Was ein Data Product ausmacht

Im ersten Teil dieser Reihe haben wir betrachtet, warum moderne Datenplattformen nicht automatisch Geschäftswert erzeugen. Sie schaffen die technische Grundlage für Datenintegration, Governance und Analytics. Doch selbst die leistungsfähigste Plattform beantwortet noch nicht die entscheidende Frage: Wie werden Daten zu einem wiederverwendbaren Asset, das Fachbereiche, Analytics und KI dauerhaft nutzen können?

Genau hier kommt das Konzept des Data Products ins Spiel. Ein einfaches Beispiel: Eine Tabelle mit Kundenstammdaten mag technisch hochwertig aufgebaut sein. Trotzdem stellt sie noch keinen direkten Mehrwert dar. Erst wenn diese Daten für einen konkreten Anwendungsfall aufbereitet, beschrieben, verantwortet und dauerhaft nutzbar gemacht werden, entsteht daraus ein Data Product.

Daten als Produkt statt als Nebenprodukt

Der Begriff stammt aus der Erkenntnis, dass Daten ähnlich behandelt werden sollten wie erfolgreiche Softwareprodukte. Ein gutes Produkt zeichnet sich dadurch aus, dass es:

• einen klaren Zweck erfüllt,
• definierte Nutzer hat,
• kontinuierlich gepflegt wird,
• Qualitätsstandards einhält,
• einfach konsumierbar ist.

Genau dieselben Prinzipien gelten für Data Products. Die entscheidende Perspektive lautet daher: Nicht die technische Bereitstellung von Daten steht im Mittelpunkt, sondern der Nutzen für den Konsumenten.

Die fünf Merkmale eines echten Data Products

Klarer Business Zweck

Jedes Data Product adressiert eine konkrete Geschäftsfrage oder unterstützt einen definierten Prozess.

Beispiele:

• Customer 360 für den Vertrieb
• Produktionskennzahlen für die Fertigungssteuerung
• Finanz-KPIs für das Management Reporting
• Qualitätsdaten für Predictive Maintenance

Ohne klaren Anwendungsfall entsteht lediglich Datensammlung.

Definierte Nutzer

Ein Data Product hat immer bekannte Konsumenten. Dazu gehören beispielsweise:

• Fachbereiche
• Analysten
• Reporting-Lösungen
• Anwendungen
• KI-Systeme und Agenten

Die Anforderungen dieser Nutzer bestimmen, welche Daten bereitgestellt werden und in welcher Form sie konsumiert werden können.

Vertrauen und Qualität

Daten können nur dann wiederverwendet werden, wenn Nutzer ihnen vertrauen. Dazu gehören unter anderem:

• dokumentierte Kennzahlen
• bekannte Datenherkunft
• Qualitätsregeln
• Nachvollziehbarkeit
• Zertifizierung

Klare Ownership

Einer der häufigsten Gründe für scheiternde Dateninitiativen ist fehlende Verantwortung. Für jedes Data Product sollte klar definiert sein:

• Wer besitzt das Produkt?
• Wer entscheidet über Änderungen?
• Wer verantwortet Datenqualität?
• Wer priorisiert Anforderungen?

Wiederverwendbarkeit

Ein Data Product wird nicht für einen einzelnen Bericht gebaut. Es soll von mehreren Konsumenten genutzt werden können.
Ein Customer-360-Data-Product beispielsweise kann gleichzeitig verwendet werden für:

• Vertriebsanalysen
• Kundenservice
• Marketingkampagnen
• KI-Anwendungen
• Executive Reporting

Je häufiger ein Data Product genutzt wird, desto höher ist sein Geschäftswert.

Warum Data Products aktuell an Bedeutung gewinnen

Viele Unternehmen investieren derzeit in KI, Microsoft Fabric, Databricks oder moderne Analytics-Plattformen. Dabei zeigt sich ein wiederkehrendes Muster: Die größte Herausforderung liegt nicht in den Algorithmen oder Werkzeugen. Die eigentliche Herausforderung besteht darin, vertrauenswürdige und wiederverwendbare Daten bereitzustellen.

KI benötigt keine weitere Datentabelle. KI benötigt Datenprodukte, die:

• gefunden werden können,
• verstanden werden,
• fachlich beschrieben sind,
• eine definierte Qualität besitzen,
• dauerhaft gepflegt werden.

Deshalb werden Data Products zunehmend zur Brücke zwischen Datenplattform und Geschäftswert.

Fazit

Eine Datenplattform beantwortet die Frage, wie Daten technisch bereitgestellt werden. Ein Data Product beantwortet die Frage, wie Daten nutzbar werden. Unternehmen, die Daten langfristig skalierbar einsetzen möchten, sollten deshalb nicht nur über Architektur, Integration und Governance sprechen. Sie sollten ebenso darüber nachdenken, welche Data Products ihre Fachbereiche tatsächlich benötigen und wer deren Erfolg verantwortet.