Datenprodukte
Daten sind mehr als nur ein Hilfsmittel für interne Entscheidungen – sie können selbst zum Produkt werden. Wir unterstützen Sie dabei, innovative datenbasierte Produkte und Services zu entwickeln und neue Umsatzquellen zu erschließen.
- ✓Entwicklung marktfähiger Datenprodukte und -services
- ✓Monetarisierung interner Datenbestände und Analytics-Kompetenzen
- ✓Erschließung neuer Kundensegmente und Geschäftsfelder
- ✓Aufbau innovativer datengetriebener Geschäftsmodelle
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Wertschöpfung durch innovative Datenprodukte
Unsere Stärken
- Erfahrung in der Entwicklung erfolgreicher Datenprodukte für verschiedene Branchen
- Kombination aus technologischer Expertise und betriebswirtschaftlichem Know-how
- Umfassende Erfahrung mit Datenarchitekturen, Analytics und Produktentwicklung
- Tiefes Verständnis für regulatorische Anforderungen und Datenschutz
Expertentipp
Der Erfolg von Datenprodukten hängt entscheidend von einer klaren Wertschöpfung für den Kunden ab. Unsere Erfahrung zeigt, dass die wertvollsten Datenprodukte spezifische Geschäftsprobleme lösen oder Entscheidungen unterstützen, die direkten finanziellen Einfluss haben. Besonders erfolgreich sind Datenprodukte, die von einem tiefgreifenden Branchen- und Domänenwissen geprägt sind und existierende Geschäftsprozesse nahtlos ergänzen.
ADVISORI in Zahlen
11+
Jahre Erfahrung
120+
Mitarbeiter
520+
Projekte
Unser bewährter Ansatz für die Entwicklung von Datenprodukten kombiniert Marktorientierung mit technologischer Expertise und berücksichtigt von Anfang an regulatorische Anforderungen und Skalierbarkeitsaspekte.
Unser Ansatz:
Phase 1: Potenzialanalyse - Bewertung von Datenbeständen, Identifikation von Kundensegmenten, Analyse von Marktpotenzialen und Wettbewerbern
Phase 2: Konzeption - Entwicklung von Geschäftsmodellen, Definition von Produktmerkmalen, Erstellung von Prototypen, rechtliche Bewertung
Phase 3: Technische Umsetzung - Aufbau der Datenarchitektur, Implementierung von Analytics und ML-Modellen, Entwicklung der Delivery-Plattform
Phase 4: Markteinführung - Pilotierung mit ausgewählten Kunden, iterative Produktverbesserung, Aufbau von Vertriebskanälen
Phase 5: Skalierung und Evolution - Kontinuierliche Verbesserung der Datenprodukte, Erweiterung des Produktportfolios, Erschließung neuer Märkte

Asan Stefanski
Director Digitale Transformation
"Datenprodukte bieten Unternehmen die Möglichkeit, über ihre traditionellen Geschäftsmodelle hinauszuwachsen und neue Einnahmequellen zu erschließen. Der Erfolg liegt dabei nicht nur in der technischen Umsetzung, sondern vor allem in der Identifikation echter Kundenbedürfnisse und der Schaffung messbarer Mehrwerte. Unsere Erfahrung zeigt, dass eine schrittweise Entwicklung mit frühem Kundenfeedback der Schlüssel zum Erfolg ist."
Unsere Dienstleistungen
Wir bieten Ihnen maßgeschneiderte Lösungen für Ihre digitale Transformation
Datenprodukt-Strategie und Geschäftsmodelle
Entwicklung einer umfassenden Strategie für die Monetarisierung Ihrer Daten und die Erschließung neuer Geschäftsfelder. Wir unterstützen Sie bei der Identifikation von Opportunitäten, der Entwicklung tragfähiger Geschäftsmodelle und der Ausarbeitung einer Roadmap für die Umsetzung.
- Assessment vorhandener Datenbestände und Analytics-Fähigkeiten
- Entwicklung von Monetarisierungsstrategien und Preismodellen
- Identifikation von Zielkunden und Wertversprechen
- Erstellung einer Datenprodukt-Roadmap und Investitionsplanung
Konzeption und Entwicklung von Datenprodukten
Gestaltung innovativer Datenprodukte mit klarem Kundennutzen und Alleinstellungsmerkmalen. Von der ersten Idee bis zum marktfähigen Produkt begleiten wir Sie bei der Entwicklung, Pilotierung und kontinuierlichen Verbesserung Ihrer datenbasierten Angebote.
- Erstellung von Datenprodukt-Konzepten und User Journeys
- Entwicklung von Prototypen und Minimum Viable Products
- Integration von Advanced Analytics und Machine Learning
- Durchführung von Nutzertests und iterative Produktoptimierung
Datenprodukt-Plattformen und -Architektur
Aufbau einer skalierbaren, sicheren und effizienten Infrastruktur für die Bereitstellung Ihrer Datenprodukte. Wir unterstützen Sie bei der Konzeption und Implementierung einer technischen Plattform, die Ihren spezifischen Anforderungen entspricht.
- Entwicklung einer skalierbaren Datenarchitektur für Datenprodukte
- Implementierung von APIs und Delivery-Mechanismen
- Integration von Security- und Compliance-Anforderungen
- Aufbau von Self-Service-Portalen und Kundenplattformen
Datenmonetarisierung und Go-to-Market
Unterstützung bei der erfolgreichen Markteinführung und Monetarisierung Ihrer Datenprodukte. Wir helfen Ihnen, die richtigen Vertriebskanäle zu etablieren, passende Preismodelle zu entwickeln und Ihre datenbasierten Angebote erfolgreich am Markt zu positionieren.
- Entwicklung und Validierung von Pricing-Strategien
- Aufbau von Vertriebskanälen und Partner-Ökosystemen
- Gestaltung von Kundenverträgen und Service Level Agreements
- Entwicklung von Metriken und KPIs für datenbasierte Geschäftsmodelle
Suchen Sie nach einer vollständigen Übersicht aller unserer Dienstleistungen?
Zur kompletten Service-ÜbersichtUnsere Kompetenzbereiche in Digitale Transformation
Entdecken Sie unsere spezialisierten Bereiche der digitalen Transformation
Entwicklung und Umsetzung von KI-gestützten Strategien für die digitale Transformation Ihres Unternehmens, um nachhaltige Wettbewerbsvorteile zu sichern.
Etablieren Sie eine robuste Datenbasis als Fundament für Wachstum und Effizienz durch strategisches Datenmanagement und umfassende Data Governance.
Bestimmen Sie präzise Ihren digitalen Reifegrad, erkennen Sie Potenziale im Branchenvergleich und leiten Sie gezielte Maßnahmen für Ihre erfolgreiche digitale Zukunft ab.
Fördern Sie eine nachhaltige Innovationskultur und transformieren Sie Ideen systematisch in marktfähige digitale Produkte und Services für Ihren Wettbewerbsvorteil.
Maximieren Sie den Nutzen Ihrer Technologieinvestitionen durch fundierte Beratung bei der Auswahl, Anpassung und nahtlosen Implementierung der optimalen Softwarelösungen für Ihre Geschäftsprozesse.
Wandeln Sie Ihre Daten in strategisches Kapital um: Von der Datenaufbereitung über Business Intelligence bis zu Advanced Analytics und innovativen Datenprodukten – für messbaren Geschäftserfolg.
Steigern Sie Effizienz und reduzieren Sie Kosten durch die intelligente Automatisierung und Optimierung Ihrer Geschäftsprozesse für maximale Produktivität.
Nutzen Sie das Potenzial von KI sicher und regulatorisch konform, von der Strategie über die Absicherung bis zur Compliance.
Häufig gestellte Fragen zur Datenprodukte
Was sind Datenprodukte und wie unterscheiden sie sich von traditionellen Produkten?
Datenprodukte sind spezielle Angebote, bei denen Daten, Analysen oder daraus abgeleitete Erkenntnisse den primären Wertbeitrag darstellen. Im Gegensatz zu traditionellen Produkten und Services liegt ihr Kernwert in der Informationsbereitstellung, Entscheidungsunterstützung oder Prozessautomatisierung durch Daten.
🧩 Kernmerkmale von Datenprodukten
📊 Typologien von Datenprodukten
🔄 Unterschiede zu traditionellen Produkten
💼 Beispiele erfolgreicher Datenprodukte
Welchen Geschäftswert können Unternehmen durch die Entwicklung von Datenprodukten erzielen?
Die Entwicklung von Datenprodukten eröffnet Unternehmen vielfältige Möglichkeiten zur Wertschöpfung und Differenzierung im Markt. Der Geschäftswert manifestiert sich in direkten finanziellen Effekten, strategischen Vorteilen und organisationalen Verbesserungen.
💰 Direkte finanzielle Wertbeiträge
🌱 Strategische Wettbewerbsvorteile
🔄 Interne Verbesserungen und Synergien
📊 Messbare Geschäftserfolge durch Datenprodukte
Wie identifiziert man potenzielle Datenprodukte im eigenen Unternehmen?
Die systematische Identifikation potenzieller Datenprodukte ist der erste entscheidende Schritt auf dem Weg zur Datenmonetarisierung. Eine strukturierte Herangehensweise hilft, die vielversprechendsten Opportunitäten zu erkennen und zu priorisieren.
🔍 Assessment des Datenpotenzials
🎯 Identifikation von Kundenbedarfen
🧩 Ideation von Datenproduktkonzepten
⚖ ️ Bewertung und Priorisierung
Welche typischen Geschäftsmodelle gibt es für Datenprodukte?
Für Datenprodukte haben sich verschiedene Geschäftsmodelle etabliert, die je nach Art des Datenprodukts, Zielgruppe und Wertbeitrag unterschiedlich geeignet sind. Die Auswahl des passenden Modells ist entscheidend für den kommerziellen Erfolg und die nachhaltige Wertschöpfung.
💼 Subscription-basierte Modelle
🔄 Transaktionsbasierte Modelle
🌱 Indirekte Monetarisierungsmodelle
🤝 Partnerschaftsmodelle und Ökosysteme
Welche regulatorischen und datenschutzrechtlichen Aspekte müssen bei Datenprodukten beachtet werden?
Die Entwicklung und Vermarktung von Datenprodukten unterliegt einer Vielzahl regulatorischer und datenschutzrechtlicher Anforderungen, die von Anfang an berücksichtigt werden müssen. Eine compliance-konforme Gestaltung ist nicht nur rechtlich erforderlich, sondern auch ein wichtiger Vertrauensfaktor bei Kunden.
⚖ ️ Datenschutzrechtliche Grundlagen
🔒 Privacy by Design und Privacy by Default
📋 Vertragsgestaltung und Verantwortlichkeiten
🌐 Branchenspezifische Regulierungen
Wie entwickelt man ein überzeugendes Datenprodukt-Konzept?
Die Entwicklung eines überzeugenden Datenprodukt-Konzepts erfordert eine systematische Vorgehensweise, die Marktbedürfnisse mit technologischen Möglichkeiten verbindet. Ein gut durchdachtes Konzept bildet die Grundlage für erfolgreiche Datenprodukte mit klarem Mehrwert für die Kunden.
🎯 Kundenorientierte Konzeptentwicklung
🧩 Produktkomponenten und Architektur
📊 Geschäftsmodell und Wertschöpfung
🛡 ️ Risikomanagement und Compliance
Wie können Unternehmen ihre Daten effektiv monetarisieren?
Die effektive Monetarisierung von Unternehmensdaten erfordert eine durchdachte Strategie, die auf den spezifischen Datenbeständen, Marktbedingungen und Unternehmenszielen aufbaut. Eine erfolgreiche Datenmonetarisierung kombiniert innovative Geschäftsmodelle mit technologischer Exzellenz und Compliance-Konformität.
🔄 Direkte Monetarisierungsmodelle
🌱 Indirekte Monetarisierungsansätze
📋 Strategische Umsetzungsschritte
⚖ ️ Erfolgsfaktoren und Best Practices
Welche technischen Voraussetzungen sind für die Entwicklung von Datenprodukten erforderlich?
Die Entwicklung erfolgreicher Datenprodukte erfordert eine leistungsfähige technische Infrastruktur, die Datenerfassung, -verarbeitung, -analyse und -bereitstellung unterstützt. Die richtigen technischen Voraussetzungen bilden das Fundament für skalierbare, sichere und wertschöpfende Datenprodukte.
🏗 ️ Dateninfrastruktur und -speicherung
🔄 Datenintegration und -qualität
📊 Analytics und Machine Learning
🔌 Delivery-Mechanismen und Schnittstellen
🔒 Sicherheit, Compliance und Monitoring
Wie misst man den Erfolg von Datenprodukten?
Die Erfolgsmessung von Datenprodukten erfordert einen multidimensionalen Ansatz, der finanzielle, technische und kundenbezogene Kennzahlen berücksichtigt. Ein durchdachtes Kennzahlensystem ermöglicht die kontinuierliche Optimierung und strategische Weiterentwicklung des Datenproduktportfolios.
💰 Finanzielle Kennzahlen
👥 Nutzungs- und Kundenkennzahlen
⚙ ️ Technische und operative Kennzahlen
🎯 Produktspezifische Erfolgskennzahlen
Wie können Datenprodukte effektiv an Kunden vermarktet werden?
Die erfolgreiche Vermarktung von Datenprodukten erfordert eine spezifische Herangehensweise, die sowohl die Besonderheiten datenbasierter Angebote als auch die Bedürfnisse und Kaufmotive der Zielgruppen berücksichtigt. Eine durchdachte Marketingstrategie ist entscheidend, um den Wert von Datenprodukten effektiv zu kommunizieren und potenzielle Kunden zu überzeugen.
🎯 Zielgruppenspezifische Wertversprechen
🧪 Proof of Value und Produktdemonstrationen
📣 Content-Marketing und Thought Leadership
🔄 Sales-Enablement und Vertriebsunterstützung
Wie integriert man Machine Learning in Datenprodukte?
Die Integration von Machine Learning in Datenprodukte kann deren Wert und Differenzierung erheblich steigern. ML-erweiterte Datenprodukte bieten prädiktive Fähigkeiten, automatisierte Erkenntnisse und intelligente Empfehlungen, die weit über statische Datenbereitstellung hinausgehen.
🧠 Typische ML-Anwendungen in Datenprodukten
🛠 ️ Technische Implementierungsstrategien
🔄 MLOps für Datenprodukte
⚖ ️ Erfolgsfaktoren und Herausforderungen
Welche Rolle spielen APIs bei der Bereitstellung von Datenprodukten?
APIs (Application Programming Interfaces) sind zentrale Bausteine moderner Datenprodukte und ermöglichen die standardisierte, sichere und flexible Bereitstellung von Daten und Funktionalitäten an Kunden und Partner. Sie bilden die technische Grundlage für skalierbare und integrierbare Datenprodukte.
🔄 Strategische Bedeutung von APIs für Datenprodukte
🏗 ️ Arten von APIs für Datenprodukte
⚙ ️ Technische Gestaltungsprinzipien
🔒 Sicherheit und Zugriffskontrolle
Wie gestaltet man die organisatorische Verankerung von Datenprodukten im Unternehmen?
Die erfolgreiche Entwicklung und Vermarktung von Datenprodukten erfordert eine passende organisatorische Verankerung im Unternehmen. Die richtige Struktur, klare Verantwortlichkeiten und ein unterstützendes Governance-Modell bilden die Grundlage für nachhaltige Datenprodukt-Initiativen.
👥 Organisationsmodelle für Datenprodukte
🔄 Rollen und Verantwortlichkeiten
🏛 ️ Governance-Strukturen
📋 Prozesse und Workflows
Welche Trends prägen die Zukunft von Datenprodukten?
Die Zukunft von Datenprodukten wird von technologischen Innovationen, veränderten Marktanforderungen und neuen regulatorischen Rahmenbedingungen geprägt. Unternehmen, die diese Trends frühzeitig erkennen und in ihre Datenprodukt-Strategien integrieren, können signifikante Wettbewerbsvorteile erzielen.
🤖 Künstliche Intelligenz und Automatisierung
🌐 Neue Delivery- und Interaktionsmodelle
🔒 Privacy-Enhancing Technologies (PETs)
⚖ ️ Regulatorische und ethische Entwicklungen
Wie entwickelt man eine nachhaltige Datenprodukt-Roadmap?
Eine nachhaltige Datenprodukt-Roadmap orchestriert die strategische Entwicklung von Datenprodukten über Zeit und definiert den Pfad von ersten Minimal Viable Products bis hin zu ausgereiften Datenprodukten. Sie verbindet Unternehmensstrategie mit konkreten Umsetzungsschritten und schafft Orientierung für alle Beteiligten.
🎯 Strategische Ausrichtung und Zielsetzung
🧩 Portfolioplanung und Priorisierung
📅 Zeitliche Planung und Meilensteine
🔄 Evolutionspfade und Skalierung
Welche Erfolgsfaktoren sind für Data-as-a-Service (DaaS) Angebote entscheidend?
Data-as-a-Service (DaaS) hat sich als wichtiges Geschäftsmodell für die Bereitstellung von Datenprodukten etabliert. Der langfristige Erfolg eines DaaS-Angebots hängt von verschiedenen strategischen, operativen und technischen Faktoren ab, die über die reine Datenqualität hinausgehen.
🎯 Strategische Erfolgsfaktoren
🤝 Kundenbezogene Erfolgsfaktoren
⚙ ️ Operative und technische Erfolgsfaktoren
🔒 Vertrauensschaffende Faktoren
Wie geht man mit ethischen Fragen bei der Entwicklung von Datenprodukten um?
Die Entwicklung von Datenprodukten wirft eine Vielzahl ethischer Fragen auf, die von Privatsphäre und Fairness bis hin zu Transparenz und gesellschaftlicher Verantwortung reichen. Ein proaktiver Umgang mit diesen Aspekten ist nicht nur aus moralischer und regulatorischer Sicht geboten, sondern kann auch einen Wettbewerbsvorteil darstellen.
🧭 Kernbereiche der Datenethik
🛠 ️ Praktische Implementierungsansätze
🔍 Spezifische Herausforderungen bei Datenprodukten
🌱 Langfristige ethische Strategie
Wie lassen sich Datenprodukte international skalieren?
Die internationale Skalierung von Datenprodukten eröffnet erhebliche Wachstumschancen, stellt Unternehmen jedoch vor spezifische Herausforderungen, die von unterschiedlichen regulatorischen Anforderungen bis hin zu kulturellen Unterschieden reichen. Eine durchdachte Internationalisierungsstrategie berücksichtigt technische, rechtliche, kulturelle und geschäftliche Aspekte.
🌍 Strategische Überlegungen
⚖ ️ Rechtliche und regulatorische Anpassungen
🏗 ️ Technische Skalierbarkeit
🧩 Lokalisierung und kulturelle Anpassung
Wie integriert man Datenprodukte in bestehende Unternehmensanwendungen?
Die nahtlose Integration von Datenprodukten in bestehende Unternehmensanwendungen ist entscheidend für ihre Akzeptanz und Wirksamkeit. Eine durchdachte Integrationsstrategie berücksichtigt technische, organisatorische und nutzerbezogene Aspekte und maximiert den Wertbeitrag der Datenprodukte im operativen Kontext.
🔌 Technische Integrationsansätze
🧩 Integrationsebenen und -muster
🛠 ️ Technologien und Standards
👥 Organisatorische und Prozessaspekte
Welche Möglichkeiten gibt es, Open Data in kommerzielle Datenprodukte zu integrieren?
Open Data – öffentlich zugängliche Datenbestände aus staatlichen, wissenschaftlichen und anderen Quellen – bietet erhebliches Potenzial zur Anreicherung und Entwicklung kommerzieller Datenprodukte. Die strategische Integration von Open Data kann Mehrwert schaffen, erfordert jedoch ein durchdachtes Vorgehen hinsichtlich Qualität, Rechtssicherheit und Wertschöpfung.
🔎 Strategische Nutzungsmöglichkeiten
📊 Relevante Open-Data-Quellen
⚖ ️ Rechtliche und ethische Aspekte
🔄 Prozesse und Methoden zur Integration
Erfolgsgeschichten
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Ergebnisse
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Festo
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