The Endgame – Datenprodukte als Schlüssel zur Datenstrategie?

Datenstrategie ist kein neues Schlagwort. Schon seit Jahrzehnten gilt: Wer seine Daten versteht und gezielt einsetzt, schafft sich einen entscheidenden Vorteil im Wettbewerb. Doch während mittelständische Unternehmen ihre Datenlandschaften oft überschaubarer organisieren können, stehen gerade große Organisationen vor besonderen Herausforderungen: Viele unterschiedliche Systeme, komplexe Verantwortlichkeiten, eine Vielzahl an Geschäftsbereichen und ein zunehmend dichter werdendes regulatorisches Umfeld.

Die letzten zwei bis drei Jahre haben jedoch einen Paradigmenwechsel eingeleitet. Immer deutlicher zeigt sich: Datenprodukte sind der Schlüssel, um diese Komplexität zu meistern und Daten endlich so einzusetzen, dass echter Mehrwert entsteht. Aber was genau macht ein Datenprodukt aus, warum ist es das „Endgame“ vieler Datenstrategien – und wie gelingt die Umsetzung in der Praxis?

Datenstrategie als Grundpfeiler unternehmerischen Erfolgs

Eine Unternehmensstrategie ohne Daten ist heute kaum mehr denkbar. Jede Entscheidung – sei es im Marketing, in der Produktentwicklung oder im Risikomanagement – basiert letztlich auf Informationen. Datenstrategien sollen sicherstellen, dass diese Informationen korrekt, aktuell und für die richtigen Personen verfügbar sind.

In der Theorie klingt das einfach. In der Praxis jedoch kämpfen Unternehmen mit fragmentierten IT-Landschaften, Silostrukturen und einer Vielzahl von Stakeholdern mit unterschiedlichen Zielen. Ein Fachbereich möchte möglichst schnell neue Einblicke, die IT legt Wert auf Sicherheit und Governance, während das Management den klaren Mehrwert in Euro oder Marktanteilen sehen will.

Genau hier kommen Datenprodukte ins Spiel. Sie sind der Versuch, Daten nicht mehr nur als Rohmaterial zu betrachten, sondern als fertige, konsistente und konsumierbare Einheit – so wie ein Produkt am Markt.

Was sind Datenprodukte?

Unter einem Datenprodukt versteht man eine klar definierte, wiederverwendbare und für Konsumenten innerhalb der Organisation nutzbare Einheit, die Daten in wertstiftender Form bereitstellt.

Ein einfaches Beispiel: Ein Dashboard für den Vertrieb, das täglich aktualisierte KPIs zu Leads, Conversion Rates und Umsatz enthält, könnte man als Datenprodukt verstehen. Doch der Gedanke geht tiefer:

• Datenprodukte haben eine eindeutige Verantwortung. Sie gehören jemandem im Unternehmen, der für ihre Qualität und Pflege verantwortlich ist.
• Datenprodukte sind wiederverwendbar. Einmal erstellt, können sie von verschiedenen Fachbereichen genutzt werden, ohne jedes Mal von Grund auf neu gebaut zu werden.
• Datenprodukte sind vertrauenswürdig. Sie basieren auf sauberen, dokumentierten Datenquellen, die sowohl regulatorischen als auch qualitativen Anforderungen genügen.

Das Ziel: Daten aus der chaotischen Rohstoff-Ebene herauszuholen und in konsumierbare Einheiten zu transformieren, die für konkrete Business-Ziele genutzt werden können.

Warum jetzt?

Dass Daten wichtig sind, ist keine neue Erkenntnis. Warum also stehen Datenprodukte gerade jetzt so stark im Fokus?

1. Technologische Reife: Die Cloud, moderne Data-Lakes und Data-Warehouses sowie flexible Analyse-Tools ermöglichen es heute, Daten aus unterschiedlichsten Quellen zusammenzuführen und in skalierbaren Produkten verfügbar zu machen.
2. Regulatorischer Druck: Ob DSGVO, branchenspezifische Anforderungen oder interne Compliance – Unternehmen müssen sicherstellen, dass Daten nicht nur genutzt, sondern auch verantwortungsvoll verwaltet werden.
3. Künstliche Intelligenz: Mit dem Aufkommen von KI-gestützten Analysen und Large Language Models steigt die Bedeutung qualitativ hochwertiger Daten exponentiell. KI ist nur so gut wie die Daten, die sie verarbeitet – und Datenprodukte stellen sicher, dass diese Daten konsistent und nutzbar sind.
4. Business-Anforderungen: Geschwindigkeit ist entscheidend. Wer es schafft, Datenprodukte effizient bereitzustellen, verkürzt seinen Go-to-Market, reduziert Kosten und trifft bessere Entscheidungen.

Kurz gesagt: Der Zeitpunkt ist gekommen, an dem Datenprodukte nicht mehr nur „nice to have“ sind, sondern entscheidend für den Erfolg einer Datenstrategie.

Die großen Fragen rund um Datenprodukte

Die Umsetzung ist allerdings alles andere als trivial. Unternehmen müssen eine Reihe zentraler Fragen beantworten, bevor Datenprodukte Mehrwert entfalten können:

• Woher kommen die Daten? Sind die Quellen zuverlässig, konsistent und aktuell?
• Wie gut sind die Daten? Datenqualität entscheidet über Vertrauen. Schlechte Datenqualität führt zu verzerrten Ergebnissen und verschlechtert Entscheidungen?
• Wer darf die Daten nutzen? Rollen, Rechte und Verantwortlichkeiten müssen klar definiert sein.
• Wie interagieren Mensch und Maschine? KI kann viele Analysen automatisieren – doch am Ende braucht es Verantwortliche, die Ergebnisse interpretieren und Entscheidungen treffen.
• Wie harmonisiert man isolierte Daten-Landschaften? Datenkataloge, Plattformen, BI-Tools – die Zahl der Systeme wächst, und Unternehmen suchen nach einem „Catalog of Catalogs“, der Transparenz schafft.
• Wo liegen die Daten? Cloud, On-Premises oder Hybrid? Die Architektur beeinflusst Sicherheit, Geschwindigkeit und Kosten.
• Wie gestaltet man Zugriff und Konsum? Effizienz im Zugriff ist entscheidend, sonst versanden Datenprodukte in der Theorie.

Diese Fragen zeigen: Ein Datenprodukt entsteht nicht zufällig, sondern erfordert eine klare Strategie und ein hohes Maß an Reife in der Organisation.

Datenprodukte als Reifegrad-Indikator

Die Fähigkeit, funktionierende Datenprodukte zu erstellen, ist ein Maßstab für die Reife einer Organisation im Umgang mit Daten. Je nach Entwicklungsstufe lassen sich grob drei Phasen unterscheiden:

• Einstieg: Daten liegen verteilt in verschiedenen Systemen, Abteilungen bauen eigene Lösungen auf, häufig fehlen Standards für Datenqualität und Zugriffsrechte. Analysen entstehen meist ad hoc, sind manuell aufwendig und nur begrenzt vergleichbar.
• Fortgeschritten: Es gibt zentrale Plattformen wie Data-Warehouses oder Data-Lakes, die wesentliche Quellen konsolidieren. Erste Governance-Mechanismen greifen, Datenqualität wird gemessen, und Self-Service-Analytics-Lösungen entstehen. Fachbereiche können bereits auf zentrale Verzeichnisse oder Beschreibungen der Daten zugreifen. Die Bereitstellung der Daten erfolgt oft noch manuell und bindet wertvolle Ressourcen der IT, stößt aber oft noch an Grenzen in Konsistenz und Geschwindigkeit.
• Reif: Daten werden als Produkte gedacht und gemanagt. Sie sind klar definiert, haben Verantwortliche (Data Product Owner), werden nach festgelegten Standards gepflegt und regelmäßig aktualisiert. Datenprodukte sind in Katalogen auffindbar, für verschiedene Konsumenten auf Basis klar definierter Regeln (Data Contract) zugänglich. Unter diesen Maßgaben können Daten auch für KI-gestützte Anwedungen, Analysten und das Management in entsprechender Form zur Verfügung gestellt werden.

Nur wer diese letzte Stufe erreicht, kann Datenprodukte so einsetzen, dass sie echten Mehrwert für Umsatzsteigerung, Kostenreduktion, Risikominimierung oder Innovationsgeschwindigkeit liefern.

Die Rolle des Menschen

Bei all der Technologie darf man einen Faktor nicht unterschätzen: den Menschen. Datenprodukte helfen zwar, Informationen zugänglich und konsistent zu machen, doch am Ende sind es Analysten, Fachbereiche und Führungskräfte, die mit diesen Produkten arbeiten müssen.

• Akzeptanz: Datenprodukte müssen so gestaltet sein, dass sie verstanden und genutzt werden.
• Verantwortung: Für jedes Produkt muss klar sein, wer die Qualität sicherstellt.
• Kollaboration: Datenprodukte fördern die Zusammenarbeit zwischen IT und Business – sie sind Brücken, nicht nur technische Artefakte. Ohne klare Kommunikation, Schulungen und Verantwortlichkeiten bleiben Datenprodukte wirkungslos.

Fazit: Datenprodukte als Endgame der Datenstrategie

Datenprodukte sind kein kurzfristiger Hype, sondern die logische Weiterentwicklung von Datenstrategien, die auf eine produktive, nachhaltige und wertstiftende Nutzung von Daten abzielen. Sie sind das „Endgame“, weil sie die Brücke schlagen zwischen Rohdaten und Business Value.

Unternehmen, die den Schritt wagen, ihre Daten als Produkte zu denken und zu managen, profitieren mehrfach: Sie gewinnen  Klarheit, Geschwindigkeit, schaffen Vertrauen, erhöhen ihre Effizienz und verschaffen sich einen klaren Wettbewerbsvorteil.

Damit das gelingt, braucht es jedoch mehr als nur Konzepte – es braucht auch das passende Werzeug, dasden gesamten Lebenszyklus von Datenprodukten abdeckt.

Ab Initio kann hier mit durchgängigen Prozessen helfen: von der Integration unterschiedlichster Datenquellen über Governance und Qualitätssicherung bis hin zur Bereitstellung konsumierbarer Produkte für Fachbereiche, Analysten oder KI-Anwendungen.

Die Reise dorthin ist komplex, doch sie lohnt sich. Denn am Ende gilt: Eine Datenstrategie ohne Datenprodukte bleibt Stückwerk. Mit ihnen – und der richtigen Toolunterstützung – wird sie zur echten Unternehmensstrategie.