So macht man Daten zum Wettbewerbsvorteil

Datenprodukte sind strukturierte, wiederverwendbare und gut dokumentierte Datensätze oder datenbasierte Services, die zur Analyse, Entscheidungsfindung und Prozessoptimierung genutzt werden können. Sie bieten Unternehmen vielfältige Möglichkeiten, Mehrwert zu schaffen, sei es durch interne Prozessoptimierung, verbesserte Kundenangebote oder neue Einnahmequellen. Ein Datenprodukt kann z.B. ein ständig aktualisierter „Lieferzeiten-Prognose-Service“ sein, der über eine API in operative Systeme integrierbar ist. Damit bieten Datenprodukte sowohl die Möglichkeit, Daten intern optimal zu verwerten, als auch für Kunden Mehrwert durch datenbasierte Services zu generieren, oder sie als eigenständiges Produkt zu monetarisieren.

Passende Datenarchitektur als Basis

Moderne Datenarchitekturen wie das Data Lakehouse oder Data Mesh bilden die Grundlage für erfolgreiche Datenprodukte. Ein Lakehouse vereint die Offenheit eines Data Lakes mit der Struktur eines Data Warehouses. So können Unternehmen Rohdaten aus unterschiedlichen Quellen effizient integrieren, speichern und für Analysen oder KI nutzen. Für große Organisationen bietet ein Data Mesh zusätzlichen Mehrwert: Die Verantwortung für Daten wird in die Fachdomänen verlagert. Jede Einheit kann eigenständig Datenprodukte entwickeln, während zentrale Governance und einheitliche Standards den Austausch sicherstellen. Dadurch entstehen skalierbare, flexible Datenplattformen mit klaren Verantwortlichkeiten. Das Lakehouse, als eine Plattform für alle Datenarten und Analytik, stellt einen Technologieansatz dar. Das Data Mesh hingegen ist ein Organisationsansatz, in dem Teams ihre Datenprodukte selbständig bauen und betreiben.

Hoher Mehrwert moderner Architekturen

Moderne Datenplattformen bieten zahlreiche Vorteile: flexible Gestaltungsmöglichkeiten, vielfältige Datenintegrations- und Ausleitungsoptionen, nahtlose KI-Integration, hohe Skalierbarkeit und effektive Datengovernance. Ein Data Lakehouse unterstützt etwa die wahlweise Verarbeitung von Batch- und Echtzeitdaten. Data Meshes wiederum ermöglichen die dezentrale Gestaltung von Datenprodukten durch einzelne Teams. Moderne Datenarchitekturen unterstützen zudem unterschiedliche Datenintegrationen und Ausleitungsoptionen. Dazu zählen die Anbindung von Cloud- und On-Premises-Datenquellen, APIs, Streaming-Daten sowie die Ausleitung in Business-Intelligence- und Analyse-Tools. Ein zentraler Vorteil liegt in der KI-Integration, die die direkte Anwendung von Machine-Learning-Frameworks auf im Lakehouse gespeicherten Daten ermöglicht. Ein weiterer Mehrwert liegt in der hohen Skalierbarkeit. Beispielsweise kann die Infrastruktur in der Cloud horizontal erweitert werden, um auch bei stark wachsenden Datenmengen und Nutzerzahlen eine hohe Performance sicherzustellen. Datengovernance verbindet eine zentrale Richtlinienverwaltung im Lakehouse mit dezentraler Verantwortung im Data Mesh. Ergänzend sorgen Zugriffskontrollen, Datenkataloge und Versionierung für Transparenz und Sicherheit.  

Datenprodukte & datenbasierte Services

Datenprodukte bieten vielfältige Möglichkeiten für unterschiedlichste Branchen. Sie eröffnen Unternehmen neue digitale Geschäftsmodelle und Umsatzquellen. Im Bereich Automotive und Mobilität profitieren Unternehmen und Kunden bereits heute von Datenprodukten und datenbasierten Services, wie beispielsweise In-Car-Apps und Service-Angebote. Durch die Analyse von Nutzer- und Fahrprofilen werden personalisierte Vorschläge für digitale Services im Fahrzeug ermöglicht. Dieser Trend etabliert sich zunehmend im Zuge softwaredefinierter Fahrzeuge. Wetter- und Verkehrsdaten-APIs für Navigationssysteme schaffen durch die Integration von Echtzeitinformationen situationsabhängige Routenempfehlungen, die aktuelle Straßen- und Umweltbedingungen berücksichtigen. Durch Datenprodukte, die das Fahrverhalten mit Kontextfaktoren kombinieren und die gefahrenen Kilometer berücksichtigen, ergeben sich für Versicherungen neue Möglichkeiten für eine risikobasierte Tarifgestaltung und somit personalisierte Versicherungsmodelle für Konsumenten. Mithilfe von Fahrzeug-Telemetriedaten lässt sich ein Service bereitstellen, der Echtzeitinformationen wie beispielsweise Geschwindigkeit, Kraftstoffverbrauch, Motorstatus oder Leerlaufzeiten für das Flottenmanagement ermöglicht. Durch die kontinuierliche Erfassung dieser Parameter lassen sich Einsätze effizienter planen und Ausfallzeiten minimieren.

Datenprodukte zur Effizienzsteigerung

Datenprodukte können auch zur unternehmensinternen Effizienzsteigerung beitragen, z.B. durch die Vernetzung von Engineering-, Logistik- und Einkaufsinformationen. Dieser Service unterstützt bei der Optimierung des Lieferantenmanagements und sorgt für Kosteneffizienz. Datenprodukte, die interne Informationen (etwa Zahlungsverhalten) mit externen Daten (Bonitätsauskünfte, Marktanalysen etc.) kombinieren, ermöglichen eine datenbasierte Bewertung des Ausfallrisikos. So lassen sich Risiken frühzeitig erkennen, relevante Stakeholder informieren und alternative Geschäftspartner identifizieren. Eine weitere Anwendung sind Demand-Forecasting-Dashboards, die Verkaufszahlen aus ERP-Systemen, historische Vertriebsdaten und externe Marktdaten (wie Branchenprognosen und Konjunkturdaten) miteinander verknüpfen und fundierte Nachfrageprognosen ermöglichen. So können Unternehmen schneller auf Marktveränderungen reagieren, Über- oder Unterproduktion vermeiden und ihre Ressourcen gezielter einsetzen. Im Vertrieb schafft ein 360-Grad-Dashboard eine ganzheitliche Sicht auf den Kunden, indem es die Kundenstammdaten aus dem CRM, Vertriebsinformationen und Umsatzentwicklungen aus dem ERP-System sowie Marketing- und Servicedaten verknüpft. Dadurch können Vertriebsmitarbeitende fundierter agieren, Kundenbeziehungen gezielt entwickeln und Potenziale besser nutzen.

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Tipps & Tricks

So gestaltet man erfolgreiche Datenprodukte

Datenprodukte können in Unternehmen sehr unterschiedlich ausgeprägt sein. Mit diesen grundlegenden Prinzipien gelingt die Gestaltung erfolgreicher Datenprodukte:

• Kundennutzen: Echter Mehrwert entsteht, wenn sichergestellt wird, dass Datenprodukte den konkreten Bedürfnissen der Nutzer sowie den jeweiligen Anwendungsfällen entsprechen.
• Domänenorientierung: Datenprodukte beinhalten typischerweise aufbereitete Informationen aus unterschiedlichen Datenquellen und Fachdomänen. Eine wohlüberlegte Domänenarchitektur und -abgrenzung ist daher essenziell.
• Definierte Schnittstellen: Nur mit gut gestalteten Schnittstellen ist eine vielseitige Einsetzbarkeit gewährleistet, beispielsweise in Form von APIs zur Integration in Softwaresysteme oder durch Bereitstellung über Datenkataloge sowie Marketplaces zur Integration auf Datenplattformen.
• Datensicherheit und Datengovernance: Daten sind ein wertvolles Gut und müssen entsprechend geschützt werden. Notwendige Zugriffsrechte, Datenschutzmechanismen und Compliance-Vorgaben sind daher zu berücksichtigen.
• Lose Kopplung und Resilienz: Datenprodukte sind eigenständige Produkte, die jedoch mit Vorsystemen integriert sind. Eine lose Kopplung und Resilienz gegenüber eingehenden Schnittstellen sind essenziell für eine langlebige Gestaltung.
• Crossfunktionale Produktteams: Die enge Zusammenarbeit in Produktteams, die aus Business-, IT- sowie Data-Science-Experten bestehen, ermöglicht eine produktorientierte Arbeitsweise, sorgt für das notwendige Fachwissen und definiert zudem klare Verantwortlichkeiten.

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