Data Products: Wie aus Daten messbarer Business Value entsteht

Daten gelten oft als das neue Öl. Trotzdem nutzen viele Unternehmen ihr Potenzial nur unvollständig. Häufig betrachten sie Daten isoliert, verwenden sie ausschließlich in Projekten oder behandeln sie lediglich als Nebenprodukt von IT-Prozessen. Moderne Organisationen verfolgen jedoch einen anderen Ansatz. Sie setzen gezielt auf das Konzept der Data Products. Dadurch entstehen im Unternehmen aktiv verwaltete, eigenständige und wertschöpfende Datenprodukte mit klarer Verantwortung. In diesem Beitrag erfahren Sie, warum diese Perspektive entscheidend ist. Außerdem erklären wir den Aufbau eines Data Product Lifecycles und zeigen, welche Governance-Faktoren zum Erfolg beitragen. Der Artikel richtet sich an IT-Entscheider, die datengetriebene Innovationen strukturiert vorantreiben und gezielt Mehrwert schaffen möchten.

Warum Unternehmen Daten als Produkte betrachten sollten

Frühere Methoden ließen Daten oft nebenher laufen. Unternehmen speicherten sie in Silos oder analysierten sie nur sporadisch. Heute rückt ein produktorientierter Daten-Lifecycle in den Fokus. Dieses moderne Paradigma verknüpft technische, organisatorische und geschäftliche Perspektiven. Im Zentrum steht die Erkenntnis: Daten entfalten dann ihren vollen Wert, wenn sie einen konkreten Anwendungsfall, eine zuständige Person und messbaren Business Value besitzen. Dieser produktbasierte Ansatz bietet viele Vorteile:

• Nutzerzentrierung: Unternehmen entwickeln Datenprodukte gezielt für interne oder externe Nutzergruppen.
• Wiederverwendbarkeit: Einmal kuratierte Daten lassen sich effizient mehrfach einsetzen.
• Skalierbarkeit: Neue Use Cases bauen auf bestehenden Produkten auf und vermeiden redundante Arbeit.

Der Data Product Lifecycle: Von der Datenquelle bis zum Mehrwert

Ein Data Product durchläuft mehrere klar definierte Phasen – von der Idee bis zur Optimierung:

• Identifikation: Teams formulieren Geschäftsfragen und analysieren relevante Datenquellen.
• Design: Verantwortliche legen die Struktur, KPIs und technischen Anforderungen fest.
• Implementierung: Entwickler bauen Datenpipelines, Dashboards oder APIs zur Produktbereitstellung.
• Governance: Das Team achtet auf Datenschutz, Qualität und Compliance.
• Iterative Verbesserung: Rückmeldungen fließen kontinuierlich in die Weiterentwicklung ein.

Data Governance: Grundlage für nachhaltige Datenprodukte

Ohne klare Regeln und Zuständigkeiten verlieren Datenprodukte an Qualität und Aussagekraft. Eine durchdachte Data Governance schafft hier die nötige Grundlage. Dabei geht es nicht nur um Technologie, sondern auch um Rollenverteilungen, Prozesse und Transparenz. Zu den Best Practices gehören:

• die Einführung von Data Ownern und Stewards,
• der Einsatz von Data Catalogs und Metadatenmanagement,
• sowie KPIs zur kontinuierlichen Bewertung von Datenqualität und geschäftlichem Nutzen.

Wie lässt sich der Business Value datengetriebener Services messen?

Datenprodukte sollen echten Mehrwert liefern. Aber woran erkennen Entscheider diesen konkret? Die folgenden Kennzahlen bieten sinnvolle Anhaltspunkte:

• eine schnellere Erstellung von Reports und Analysen,
• eine nachweisbare Steigerung von Umsatz oder Effizienz,
• eine intensivere Nutzung von Self-Service-BI und APIs,
• und eine höhere Zufriedenheit der Kunden durch datenbasierte Services.

Wie unterscheiden sich Data Products vom klassischen Reporting im Data Warehouse?

Ein Data Warehouse dient in vielen Unternehmen als zentrale Plattform für strukturierte, qualitativ hochwertige Daten. Es liefert konsolidierte Informationen für das Reporting, für BI-Tools oder für analytische Anwendungen. Doch in dynamischen Geschäftsumfeldern stoßen klassische BI-Strukturen oft an ihre Grenzen.

Data Products gehen über reines Reporting hinaus. Sie sind wiederverwendbare, klar definierte Datenbausteine, die konkrete fachliche Fragestellungen adressieren – beispielsweise ein Kundensegmentierungsmodell, ein Vertriebsreport als API oder ein konfigurierbares Dashboard für Filialleiter.

Anders als zentral bereitgestellte Reports entstehen Data Products häufig dezentral in Fachbereichen mit eigener Verantwortung für Entwicklung, Qualität und Betrieb. Sie basieren technisch oft auf einem Data Warehouse oder einem Lakehouse – und können durch Konzepte wie Data Mesh noch besser in skalierbaren Umgebungen genutzt werden.

Entscheidend ist: Data Products werden als eigenständige Produkte mit klarem Nutzenversprechen, dokumentierter Schnittstelle und messbarem Value entwickelt – modular, versionierbar und adaptiv. Damit schaffen sie mehr Flexibilität für die Fachbereiche und eine höhere Agilität in datengetriebenen Entscheidungen.

Welche Anwendungsfälle eignen sich für Data Products?

Unternehmen setzen Data Products in zahlreichen Bereichen erfolgreich ein, zum Beispiel:

• für Self-Service-Dashboards im Vertrieb,
• für APIs zur kundenzentrierten Analyse,
• für automatisierte Vorhersagen zu Lagerbeständen oder Kundenabwanderung,
• oder für datenbasierte Risikoanalysen im Finanzwesen.

Ausblick: Data Mesh und dezentrale Datenverantwortung

Ein aktueller Trend im Datenumfeld ist das Data Mesh. Dabei übernehmen Fachbereiche eigenverantwortlich die Pflege und Bereitstellung ihrer Datenprodukte. Gleichzeitig sorgt ein zentrales Governance-Framework für Konsistenz, Sicherheit und Qualität. Dieses Zusammenspiel ermöglicht eine skalierbare Architektur, die sowohl technologisch als auch organisatorisch überzeugt. Vor allem große Unternehmen mit vielen datengetriebenen Teams profitieren von diesem Ansatz. Er reduziert Engpässe in der zentralen IT und fördert gleichzeitig schnellere Innovationszyklen.

Fazit: Mit Data Products echten Mehrwert schaffen

Data Products schlagen eine Brücke zwischen technischer Datenverarbeitung und unternehmerischem Nutzen. Durch klare Zuständigkeiten, strukturierte Prozesse und einen durchgängigen Lifecycle verwandeln Unternehmen ihre Datenbestände in wertvolle Assets. Wer den Ansatz strategisch verankert – organisatorisch, kulturell und technisch – profitiert langfristig von besseren Entscheidungen und messbarem Mehrwert. Wenn Sie Ihre Datenstrategie gezielt weiterentwickeln möchten, empfiehlt sich ein Blick auf das Potenzial datengetriebener Produkte – vom Self-Service-Reporting bis hin zu KI-gestützten Anwendungen im Kundendienst.

Hinweis: Das Beitragsbild wurde mit Hilfe von künstlicher Intelligenz (OpenAI DALL·E) automatisch generiert.