Organisation

Datenprodukte

Daten in greifbare Ergebnisse verwandeln - vom abstrakten Rohstoff zur wertschöpfenden Lösung.

Vorteile für Ihr Unternehmen
Datenprodukte

Heben Sie Ihre Datenstrategie auf die nächste Stufe

Immer mehr Unternehmen erkennen, dass Daten nicht nur gesammelt, sondern in Form von Datenprodukten über Fachbereiche hinweg verfügbar gemacht werden sollten.

Wie ein physisches Produkt richtet sich auch ein Datenprodukt an definierte Nutzer und erfüllt einen bestimmten Zweck. Es hat definierte Eigenschaften und wird nicht einmalig, sondern immer wieder verwendet. Und es ist einfach konsumierbar.

Fertig nutzbare Lösung mit klarem Mehrwert

Datenprodukte sind klar definierte Einheiten, etwa

  • ein Kennzahlen-Dashboard
  • ein Predictive-Model,
  • ein API-Service oder auch
  • ein Rohdaten-Produkt

die von Fachbereichen einfach konsumiert werden können. Sie machen Daten nutzbar, transparent und zuverlässig, und bilden so die Grundlage für datengetriebene Entscheidungen und Innovation. Über Data Marketplaces bereitgestellt und über Data Catalogs auffindbar gemacht, entfalten Datenprodukte ihr volles wirtschaftliches Potenzial und werden darüber hinaus zu echten Werttreibern.

Wir unterstützen Sie bei der Identifikation passender Datenprodukte und begleiten Sie bei Aufbau und Umsetzung passender Plattformen und Prozesse.

Video

Ein neuer Umgang mit Daten

Mit Datenprodukten entsteht eine Datenwelt, in der Wissen nicht gesucht werden muss, sondern jederzeit als fertige, verlässliche Lösung bereitsteht.

Auf einen Blick

Vorteile für Ihr Unternehmen

Mehr Wertschöpfung

Daten werden in greifbare Ergebnisse übersetzt, die den Geschäftserfolg messbar unterstützen.

Wiederverwendbarkeit

Einmal entwickelte Datenprodukte können mehrfach und über verschiedene Anwendungsfälle hinweg genutzt werden.

Klar definierte Verantwortung

Rollen wie Data Product Owner oder Data Steward sorgen für Qualität, Governance und Akzeptanz.

Schnelligkeit und Skalierbarkeit

Fachbereiche erhalten verlässliche Datenprodukte „out of the box“ – die Time-to-Value verkürzt sich deutlich.

Nahtlose Integration

Datenprodukte lassen sich flexibel in bestehende IT- und Prozesslandschaften einbetten.

Lukas Diener
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Datenprodukte sind der Schlüssel, um aus der abstrakten Ressource ‚Daten‘ greifbaren Nutzen zu generieren. Sie ermöglichen eine konsequente Nutzerorientierung, klare Verantwortlichkeiten und beschleunigen den Weg zur Data-Driven Company.

Lukas Diener
Senior Consultant
QUNIS
Eigenschaften

So entfalten Datenprodukte ihren vollen Impact

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Mehrdimensional

Kategorien eines Datenprodukts

Pure Data Product

Source (-aligned)

Datenprodukte, die die Daten inhaltlich unverändert aus den Quellsystemen bereitstellen - bspw. Daten aus ERP, CRM.

Pure Data Product

Curated

Datenprodukte, die bereinigt, transformiert, angereichert & harmonisiert sind. Es können mehrere Quellen kombiniert werden - bspw. Customer 360“-View (vereint CRM, Support, Sales-Daten).

Enhanced Data Product

Analytics

Datenprodukte, die für konkrete Analysen, Dashboards oder ML-Use-Cases aufbereitet sind - bspw. Dashboard-DP für Umsatztrends & Forecasts.

Enhanced Data Product

Applied AI

Datenprodukte, die AI Modelle, Features, Vorhersagen oder Optimierungs- logiken bereitstellen - bspw. Lieferzeitprognosen für Logistik, Nutzung LLM für eigene ChatBots.

Beispiele

Typische Datenprodukte in Unternehmen

Kundensegmentierungsmodell

Kundensegmentierungsmodell

Machine-Learning-Modell

Ein Machine-Learning-Modell, das Kunden anhand ihres Verhaltens in Zielgruppen einteilt und damit personalisiertes Marketing oder Vertriebsmaßnahmen ermöglicht.

Predictive Maintenance Dashboard

Predictive Maintenance Dashboard

Datenprodukt für Logistikunternehmen

Sensordaten aus Fahrzeugen werden analysiert, um Ausfallwahrscheinlichkeiten in der Flotte vorherzusagen. Das Ergebnis: Weniger ungeplante Stillstände, effizientere Wartungsplanung.

Supply-Chain-Monitoring

Supply-Chain-Monitoring

Monitoring

Ein Datenprodukt, das Materialflüsse, Lieferzeiten und Engpässe über verschiedene Systeme hinweg transparent macht und frühzeitig Warnungen ausspricht.

ESG-Reporting-Modul

Reporting

Ein standardisiertes Datenprodukt, das Nachhaltigkeitskennzahlen (z. B. CO₂-Emissionen, Energieverbrauch) automatisiert aufbereitet und für interne wie externe Berichte bereitstellt.

Prognosemodell für Absatzplanung

Vorhersagemodell

Ein Predictive-Analytics-Modell, das Verkaufszahlen auf Basis historischer Daten und externer Einflussfaktoren vorhersagt und so die Planung verbessert.

Produktnutzungsanalyse

IoT-Telemetrie

Ein internes Datenprodukt, das anonymisierte Gerätedaten auswertet (z. B. Nutzungsdauer, Funktionsfehler, Moduswahl etc.), um Produktnutzung und Servicebedarf der Kunden besser zu verstehen. Das Ergebnis: Früherkennung von Qualitätsproblemen, kundenorientierte Produktweiterentwicklung.

IoT Event Stream

Bereitstellung sauberer Rohdaten

Ein Source-aligned Data Product (z. B. MQTT, Kafka), dessen Zweck die Bereitstellung einer sauberen, standardisierten Rohdatenbasis aus der IoT-Gerätewelt ist, um nachgelagerte analytische Datenprodukte (z. B. Predictive Maintenance, Nutzungsanalysen) umsetzen zu können.

In der Praxis

Erfolgreiche QUNIS Projekte

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Eine Data & Analytics-Plattform auf Basis von Microsoft Fabric unterstützt die automatisierte Performance-Steuerung der Kampagnen und reduziert den manuellen Aufwand.

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Unser Vorgehen

So geht's

Schritt 1

Align

Schaffen einer gemeinsamen Ausrichtung und Grundlage für eine effektive Zusammenarbeit, Definition relevanter Ressourcen und Dokumente

Schritt 1
Schritt 2

Discover

Data Product Discovery, Identifikation und Bedarfserhebung von Datenprodukten.

Schritt 2
Schritt 3

Validate

Data Product Management, Identifikation und Priorisierung von Datenprodukten.

Schritt 3
Schritt 4

Conceptualize

Data Product Lifecycle, SOLL- und IST-Zustand eines bestehenden oder geplanten Datenprodukten.

 

Schritt 4
Schritt 5

Commit

Data Product Planung & Governance, Rahmenparameter für die Umsetzung der Datenprodukte.

Schritt 5
Schritt 6

Weiterentwicklung & Innovation

Kontinuierliche Erweiterung des Portfolios und Einführung neuer datengetriebener Möglichkeiten.
Schritt 6
Auf dem Markt und in Projekten überzeugend

Unsere Technologien

QUNIS Best Practice

Data Governance Framework

Web-Data-Governance-Framework-Infografik
FAQ

Häufige Fragen zu Datenprodukten

Was unterscheidet ein Datenprodukt von einem klassischen Reporting oder einer Datenpipeline?

Ein Datenprodukt ist mehr als ein technisches Artefakt – es ist eine eigenständige Einheit mit klar definiertem Zweck, Verantwortlichkeiten, Nutzergruppen und messbarem Wertbeitrag.

Welche Technologien setzt QUNIS für Datenprodukte ein?

Wir sind technologieneutral und passen die Lösung an Ihre bestehende Landschaft an – von Cloud-Services über Data Warehouses bis hin zu Analytics- und KI-Frameworks.

Wie starte ich am besten mit Datenprodukten?

Der Einstieg erfolgt über die Auswahl weniger, aber relevanter Use Cases. Mit einem strukturierten Proof-of-Concept entwickeln wir gemeinsam Ihr erstes Datenprodukt und bauen darauf sukzessive ein Portfolio auf.

Braucht mein Unternehmen eine eigene Organisation für Datenprodukte?

Ja, mittel- bis langfristig. Denn nur mit klaren Rollen wie Data Product Owner, Datenarchitekten und Governance-Strukturen entfalten Datenprodukte ihr volles Potenzial.

Das QUNIS Versprechen

Maßgeschneiderte Beratung & Planung Ihrer Data & Analytics-Lösung. Erfahrene Experten mit fundiertem Prozess-, Technologie- und Projektierungs-Know-how. End-to-End-Unterstützung von der Strategie und Konzeption bis zur Implementierung und Schulung. Optimierung bestehender Systeme für maximale Effizienz. Technologische Unabhängigkeit von Microsoft und SAP bis Databricks und Dremio.

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!

info@qunis.de

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+49 8034 99591 0

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