G'schichtldruckerei oder g'scheite Innovation?

Daten sind das neue Gold – oder zumindest die neue Kartoffel, denn sie sind überall und man kann viel damit anstellen. Unternehmen erkennen zunehmend, dass Daten nicht nur als Rohstoff, sondern als fertiges Produkt betrachtet werden sollten. Klingt gut, oder? Doch in der Praxis sieht es oft anders aus: Da gibt es sogenannte „Datenprodukte“, die sich als kaum mehr als hübsch verpackte Exceltabellen entpuppen. Andere wiederum sind so komplex, dass allein ihre Erstellung ein IT-Großprojekt wird. Und dann ist da noch die Hoffnung, dass KI all das lösen wird, was menschliche Fleißarbeit heute noch erfordert.

Was also macht ein Datenprodukt wirklich wertvoll? Und wie kann man es effizient und sinnvoll erstellen? Lassen wir die Buzzwords beiseite und gehen das Thema einmal praktisch an.

Was ein Datenprodukt ausmacht – und was nicht

Ein gutes Datenprodukt zeichnet sich dadurch aus, dass es einen konkreten Mehrwert bietet und sich leicht in Geschäftsprozesse integrieren lässt. Es geht nicht darum, einfach Daten zu haben – das haben viele Unternehmen ohnehin zuhauf. Entscheidend ist, wer mit den Daten arbeitet, wie sie genutzt werden und welche Probleme sie lösen.

Ein schlecht designtes Datenprodukt erkennt man an folgenden Symptomen:

Niemand nutzt es, weil es zu kompliziert oder irrelevant oder schlichtweg nicht wiederverwendbar ist.
Die Datenqualität ist zweifelhaft, weil keine klaren Standards definiert wurden.
Es gibt keinen Verantwortlichen, sodass niemand sich wirklich darum kümmert.
Es verschlingt zu viele Ressourcen, weil der Erstellungsprozess ineffizient ist.

Ein gutes Datenprodukt hingegen:

Ist auf eine konkrete Nutzergruppe zugeschnitten.
Hat eine klare Dokumentation und transparente Datenherkunft.
Bietet mehr als nur Daten – es liefert interpretierbare Erkenntnisse.
Lässt sich effizient pflegen und weiterentwickeln.

Wirtschaftlichkeit sicherstellen: Wertvolle Datenprodukte effizient erstellen und pflegen

Datenprodukte zu entwickeln bedeutet nicht, einfach ein paar CSV-Dateien auf eine Cloud-Plattform zu schieben und zu hoffen, dass sie jemand nützlich findet. Ein systematischer Ansatz hilft, Zeit und Ressourcen zu sparen.

Der Lebenszyklus eines Datenprodukts
Jedes Datenprodukt durchläuft mehrere Phasen:

Design – Was soll das Produkt können? Wer braucht es? Welchen Mehrwert bringt es? Welche Daten sind wirklich nötig?
Deliver – Entwicklung des Datenprodukts mit klarem Fokus auf Datenqualität, Metadaten und Nutzbarkeit.
Operate – Sicherstellen, dass das Produkt im Alltag stabil läuft und weiterhin Mehrwert liefert.
Retire – Irgendwann ist jedes Datenprodukt überholt. Dann heißt es, Datenfriedhöfe vermeiden und mit smarter Archivierung punkten.

Typische Fehler vermeiden
Viele Unternehmen machen den Fehler, sich zu sehr auf die Technik zu konzentrieren und die Wirtschaftlichkeit aus den Augen zu verlieren. Ein paar goldene Regeln helfen, diesen Stolperstein zu umgehen:

Lieber klein anfangen: Prototypen erstellen und testen, bevor man ein großes IT-Projekt aufzieht.
Fokus auf den Business-Mehrwert: Technisch perfekte Datenprodukte sind nutzlos, wenn sie keine echten Probleme lösen.
Effiziente Prozesse nutzen: Automatisierung von Datenvalidierung und -verarbeitung spart Zeit und reduziert Fehler.

Governance: Wer hält hier eigentlich die Zügel in der Hand?

Ein Datenprodukt ohne Governance ist wie eine ungesicherte Brücke über einen Fluss – irgendwann kracht es zusammen. Die Lösung? Klare Regeln, Verantwortlichkeiten - und Automatisierung, um Regeln auch effizient durchzusetzen zu können.

Wie sieht sinnvolle Governance aus?

Definierte Datenverantwortliche: Jedes Datenprodukt braucht einen „Product Owner“, der sich nicht nur um die Technik, sondern auch um die Fachinhalte kümmert.
Automatisierte Qualitätssicherung: Niemand hat Zeit, jeden Datensatz manuell zu prüfen. Automatisierte Checks helfen, Fehler frühzeitig zu erkennen.
Dokumentation, aber bitte verständlich: Niemand liest gerne 200-seitige Datenkataloge. Eine kompakte, aber sinnvolle Beschreibung reicht oft aus.

Ein Beispiel aus der Praxis
Ein Unternehmen wollte ein Datenprodukt zur Analyse von Kundenverhalten entwickeln. Das Problem? Keine klare Governance. Verschiedene Abteilungen nutzten unterschiedliche Definitionen für „aktive Kunden“, was zu widersprüchlichen Berichten führte. Erst als ein einheitlicher Governance-Prozess etabliert wurde, konnte das Datenprodukt den gewünschten Nutzen bringen.

Holistischer Toolansatz: Was ein Werkzeug können muss

Das beste Datenprodukt bringt nichts, wenn sein Entwicklungsprozess ineffizient ist. Hier kommen Tools ins Spiel. Doch nicht irgendein Tool – sondern eines, das alle wichtigen Aspekte abdeckt.

Was ein gutes Tool bieten sollte:

Einfache Datenintegration: Daten aus verschiedensten Quellen müssen unkompliziert zusammengeführt werden.
Automatische Qualitätssicherung: Niemand hat Lust, fehlerhafte Daten manuell zu bereinigen.
Nachvollziehbarkeit & Transparenz: Woher kommen die Daten? Wie wurden sie verarbeitet?
Kollaborative Funktionen: Fachabteilungen und IT müssen effizient zusammenarbeiten können.
Flexibles Deployment: On-Premises, Cloud oder hybrid? Das Tool sollte sich anpassen können.

Ein gutes Tool unterstützt den gesamten Lebenszyklus eines Datenprodukts – vom Konzept bis zur Archivierung – und hilft dabei, typische Stolperfallen wie Datenchaos oder unklare Verantwortlichkeiten zu vermeiden.

Bewährte Praktiken aus unterschiedlichen Branchen

Viele Branchen setzen bereits erfolgreich auf Datenprodukte. Ein Klassiker ist der E-Commerce: Prädiktive Datenprodukte sagen hier voraus, welche Produkte bald boomen – und welche Ladenhüter bleiben. Die Folge? Bessere Bestandsplanung, gezieltere Werbung und zufriedenere Kunden.

Ein weiteres Beispiel ist die Logistikbranche: Hier helfen Datenprodukte, den Warenfluss zu optimieren, indem sie Engpässe frühzeitig erkennen und alternative Routen vorschlagen.

Und im Finanzsektor? Da sorgen sie dafür, dass Transaktionsdaten sicher analysiert werden können, um Betrug frühzeitig zu erkennen und Finanzrisiken zu minimieren.

Was man daraus lernen kann:

Erfolgreiche Datenprodukte sind geschäftsgetrieben, nicht technologiegetrieben.
Kleine, iterative Entwicklungen sind effizienter als große IT-Projekte.
Automatisierung ist kein nettes Extra, sondern eine Notwendigkeit.

Fazit: Schluss mit der Daten-G’schichtldruckerei – her mit g’scheiter Innovation!

Datenprodukte sind keine Modeerscheinung, sondern ein strategisches Werkzeug. Aber sie erfordern klare Prozesse, sinnvolle Governance und eine wirtschaftliche Denkweise. Wer sie intelligent gestaltet, kann enorme Vorteile daraus ziehen – wer nur Daten „bereitstellt“, wird irgendwann auf einem ungenutzten Datenschatz sitzen bleiben. Statt Kartoffeln im Sack einfach mal Erdäpfelgulasch, Kärntner Reindling, Steirische Erdäpfelsuppe oder Tiroler Gröstl anbieten.

Oder anders: Weg mit den halbgaren Exceltabellen und her mit echten, wertstiftenden Datenprodukten!