Datenprodukte

Ein Datenprodukt ist eine domänenspezifische, wiederverwendbare und klar verantwortete Einheit (z. B. Domain Dataset, kuratierter Event Stream, semantisches Modell, Prognose-Algorithmus), das

• einen definierten Nutzen für eine Zielgruppe liefert,
• klare Schnittstellen/Verträge (Schemas, Versionen, Rollen, SLAs) bietet,
• einen Product Owner sowie Build & Run Verantwortung hat,
• auffindbar, verständlich und verlässlich ist.

Über Data Marketplaces bereitgestellt und über Data Catalogs auffindbar gemacht, entfalten Datenprodukte ihr volles wirtschaftliches Potenzial und werden darüber hinaus zu echten Werttreibern.

Reifegrad bestimmen. Voraussetzungen klären. Nächste Schritte planen.

Unser Selbst-Check hilft Ihnen dabei, Ihre aktuelle Position zu bestimmen und Handlungsfelder zu identifizieren. Sammeln Sie Ihre Daten noch, oder sind Sie schon auf dem richtigen Weg, Datenprodukte für Ihre Fachbereiche verfügbar zu machen? Finden Sie es heraus!

Lesen Sie jede Frage. Zählen Sie, wie oft Sie eine Frage heute schon mit JA beantworten können. Zählen Sie am Ende Ihre Ja-Antworten zusammen. Abschnitte, in denen Sie wenige oder keine Fragen mit Ja beantwortet haben, verlangen besondere Aufmerksamkeit:

01 Ziel & Nutzen

• Gibt es einen klar definierten fachlichen Nutzen, den das Datenpodukt unterstützt?
• Sind die Konsumenten/Nutzer klar beschrieben (z. B. Systeme, Analysten, Apps)?
• Gibt es messbare Erfolgskennzahlen (Outcome Metrics) — nicht nur Output (z. B. „Dataset verfügbar"), sondern Wirkung („Prozesszeit sinkt um X%“)?
• Ist dokumentiert, welche Entscheidungen oder Aktivitäten das Datenprodukt künftig unterstützen soll?

02 Governance & Produktverantwortung

• Ist ein Product Owner für das Datenprodukt benannt und hat entsprechende Entscheidungskompetenzen?
• Gibt es definierte Rollen für Development, Betrieb, Qualitätssicherung und Support?
• Sind Kapazitäten und Budget für Build & Run des Datenprodukts zugesichert?
• Gibt es definierte Support-/Betriebszeiten (wer hilft wann/wie)?

03 Datenquellen & Vereinbarungen

• Sind alle relevanten Datenquellen und deren Owner dokumentiert?
• Gibt es Data Contracts (Schema, erwartete Qualität, Refresh-Zyklus, SLAs)?
• Gibt es Regeln und Prozesse für Schemaänderungen, Breaking Changes und Tests?
• Sind Zugriffsrechte (Freigaben/IAM) geklärt und erteilt?

04 Qualität & Monitoring

• Sind die wichtigsten Qualitätsregeln (z. B. Vollständigkeit, Aktualität) definiert?
• Werden diese automatisiert geprüft (z. B. in Pipelines/Workflows)?
• Ist Monitoring & Alerting bei Fehlern/Verstößen vorhanden?
• Existiert ein Prozess für Korrekturen/Backfills?

05 Auffindbarkeit & Dokumentation

• Ist das Datenprodukt bereits in einem Datenkatalog auffindbar (Name, Tags, Kontakt)?
• Gibt es eine verständliche Nutzer Doku: Was bekomme ich? Wie nutze ich es? Beispiele?
• Ist eine Datenklassifizierung (z. B. intern/vertraulich) festgelegt?
• Gibt es einen Feedback-Mechanismus für Nutzer?

06 Schnittstellen & Nutzung

• Welche Bereitstellungswege existieren (SQL, API, Event Streams, Files) – und sind diese dokumentiert?
• Gibt es eine Versionierung (Schemas, APIs) und Deprecation-Regeln?
• Stehen Beispielabfragen/Clients für den schnellen Start bereit?
• Sind Service-Level (z. B. Aktualität, Refresh-Frequenz, Verfügbarkeit) definiert und kommuniziert?

07 Plattform, Betrieb & Sicherheit

• Ist die Zielplattform, auf der das Datenprodukt läuft, entschieden und eingerichtet (z. B. DWH/Lakehouse)?
• Sind Deployments automatisiert (z. B. CI/CD)?
• Gibt es Runbooks für Betrieb & Störungen?
• Sind Datenschutz, Zugriffskonzepte und Audit Logs berücksichtigt?

• 0-9 Ja-Antworten: Es sind noch einige Grundlagen zu schaffen: Zielbild, Owner/Team, Katalog, Basis Qualität, Zugriffe.
• 10-19 Ja-Antworten: Sie sind schon auf einem guten Weg! Jetzt gilt es, für Standardisierung und Automatisierung zu sorgen: Schema Versionierung, Monitoring, Beispiele, SLAs.
• 20-28 Ja-Antworten: Nicht schlecht, Sie sind schon sehr weit fortgeschritten! Ihr Fokus sollte nun auf skalieren und optimieren liegen: Nutzung/Outcome messen, Portfolioblick, Effizienz im Betrieb.

Hinweis: Viele leere Zeilen in einem Abschnitt zeigen Ihren größten Hebel. Starten Sie dort mit konkreten Maßnahmen.

Auf Wunsch interpretieren wir Ihren Selbst-Check gemeinsam, priorisieren Maßnahmen und leiten konkrete nächste Schritte wie einen gemeinsamen Discovery- & Alignment-Workshop, Data Product Design Workshops oder die konkrete Etablierung von Data Contracts ab.

Schreiben Sie uns an: team@qunis.de