Datenprodukt

Datenprodukte sind strukturierte, kuratierte und verpackte Datensätze, die für bestimmte Zwecke oder Zielgruppen bereitgestellt werden.

Bedeutung im Detail Kontaktiere uns

Ein Datenprodukt ist eine Sammlung von Daten, die für einen bestimmten Zweck aufbereitet und strukturiert wurden. Datenprodukte können verschiedene Formen annehmen, z. B. Datensätze, Berichte, APIs oder Dashboards.

Welche Rollen sind bei Datenprodukten involviert?

Die Erstellung und Nutzung von Datenprodukten erfordert die Zusammenarbeit verschiedener Rollen:

Data Owner: Der Data Owner (Dateneigner) ist verantwortlich für die Definition und strategische Ausrichtung des Datenprodukts. Er hat die Gesamtverantwortung für den Erfolg des Datenprodukts.
Domänenexperte: Der Domänenexperte (Domain Expert)verfügt über tiefes Fachwissen über den Geschäftsbereich, aus dem die Daten stammen. Er unterstützt bei der Identifizierung der Datenanforderungen und der Sicherstellung der Qualität und Relevanz der Daten.
Datenproduktengineer: Der Datenproduktengineer (Data Product Engineer) ist verantwortlich für die technische Implementierung des Datenprodukts. Er entwickelt und wartet die Datenpipelines, APIs und anderen technischen Komponenten.
Datenanalyst: Der Datenanalyst (Data Analyst) analysiert die Daten und erstellt Berichte und Visualisierungen, die den Nutzern Wert vermitteln.
Datenproduktmanager: Der Datenproduktmanager (Data Product Manager) ist verantwortlich für den Lebenszyklus des Datenprodukts. Er definiert die Roadmap, überwacht die Leistung und kommuniziert mit den Stakeholdern.

Welchen Nutzen bieten Datenprodukte?

Verbesserte Datennutzung: Datenprodukte erleichtern den Nutzern die Suche, das Verstehen und die Verwendung von Daten.
Beschleunigte Entscheidungsfindung: Datenprodukte ermöglichen es Unternehmen, schneller datenbasierte Entscheidungen zu treffen.
Erhöhte Datentransparenz: Datenprodukte fördern die Transparenz und das Verständnis von Daten im gesamten Unternehmen.
Förderung von Innovation: Datenprodukte können neue Geschäftsmöglichkeiten und Innovationen ermöglichen.
Reduzierte Datenkosten: Datenprodukte können durch die Vermeidung von Duplikationen und ineffizienter Datennutzung Kosten sparen.

Wie erfolgt die Erstellung von Datenprodukten?

Die Erstellung von Datenprodukten umfasst mehrere Schritte, darunter:

Datenermittlung: Identifizierung der Datenquellen und -bedürfnisse.
Datenerfassung: Extrahieren und Sammeln der relevanten Daten.
Datenbereinigung: Bereinigen und Transformieren der Daten, um Fehler und Inkonsistenzen zu beseitigen.
Datenmodellierung: Strukturieren der Daten in einem geeigneten Format.
Datenanreicherung: Ergänzen der Daten mit relevanten Informationen und Metadaten.
Dokumentation: Erstellen von Dokumentationen, die die Daten und ihre Verwendung beschreiben.
Bereitstellung: Bereitstellen der Datenprodukte über APIs oder andere Schnittstellen.
Wartung: Überwachen und Aktualisieren der Datenprodukte, um ihre Qualität und Relevanz zu gewährleisten.

Was sind Beispiele für Datenprodukte?

Kundenprofile: Datensätze, die Informationen über Kunden wie Name, Adresse, Kaufhistorie und Präferenzen enthalten.
Produktkataloge: Datensätze, die Informationen über Produkte wie Beschreibung, Preis, Verfügbarkeit und technische Spezifikationen enthalten.
Marktdaten: Datensätze, die Informationen über Marktbedingungen, Trends und Wettbewerber enthalten.
Finanzdaten: Datensätze, die Informationen über Umsätze, Kosten, Gewinne und andere Finanzkennzahlen enthalten.
Sensordaten: Datensätze, die von Sensoren erfasste Daten wie Temperatur, Druck, Feuchtigkeit und Bewegung enthalten.

Datenprodukte ermöglichen es Unternehmen, ihre Daten besser zu nutzen, datenbasierte Entscheidungen zu treffen und neue Geschäftsmöglichkeiten zu erschließen. Die Erstellung und Nutzung von Datenprodukten kann Unternehmen zu einem Wettbewerbsvorteil verhelfen und ihnen dabei helfen, in der heutigen datenintensiven Welt erfolgreich zu sein.

Lass uns gern über Datenprodukte in der Organisation und Kultur des Unternehmens sprechen. Und auch, wie man sie in die Architektur des Unternehmens einbindet.

Hinweis: Dieses Glossar wurde mit Unterstützung von KI-Technologien wie Gemini und ChatGPT erstellt und gepflegt.