Data Products: Wie aus Daten messbarer Business Value entsteht

Daten gelten als das neue Öl – doch viele Unternehmen schöpfen ihr volles Potenzial noch nicht aus. Oftmals werden Daten isoliert betrachtet, projektbasiert genutzt oder als Nebenprodukt von IT-Prozessen verstanden. Moderne Organisationen gehen einen anderen Weg: Sie führen das Konzept der Data Products ein, das Datenprodukte als eigenständige, verwaltbare und wertschöpfende Einheiten im Unternehmen etabliert. In diesem Beitrag zeigen wir, warum diese Sichtweise entscheidend ist, wie ein Data Product Lifecycle aussieht und welche Governance-Aspekte beachtet werden müssen. Zielgruppe dieses Artikels sind IT-Entscheider, die datengetriebene Innovationen strategisch umsetzen möchten.

Warum Daten als Produkte behandelt werden sollten

Anders als frühere Ansätze, in denen Daten meist in Silos lagerten oder nur projektbezogen ausgewertet wurden, steht bei Data Products der produktgetriebene Lifecycle im Mittelpunkt. Dieses Paradigma verbindet technologische, organisatorische und geschäftliche Aspekte. Der zentrale Gedanke: Daten haben einen klaren Use Case, einen Produktverantwortlichen (Data Product Owner) und messbaren Business Value.

Diese Produktlogik bringt mehrere Vorteile:

• Nutzerzentrierung: Datenprodukte werden für konkrete interne oder externe Nutzergruppen entwickelt.
• Wiederverwendbarkeit: Daten werden einmal sauber kuratiert und können von vielen Teams genutzt werden.
• Skalierbarkeit: Neue Anwendungsfälle können auf bestehende Datenprodukte aufbauen, ohne redundante Arbeit.

Der Data Product Lifecycle: Von der Datenquelle zum Mehrwert

Der Lebenszyklus eines Data Products umfasst mehrere Phasen – von der Identifikation über die Entwicklung bis hin zum Betrieb und zur kontinuierlichen Optimierung.

• Identifikation: Welche Geschäftsfragen sollen beantwortet werden? Welche Datenquellen sind verfügbar?
• Design: Definition der Produktstruktur, Verantwortlichkeiten, KPIs und technologische Anforderungen
• Implementierung: Aufbau von Datenpipelines, Analytics-Dashboards oder APIs zur Bereitstellung des Produkts
• Governance: Sicherstellung von Datenschutz, Data Quality und Compliance
• Iterative Verbesserung: Feedback-Zyklen integrieren und Mehrwert regelmäßig neu bewerten

Data Governance als Erfolgsfaktor für Datenprodukte

Ohne klare Regeln und Zuständigkeiten wird jedes Datenprodukt früher oder später Qualitäts- oder Compliance-Probleme haben. Data Governance bildet daher das Fundament eines funktionierenden Produktmodells. Dabei geht es nicht nur um Technik, sondern auch um Rollen, Prozesse und Transparenz.

Best Practices für Governance sind unter anderem:

• Einführung von Data Ownern und Stewards
• Verwendung von Data Catalogs und Metadatenmanagement
• Verankerung von KPIs zur Bewertung von Datenqualität und Business Impact

Wie messen Sie den Business Value datengetriebener Services?

Das Ziel von Data Products ist es, geschäftlichen Mehrwert zu liefern – doch was bedeutet das konkret? Mögliche Messgrößen für den Business Value sind:

• Zeitersparnis in Reporting- oder Analyseprozessen
• Umsatzsteigerungen oder Kostenoptimierungen durch bessere Entscheidungen
• Nutzungsgrade von Self-Service BI oder API-Zugriffen
• Verbesserte Kundenzufriedenheit durch datengestützte Services

Wie unterscheiden sich Data Products von klassischen Data Warehouses?

Während Data Warehouses meist zentralisiert aufgebaut und auf Reporting fokussiert sind, zeichnen sich Data Products durch ihre Modularität, Eigenverantwortung und Nutzungsorientierung aus. Sie sind flexibler, agiler und stärker an den Businesszielen ausgerichtet.

Was sind typische Anwendungsfälle für Datenprodukte?

Unternehmen setzen Data Products unter anderem für folgende Zwecke ein:

• Erstellung von Self-Service Dashboards für den Vertrieb
• Entwicklung von APIs zur kundenzentrierten Analyse
• Automatisierte Vorhersagen für Lagerbestände oder Churn-Raten
• Risikoanalysen im Finanzwesen

Ausblick: Data Mesh und Domänenverantwortung

Ein neuer Trend in diesem Umfeld ist das Data Mesh-Modell. Dabei wird die Verantwortung für Data Products dezentral auf Fachbereiche verteilt – kombiniert mit einem zentralen Governance-Framework. So entsteht eine skalierbare Architektur, die technologische und organisationale Flexibilität vereint.

Vor allem in großen Organisationen mit vielen datengetriebenen Teams kann Data Mesh helfen, Engpässe in der zentralen IT zu vermeiden und Innovation zu beschleunigen.

Fazit: Mit Data Products zu mehr Business Value

Data Products bilden eine effektive Brücke zwischen Datenhaltung und Geschäftsnutzen. Durch definierte Strukturen, klare Verantwortlichkeiten und ein durchgängiges Lifecycle-Management verwandeln Unternehmen ihre Datenbestände in echte Assets. Für IT-Entscheider ist es daher entscheidend, diesen Ansatz strategisch zu verankern – nicht nur technisch, sondern auch kulturell und organisatorisch.

Wenn Sie Ihre Datenstrategie weiterentwickeln möchten, lohnt sich ein prüfender Blick auf bestehende Potenziale für datengetriebene Produkte – vom Self-Service Reporting bis zur KI-Anwendung im Kundendienst.

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