Was sind Datenprodukte?
Ein Datenprodukt ist ein Produkt, das Daten als Eingabe verwendet und eine datengetriebene Ausgabe erzeugt, die auf analytischen Datenprozessen beruht. Im Gegensatz zu herkömmlichen Produkten werden Datenprodukte nicht in physischer Form bereitgestellt, sondern digital. Sie sind das Ergebnis einer Kombination aus Daten, Algorithmen, Rechenleistung und meist auch menschlichen Fähigkeiten.
Diese Datenprodukte spielen eine entscheidende Rolle beim “Data Driven Decision Making” (datengesteuerte Entscheidungsfindung). Sie sind die Werkzeuge, mit denen Unternehmen Entscheidungen basierend auf Daten und Analysen treffen, anstatt sich auf Instinkt oder Vermutungen zu verlassen.
“Data Driven Decision Making” bezeichnet darüber hinaus ein Paradigma, bei dem die Informationen, die von den Datenprodukten generiert werden, genutzt werden, um Entscheidungen transparent, nachvollziehbar und messbar zu treffen. Durch den Einsatz von Datenprodukten können Trends und Muster in Geschäftsdaten erkannt werden, um schnelle Anpassungen an sich ändernde Umstände vorzunehmen und Geschäftsstrategien aktiv umzusetzen.
Datenprodukte wie prädiktive Analysetools, Empfehlungssysteme oder Anomalieerkennungssysteme helfen dabei, datengesteuerte Entscheidungen auf einer soliden und zuverlässigen Informationsbasis zu treffen. Sie erleichtern die Datenexploration, ermöglichen eine erweiterte Datenautomatisierung und bieten wertvolle Einblicke für die Mitarbeiterschulung, um den Prozess der Entscheidungsfindung zu optimieren.
Insgesamt gesehen sind Datenprodukte nicht nur Produkte an sich, sondern auch ein integraler Bestandteil des datengesteuerten Entscheidungsprozesses. Sie ermöglichen es Unternehmen, auf der Grundlage von Daten zu agieren, fundierte Entscheidungen zu treffen und ihre Geschäftsstrategien erfolgreich umzusetzen.
Welche Vorteile bieten die Verwendung von Daten Produkten und das Data Driven Decision Making?
Datenprodukte bieten entscheidende Vorteile, die aus ihrer Betrachtung als eigenständige Produkte resultieren, unabhängig davon, ob sie für interne oder externe Kunden bereitgestellt werden.
Die Produktorientierung impliziert eine Reihe von zusätzlichen Kriterien, die ein Datenprodukt von einer einfachen Datenanwendung abheben:
- Intrinsischer Wert: Jedes Datenprodukt hat für sich genommen einen klaren Mehrwert für seine Nutzer.
- Interoperabilität: Dieser Wert wird dadurch gesteigert, dass Datenprodukte Interoperabilität bieten sollen – also wie Puzzleteile zu einem großen Ganzen zusammengesetzt werden können.
- Natürliche Zugänglichkeit: Datenprodukte können jeder Usergruppe (Business User (Excel) vs. App-Entwickler (API)) Daten in ihrem Format bereitstellen.
- Verständlichkeit und Adressierbarkeit: Daten innerhalb von Datenprodukten haben eine klare Bedeutung, die sich dem User natürlich erschließt. Gleichzeitig stellt eine eindeutige Adressierung sicher, dass dem User immer bekannt ist, um welche Produktversion es sich handelt.
- Sicherheit: Ein Datenprodukt wird an den Sicherheitsanforderungen einer Organisation ausgerichtet (Zugangskontrolle, Verschlüsselung, Data Retention, etc.)
- Glaubwürdigkeit: Ein Datenprodukt umfasst Service Level Objectives wie z.B.sein Aktualisierungsintervall, eine Maßgabe zur Vollständigkeit der Daten, Informationen zur Datenherkunft (Data Lineage), etc.
Kurz gesagt, Datenprodukte erhöhen die Qualität, Auffindbarkeit, Wertigkeit und Interoperabilität von Datenanwendungen und bieten damit wesentliche Vorteile für datengesteuerte Organisationen.
Wenn wir den Fokus nun auf das “Data Driven Decision Making” (datengesteuerte Entscheidungsfindung) legen, lassen sich die Synergien mit Datenprodukten deutlich aufzeigen. Datenprodukte bilden das Rückgrat dieser datengetriebenen Ansätze und maximieren deren Vorteile.
Durch konsequente Nutzung von Datenprodukten und einer unternehmensweiten Datenplattform wird die Transparenz in Entscheidungsprozessen erhöht, was zu größerem Vertrauen bei Stakeholdern führt. Darüber hinaus ermöglicht die Reaktionsfähigkeit, die sich aus datenbasierten Entscheidungen ergibt, ein effizientes Agieren in einem dynamischen Marktumfeld.
Drittens sorgt “Data Driven Decision Making” für eine klare strategische Ausrichtung, indem Ziele und Leistungsindikatoren präzise definiert und gemessen werden können. Und letztlich führt die Automatisierung datenverarbeitender Prozesse zu einer Arbeitsentlastung und gewährleistet zeitnahe und zuverlässige Erkenntnisse.
In diesem Sinne sind Datenprodukte der Schlüssel zu einem effektiven und effizienten datengetriebenen Entscheidungsprozess.
Welche Herausforderungen existieren bei der Entwicklung von Datenprodukten und der Integration in die datengetriebene Entscheidungsfindung?
Obwohl Datenprodukte und datengetriebene Entscheidungsfindung erhebliche Vorteile bieten, gehen sie auch mit bedeutenden Herausforderungen einher. An vorderster Front steht die Integration dieser neuen Ansätze in bestehende Prozesse und Systeme. Es ist kein geringes Unterfangen, die Geschäftsabläufe zu verändern und Mitarbeiter auf den Pfad der datengetriebenen Entscheidungsfindung zu führen.
Darüber hinaus ist die Identifikation und Sammlung der richtigen Daten ein zentraler Punkt, sowohl für die Entscheidungsfindung als auch für die Entwicklung effektiver Datenprodukte. Hierbei sind Qualität und Vollständigkeit der Daten von entscheidender Bedeutung, da Fehler oder Unvollständigkeiten in den Daten zu fehlerhaften Erkenntnissen und Entscheidungen führen können. Eine Herausforderung stellt auch der Umgang mit unterschiedlichen Datenformaten und die Integration verschiedener Datenquellen dar.
Die Aspekte Datenschutz und Datensicherheit sind unverzichtbar. Datenprodukte müssen in Übereinstimmung mit den Datenschutzgesetzen entwickelt und genutzt werden und es muss sichergestellt werden, dass geeignete Sicherheitsmaßnahmen getroffen werden, um Datenverlust oder -diebstahl zu verhindern.
Ein weiterer Faktor ist das erforderliche technische Know-how. Die effektive Nutzung von Datenprodukten und datengetriebener Entscheidungsfindung erfordert sowohl Kenntnisse in Datenanalyse und KI-Technologien als auch die Fähigkeit, diese Kenntnisse auf praktische Geschäftsanforderungen anzuwenden.
Schließlich gilt es, den gesetzlichen Rahmen zu beachten. Je nach Branche und Region können verschiedene gesetzliche Vorschriften und Richtlinien gelten, die eingehalten werden müssen, wenn Datenprodukte entwickelt und genutzt werden.
Trotz dieser Herausforderungen können mit sorgfältiger Planung, geeigneten Ressourcen und einem engagierten Ansatz signifikante Vorteile aus der datengetriebenen Entscheidungsfindung und der Nutzung von Datenprodukten gezogen werden.
