Datenprodukte: Von rohen Zahlen zu wertvollen Lösungen
Datenprodukte kombinieren aufbereitete Daten mit der passenden Logik, um ein konkretes geschäftliches Problem zu lösen – mit klaren Verantwortlichkeiten, garantierter Qualität und hoher Benutzerfreundlichkeit. QUNIS begleitet Sie von der Ideenfindung über die Umsetzung bis zum langfristigen Lebenszyklus-Management.
Die bloße Bereitstellung von Rohdaten stiftet in Fachabteilungen oft nur wenig praktischen Nutzen. Erst wenn Informationen gezielt aufbereitet, verpackt und anwenderfreundlich bereitgestellt werden, entfalten sie ihr volles Potenzial. Sogenannte Datenprodukte brechen mit traditionellen Bereitstellungswegen. Sie kombinieren die relevanten Fakten direkt mit der passenden Logik, um ein konkretes geschäftliches Problem zu lösen. Wir unterstützen Sie dabei, diesen innovativen, produktorientierten Denkansatz erfolgreich in Ihrer Organisation zu etablieren und Ihre wertvollen Informationsressourcen systematisch in anwendungsbereite Lösungen zu verwandeln.
Definition
Ein Datenprodukt ist eine konsumierbare, in sich geschlossene Einheit aus Daten, Metadaten und Zugriffsschnittstellen, die ein spezifisches geschäftliches Problem löst – mit garantierter Qualität, klaren Besitzverhältnissen und hoher Benutzerfreundlichkeit.
Frage
Was zeichnet ein gut gestaltetes Datenprodukt aus – und wie sehen Praxisbeispiele aus?
Ein exzellent gestaltetes Produkt zeichnet sich durch eine klare Zielgruppe, hohe Benutzerfreundlichkeit und verlässliche Qualität aus. Relevante Praxisbeispiele für Unternehmen umfassen automatisierte Dashboards zur Echtzeit-Lieferkettenüberwachung, prädiktive Algorithmen zur Kundenabwanderungsanalyse im Marketing oder bereinigte Datensätze, die über standardisierte APIs für Machine-Learning-Anwendungen bereitgestellt werden.
Definition
Konsumierbare Einheit aus Daten, Metadaten und Zugriffsschnittstellen.
Praxisbeispiele
Dashboards, Prognose-Modelle oder bereinigte APIs für Machine Learning.
Verantwortung
Ein Data Product Owner sichert Qualität und Weiterentwicklung.
Lebenszyklus
Automatisiertes Monitoring von Qualität, SLAs und Performance.
Frage
Wie führt man Datenprodukte erfolgreich im Fachbereich ein?
Die Fragestellung, wie man Datenprodukte erfolgreich im Fachbereich einführt, erfordert eine methodische Kombination aus technischer Bereitstellung und agilem Produktmanagement. Der Einführungsprozess beginnt mit der Identifikation konkreter Nutzerbedürfnisse in den jeweiligen operativen Einheiten. Fachbereiche müssen aktiv in den Entwicklungsprozess eingebunden werden, um sicherzustellen, dass das Endprodukt exakt zu den bestehenden Arbeitsabläufen passt. Die Ernennung eines Data Product Owners innerhalb des Fachbereichs sichert die klare Verantwortlichkeit für die kontinuierliche Qualitätsüberwachung und inhaltliche Weiterentwicklung.
Nachhaltigkeit
Lebenszyklus-Management und klare Verantwortlichkeiten
Die erfolgreiche Einführung strukturierter Datenprodukte erfordert ein Umdenken in den organisatorischen Prozessen. Jedes Produkt benötigt klare Verantwortliche, die sich um die kontinuierliche Wartung, Qualitätsüberwachung und Weiterentwicklung kümmern. Automatisierte Monitoring-Systeme müssen implementiert werden, um die Datenqualität, die Einhaltung von SLAs und die Abfrage-Performance kontinuierlich zu überwachen. Von der ersten Ideenfindung über die technologische Umsetzung auf modernen Plattformen bis hin zur langfristigen Betreuung sorgen wir dafür, dass Ihre digitalen Assets einen dauerhaften und messbaren Mehrwert für Ihr Unternehmen generieren und flexibel skalieren.
Über 100 Experten in der Q-Group mit Headoffice in Brannenburg, Office in Frankfurt, Experten in über 25 Städten in Deutschland und Österreich. QUNIS steht für hochwertige Unternehmensberatung mit klarer Spezialisierung auf Data & AI: von der Strategieberatung über die Implementierung bis zur Befähigung Ihrer Teams – technologisch unabhängig von Microsoft und SAP bis Databricks und Snowflake.
Bleibt einfach so, wie Ihr seid: fachlich erstklassig, sympathisch und immer eine sehr gute Unterstützung. Die Zusammenarbeit mit Euch macht immer Spass!
Michael Kraus Head of Finance Business Partnering Klüber Lubrication München
Häufige Fragen
FAQ zu Data Products
Was ist der Unterschied zwischen Rohdaten und einem Datenprodukt?
Ein Datenprodukt kombiniert Daten mit der passenden Logik zur Lösung eines konkreten Problems – inklusive Qualitätsgarantie und klarer Verantwortlichkeiten.
Wer ist für ein Datenprodukt verantwortlich?
Ein benannter Data Product Owner im Fachbereich sichert Qualität, Pflege und Weiterentwicklung.
Arbeitet QUNIS herstellerunabhängig?
Ja. QUNIS berät technologieoffen – von Microsoft und SAP bis Databricks und Snowflake.
Wie hängen Datenprodukte und Data Mesh zusammen?
Datenprodukte sind der Baustein eines Data Mesh – jede Fachdomäne stellt ihre Daten als eigenständiges Produkt bereit.
Erstes, kostenfreies Beratungsgespräch
Kommen Sie mit uns ins Gespräch!
Sie wollen dieses Thema vertiefen oder haben Fragen? Sagen Sie uns kurz, was Sie planen und erreichen wollen und wo Sie mit Ihrem Vorhaben gerade stehen. Wir freuen uns auf den Austausch mit Ihnen!
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