Lebenszyklus-Management und klare Verantwortlichkeiten
Die erfolgreiche Einführung strukturierter Datenprodukte erfordert ein Umdenken in den organisatorischen Prozessen. Jedes Datenprodukt 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 
Data & AI-Plattformen bis hin zur langfristigen Betreuung begleitet QUNIS den gesamten Lebenszyklus Ihrer Datenprodukte und digitalen Assets und schafft so gemeinsam mit Ihnen die Grundlage für ihren dauerhaften und skalierbaren Einsatz sowie messbaren Mehrwert für Ihr Unternehmen.
Ihr Partner: QUNIS Data & AI Manufaktur
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.
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Was ist ein Datenprodukt?
Ein Datenprodukt ist eine konsumierbare, in sich geschlossene Einheit aus Daten, Metadaten und Zugriffsschnittstellen, die ein spezifisches geschäftliches Problem löst. Es verbindet verlässliche Qualität und hohe Benutzerfreundlichkeit mit klaren Verantwortlichkeiten für Betrieb und Weiterentwicklung.
Was ist der Unterschied zwischen Rohdaten und einem Datenprodukt?
Rohdaten liegen zunächst in ihrer ursprünglichen oder nur wenig aufbereiteten Form vor. Ein Datenprodukt stellt Daten dagegen gezielt für einen konkreten Bedarf strukturiert, beschrieben und nutzbar bereit. Auch kuratierte Rohdaten können deshalb ein Datenprodukt sein, wenn Zielgruppe, Nutzung, Qualität und Verantwortlichkeiten klar definiert sind.
Welche Vorteile bieten Datenprodukte für Unternehmen?
Datenprodukte machen Daten gezielt nutzbar und wiederverwendbar. Das reduziert wiederkehrenden Aufwand für Datenaufbereitung und individuelle Schnittstellen, schafft klare Verantwortlichkeiten und ermöglicht Fachbereichen, schneller auf benötigte Daten für Analytics, Business Intelligence und AI zuzugreifen.
Wie identifiziert man geeignete Use Cases für Datenprodukte?
Geeignete Use Cases entstehen aus einem konkreten geschäftlichen Bedarf und den Anforderungen der späteren Nutzer. Entscheidend sind ein klarer Nutzen, verfügbare und geeignete Daten sowie ein realistischer Wertbeitrag. QUNIS unterstützt dabei, Use Cases zu identifizieren, zu bewerten und zu priorisieren und daraus geeignete Datenprodukte abzuleiten.
Wer ist für ein Datenprodukt verantwortlich?
Die Verantwortung übernimmt in der Regel ein Data Product Owner im Fachbereich. Er verantwortet das Datenprodukt über seinen Lebenszyklus und sorgt dafür, dass Qualität, Nutzbarkeit, Pflege und Weiterentwicklung an den Anforderungen der Nutzer ausgerichtet bleiben.
Wie hängen Datenprodukte und Data Contracts zusammen?
Data Contracts definieren verbindliche Vereinbarungen für die Bereitstellung und Nutzung von Daten, etwa zu Struktur, Qualität, Schnittstellen und Verantwortlichkeiten. Sie können damit wichtige Rahmenbedingungen für Datenprodukte festlegen und dafür sorgen, dass Produzenten und Konsumenten ein gemeinsames Verständnis der bereitgestellten Daten haben.
Welche Rolle spielen Data Catalog und Data Marketplace bei Datenprodukten?
Ein Data Catalog beschreibt Daten und Datenprodukte und macht sie auffindbar. Ein Data Marketplace geht einen Schritt weiter und ermöglicht Nutzern, angebotene Datenprodukte zentral zu finden, zu bewerten, zu abonnieren und zu nutzen. Beide Konzepte unterstützen damit die unternehmensweite Bereitstellung und Wiederverwendung von Datenprodukten.
Wie hängen Datenprodukte und Data Mesh zusammen?
Datenprodukte sind ein zentrales Prinzip von Data Mesh: Fachdomänen übernehmen Verantwortung für ihre Daten und stellen sie anderen Bereichen als nutzbare Produkte zur Verfügung. Datenprodukte setzen jedoch kein Data Mesh voraus und können ebenso in zentralen oder anderen Datenarchitekturen eingesetzt werden.
Arbeitet QUNIS herstellerunabhängig?
Ja. QUNIS berät technologieoffen und herstellerunabhängig. Abhängig von Ihren Anforderungen und Ihrer bestehenden Datenlandschaft können beispielsweise Technologien von Microsoft, SAP, Databricks oder Snowflake zum Einsatz kommen.
