkrete, wertschöpfende Assets zu verwandeln.
Was ist ein Data Product? Definition und Beispiele
Ein Data Product ist ein erwerbbares, wiederverwendbares, aktives und standardisiertes Datenobjekt, das durch die Anwendung von Product Thinking-Prinzipien einen messbaren Mehrwert liefert. Es umfasst ein oder mehrere Artefakte, die mit Metadaten wie Governance-Richtlinien, Datenverträgen und optional einer SBOM angereichert sind. An einem spezifischen Domänen- oder Anwendungsfall ausgerichtet, gewährleistet es Verantwortlichkeit, kontinuierliche Weiterentwicklung, Skalierbarkeit und die Einhaltung von geschäftlichen sowie regulatorischen Standards.
Oder, einfacher ausgedrückt, ein Datenprodukt ist ein konsumenten-orientiertes Angebot, das Daten nutzt, um einen geschäftlichen Mehrwert zu schaffen. Sie sind wertvoll, wünschenswert und realisierbar. Ein Datenprodukt ist außerdem standardisiert, verpackt, einkaufbar, lieferbar und rückgabefähig.
Kernmerkmale von Data Products
- Nutzerorientierung: Data Products werden entwickelt, um ein bestimmtes Problem zu lösen bzw. eine bestimmte Fragestellung zu adressieren.
- Transparenz und Vertrauen: Dazu gehört, dass sie für die Zielgruppe auffindbar sind und ihre Entwicklung bzw. ihr Lebenszyklus nachvollziehbar ist. (Product Roadmap)
- Wiederverwendbarkeit: Sie sind modular aufgebaut und skalierfähig, und können so mehrfach in verschiedenen Kontexten genutzt werden.
- Verantwortlichkeit: Der Eigentümer eines Data Products sorgt für eine kontinuierliche Entwicklung und die Einhaltung von geschäftlichen und gesetzlichen Standards.
Es gibt grundsätzlich 2 Arten von Datenprodukten. Reine Datenprodukte basieren auf reinen Daten und können quellenorientiert, bereichsübergreifend (manchmal auch aggregiert genannt) oder verbraucherorientiert (z.b. Data Marts) sein. Erweiterte Datenprodukte bestehen aus Daten und analytischer Logik. Sie können Elemente zur Entscheidungsunterstützung (Berichte, Dashboards, Pivot-Tabellen), angewandte Algorithmen (trainierte Modelle) oder Dienste/Anwendungen (eingebettete Regeln oder Modelle) entsprechen.
Data Products sind die Schnittstelle zwischen Rohdaten und geschäftlichem Nutzen. Dies macht sie für unterschiedliche Zielgruppen – von Analysten bis zu Führungskräften – zugänglich und nützlich.
Anwendungsfälle für Data Products
Data Products sind vielseitig einsetzbar. Einige Beispiele:
- Verkaufsanalyse-Dashboard: Visualisiert Verkaufszahlen nach Region und prognostiziert zukünftige Umsätze.
- Kundenbindungsmodell: Identifiziert Kunden mit Abwanderungsrisiko und empfiehlt Maßnahmen.
- Customer Golden Record: Einheitliches Kundenprofil, das Daten aus allen Systemen und Berührungspunkten konsolidiert. Eliminiert Duplikate, löst Inkonsistenzen und ermöglicht personalisierte Ansprache.
Von Data Mesh zu Data Products: Warum sich „Daten als Produkt“ durchgesetzt hat
Die Bereitstellung von ‚Data as a Product‘ wird seit Jahren diskutiert, etwa in Datenmarktplätzen oder zur Operationalisierung von Advanced Analytics. Mit dem Hype um Data Mesh gewann das Thema zusätzlichen Schub. Das 2019 von Zhamak Dehghani eingeführte Data Mesh zielt darauf ab, die traditionell zentralistisch ausgerichteten Datenmanagementprinzipien durch einen dezentralen, domänenorientierten Ansatz zu ersetzen. Es basiert auf vier Kernprinzipien:
- Domänenorientierte Datenverantwortung: Fachbereiche übernehmen die Verantwortung für ihre eigenen Daten.
- Daten als Produkt: Daten werden wie Produkte behandelt, mit Fokus auf Qualität und Nutzerorientierung.
- Selbstbedienungs-Dateninfrastruktur: Bereitstellung von Plattformen, die es den Domänen ermöglichen, eigenständig mit Daten zu arbeiten.
- Föderierte Daten-Governance: Ein gemeinsamer Rahmen für Datenstandards und -richtlinien über alle Domänen hinweg.
In der Praxis stießen Unternehmen jedoch auf Herausforderungen bei der Umsetzung dieser Prinzipien, insbesondere in Bezug auf die organisatorische Umstellung und die Etablierung einer föderierten Governance-Struktur. Die Verlagerung der Datenverantwortung auf die einzelnen Domänen erwies sich als komplex und erforderte erhebliche kulturelle Veränderungen innerhalb der Organisationen.
Trotz dieser Herausforderungen hat sich das Prinzip „Daten als Produkt“ als besonders wertvoll erwiesen. Durch die Behandlung von Daten als Produkte können Unternehmen sicherstellen, dass ihre Daten qualitativ hochwertig, vertrauenswürdig und für die Endnutzer leicht zugänglich sind. Dieses Konzept fördert ein Produktdenken, bei dem die Bedürfnisse der Datenkonsumenten im Vordergrund stehen und kontinuierliche Verbesserungen angestrebt werden.
Für weiterführende Informationen zum Thema Data Mesh und Data Products empfehlen wir die Studie Data Mesh and Data Fabric – From Theory to Application. Sie bietet wertvolle Einblicke in die neuesten Entwicklungen und Best Practices rund um Data Mesh und die wachsende Bedeutung von Data Products.
Die Bedeutung von Data Products in Unternehmen
Die Digitalisierung hat die Bedeutung datenbasierter Entscheidungen in den Vordergrund gerückt. Unternehmen müssen Daten nicht nur sammeln, sondern auch schnell, präzise und nutzerfreundlich aufbereiten.
Vorteile von Data Products
- Effizienz: Durch Automatisierung und Wiederverwendbarkeit reduzieren sie den manuellen Aufwand.
- Skalierbarkeit: Sie wachsen mit den Anforderungen des Unternehmens und bleiben zukunftsfähig.
- Transparenz: Ihre Bereitstellung in offenen Marktplätzen verbessert die Auffindbarkeit, erleichtert den Zugang und erhöht das Vertrauen in die Ergebnisse.
Herausforderungen bei der Erstellung von Data Products
Trotz ihrer Vorteile gibt es auch Herausforderungen:
- Organisatorische Bereitschaft und Adoption
Erfolgreiche Data-Product-Initiativen erfordern Führungssupport, klare Rollen, qualifizierte Teams und nachhaltige Finanzierung. Die Akzeptanz wird durch Nutzeraufklärung, Anreize und kontinuierliches Feedback gefördert und stärkt Vertrauen sowie Engagement. - Definition, Management und Governance von Data Products
Klare Produktdefinitionen, Data Contracts (Datenverträge) und Governance-Frameworks gewährleisten Qualität, Compliance und sicheres Teilen. Standardisierte Richtlinien und transparente Zugriffskontrollen minimieren Risiken und maximieren den Nutzen. - Skalierbarkeit und langfristiges Wachstum
Der nachhaltige Wert von Data Products erfordert anpassungsfähige Architekturen, automatisierte Workflows und kontinuierliche Verbesserung. Die Balance zwischen Innovation und Stabilität sichert langfristigen Erfolg und Wachstum des Portfolios.
Rollen im Lebenszyklus eines Data Products
Die Entwicklung eines erfolgreichen Data Products erfordert ein Team mit unterschiedlichen Kompetenzen.
Wichtige Rollen
- Data Product Owner: Ist für den Lebenszyklus eines bestimmten Datenprodukts verantwortlich, von der Entwicklung bis zur Bereitstellung in einer dezentralen Datenumgebung. Arbeitet eng mit Stakeholdern zusammen, um die Produktanforderungen zu definieren und sicherzustellen, dass das Produkt den Geschäftsanforderungen und Governance-Standards entspricht.
- Data Product Developer: Implementiert Data Products in einer dezentralen oder zentralen Datenumgebung. Kann abhängig vom Produkttyp und den erforderlichen Fähigkeiten Data Engineer, Data Scientist, Data Analyst oder Business Analyst sein. Arbeitet eng mit Data Domain Owners, Data Domain Stewards und Data Product Owners zusammen. eingebettet sein.
- Data Consumers: Person oder Gruppe, die Datenprodukte nutzt, um ihre Ziele zu erreichen. Verlässt sich auf Datenprodukte, um Einblicke in Geschäftsabläufe zu gewinnen, Trends zu erkennen und fundierte Entscheidungen zu treffen. Dazu zählen Business Analysten, Data Scientists, Führungskräfte und andere Entscheidungsträger innerhalb eines Unternehmens, die das Produkt verwenden, Rückmeldung dazu geben und neue Anforderungen formulieren.
- Data Domain Owner: Ist für eine bestimmte Datendomäne innerhalb eines dezentralisierten Data Frameworks verantwortlich. Überwacht die Datenqualität, -sicherheit und -konformität und arbeitet mit den Datenproduktteams zusammen, um die Übereinstimmung mit der Geschäftsstrategie und den Zielen sicherzustellen. Befähigt Teams durch die Förderung einer Kultur der Datenverantwortung, wertvolle und hochwertige Datenprodukte zu erstellen, die den Anforderungen des Unternehmens entsprechen.
- Data Domain Steward: Verwaltet die Data Governance-Praktiken innerhalb einer bestimmten Datendomäne und setzt sie durch. Stellt sicher, dass die Daten korrekt, zugänglich und mit den Unternehmensstandards konform sind. Unterstützt durch die Zusammenarbeit mit Domäneneigentümern und Produktteams die föderierte Governance, erleichtert die Kommunikation zwischen den Domänen und stellt sicher, dass die Datenpraktiken mit der dezentralen Datenvernetzungsstrategie des Unternehmens übereinstimmen.
Die enge Zusammenarbeit dieser Rollen stellt sicher, dass das Data Product sowohl technisch einwandfrei als auch für die Endanwender intuitiv ist.
Best Practices für die Entwicklung von Data Products
- Kundenorientiertes Design
Stellen Sie sicher, dass Data Products intuitiv, zugänglich und auf die spezifischen Bedürfnisse von Business-Usern, Data Scientists oder Anwendungen zugeschnitten sind, um maximale Akzeptanz und Wertschöpfung zu erreichen. - Klare Datenverträge definieren
Legen Sie eindeutige Vereinbarungen zwischen Datenproduzenten und -konsumenten fest, um Qualität, Schema-Konsistenz, Aktualisierungsfrequenz und Governance-Compliance zu gewährleisten. - Robuste Data Governance implementieren
Nutzen Sie standardisierte Governance-Frameworks, Zugriffskontrollen und Compliance-Maßnahmen, um Sicherheit, Vertrauen und eine ethische Datennutzung sicherzustellen. - Skalierbarkeit und Automatisierung ermöglichen
Setzen Sie auf modulare Architekturen, Automatisierung und moderne Datenplattformen, um sicherzustellen, dass Data Products effizient skalieren und sich an veränderte Anforderungen anpassen können. - Kontinuierliches Monitoring und Verbesserung
Überwachen Sie Nutzung, Leistung und Datenqualität, integrieren Sie Feedback-Schleifen und Iterationszyklen, um Zuverlässigkeit und Relevanz langfristig zu optimieren.
Durch die Einhaltung dieser Best Practices schaffen Unternehmen langlebige und wertschöpfende Data Products.
Nicht ohne Vertrag: die Rolle von Data Contracts für zuverlässige Data Products
Data Contracts sind unverzichtbar, um die Qualität, Konsistenz und Nutzbarkeit von Data Products sicherzustellen. Sie stellen formelle Vereinbarungen zwischen dem Eigentümer und den Nutzern eines Daten-produkts dar. Diese Vereinbarungen gewährleisten, dass beide Parteien klare Erwartungen haben und die Daten zuverlässig und vertrauenswürdig sind.
Sie beziehen sich auf die Merkmale, die Verwaltung sowie die beabsichtigte und genehmigte Verwendung von Daten innerhalb eines Unternehmens oder zwischen verschiedenen Organisationen.
- Merkmale: z.B. Struktur, Inhalt, Umfang, Qualität
- Verwaltung: z.B. Aktualität, Aktualisierungshäufigkeit, Historisierung
Durch die Implementierung von Data Contracts können Organisationen die Zusammenarbeit zwischen Teams verbessern, eine höhere Verantwortung für die Datenqualität fördern und einen wichtigen Baustein für Data Governance etablieren. Dies unterstützt die Philosophie, Daten als Produkt zu behandeln, bei der klare Vereinbarungen und Standards entscheidend für die Wertschöpfung sind.
Data Contracts bilden die Grundlage für Datenmarktplätze und regeln den Zugang sowie die Nutzung von Datenprodukten.
Weiterlesen: Data Intelligence Plattformen bündeln diese Funktionen, um die Verwaltung und Nutzung von Datenprodukten zu vereinfachen.
Die Integration von Data Contracts in Ihre Data-Product-Strategie stellt sicher, dass die über verschiedene Domänen und Teams hinweg geteilten Daten konsistent, von hoher Qualität und im Einklang mit den Data Governance Standards sind. Dies erhöht die Effektivität Ihrer Dateninitiativen und fördert eine datengetriebene Kultur innerhalb des Unternehmens.
Trends und kulturelle Hürden bei der Adoption von Data Products: Erfahrungen aus der Praxis
Die Einführung von Data Products zeigt klare Trends bei den Herausforderungen, die Unternehmen bewältigen müssen. Unsere Erfahrungen aus zahlreichen Projekten offenbaren wiederkehrende kulturelle Hürden:
Technologie-zentriertes Denken statt Wertorientierung
Unternehmen fokussieren sich häufig mehr auf technische Aspekte als auf den geschäftlichen Mehrwert. Zudem herrscht oft Unsicherheit im Umgang mit Legacy-Datenbeständen und bei der Entscheidung zwischen zentralisierten und dezentralisierten Ansätzen (Lakehouse vs. Fabric).
- Mangelnde Ownership und Verantwortlichkeit
Eine schwache domänenspezifische Verantwortung, unklare Zuständigkeiten für Datenqualität und isolierte Data-Product-Initiativen verhindern nachhaltige Erfolge. - Herausforderungen bei Nachhaltigkeit und Wertmessung
Viele Data Products bleiben einmalige Projekte ohne langfristige Betreuung. Es fehlen geeignete KPIs zur Erfolgsmessung sowie tragfähige Konzepte zur Monetarisierung und internen Verrechnung. - Adoption und Business-Alignment
Erwartungen zwischen Datenproduzenten und -konsumenten sowie zwischen Fachbereichen und IT sind oft nicht deckungsgleich. Self-Service-Analytics erfordert klare Eigenverantwortung, während Skalierbarkeit und Wiederverwendbarkeit häufig unterschätzt werden.
Fazit: Data Products als Schlüssel zur datengetriebenen Organisation
Data Products bieten Unternehmen die Möglichkeit, ihre Daten optimal zu nutzen und innovative Lösungen zu entwickeln. Sie sind nicht nur Werkzeuge, sondern strategische Assets, die Wettbewerbsvorteile schaffen.
Mit der richtigen Strategie, den passenden Technologien und einem nutzerzentrierten Ansatz können Unternehmen Data Products entwickeln, die langfristigen Erfolg garantieren.
Dies erfordert jedoch auch einen Wandel der Datenkultur. Mitarbeiter müssen überzeugt und motiviert werden, Verantwortung für Datenprodukte zu übernehmen und aktiv zu ihrer Weiterentwicklung beizutragen. Eine Kultur der Datenverantwortung und -innovation schafft die Basis für nachhaltigen Erfolg und fördert die Akzeptanz von Data Products im gesamten Unternehmen.
