Erschließen Sie die verborgene Macht der Daten: Master Data Product Thinking und Marktführer werden

In der dynamischen Welt der Daten revolutioniert das Konzept des Datenproduktdenkens und der Datenproduktentwicklung die Art und Weise, wie Unternehmen ihr wertvollstes Gut verwalten und nutzen: Daten. Datenprodukte sind nicht einfach nur Datensätze; sie sind autonome, leseoptimierte und standardisierte Dateneinheiten, die auf die spezifischen Bedürfnisse der Benutzer zugeschnitten sind. Sie werden mit der gleichen Sorgfalt und Aufmerksamkeit entwickelt wie Softwareprodukte, um Modularität, klare Grenzen und laufende Wartung zu gewährleisten. Dieser Ansatz ist in einer Data-Mesh-Architektur gekapselt, einem dezentralen Rahmen, der Daten als Produkt behandelt und bereichsspezifischen Teams die Möglichkeit gibt, Datenprodukte zu besitzen und zu produzieren.

Um die Komplexität des Datenproduktdesigns zu bewältigen, dient das Data Product Canvas als strukturierter Leitfaden. Dieses Tool mit seinen zehn Bausteinen hilft Teams dabei, jeden Aspekt eines Datenprodukts genau zu skizzieren, von der Domäne und den beabsichtigten Anwendungsfällen bis hin zu Design und Beobachtbarkeit. Das Canvas stellt sicher, dass das Datenprodukt mit den Unternehmenszielen übereinstimmt und bietet einen klaren Fahrplan für die Entwicklung.

Die Hinwendung zum Datenproduktdenken ist eine Reaktion auf die weitgehend unveränderten Datenverwaltungspraktiken der letzten drei Jahrzehnte. Datenmanagement ist eine soziotechnische Herausforderung, die ein Gleichgewicht zwischen Technologie, Menschen und Prozessen erfordert. Durch die Behandlung von Daten als Produkt können Unternehmen ihre internen "Kunden" effektiver bedienen, eine bessere Entscheidungsfindung ermöglichen und strenge Standards wie Service Level Agreements (SLAs) anwenden. Dazu gehören die Abstimmung mit den Beteiligten, die Übernahme einer Produktmanagement-Mentalität, die Investition in Self-Service-Tools, die Priorisierung der Datenqualität und die Einrichtung der richtigen Teamstrukturen, wie z. B. das Hub-and-Spoke-Modell.

Die vielversprechende Datengitterarchitektur erfordert für eine erfolgreiche Umsetzung praktische Anleitungen. Es werden achtzehn Grundsätze vorgeschlagen, darunter die Festlegung von Bereichsgrenzen, die Konkretisierung von Datenprodukten, die Vermeidung von Rohdaten und die Verwendung von Datenproduktentwürfen. Diese Architektur ist eine Antwort auf die Herausforderungen, die sich aus der Datenexplosion und der Belastung der zentralisierten Datenteams ergeben.

Die Unterscheidung zwischen Data as a Product (DaaP) und Data as a Service (DaaS) ist entscheidend. DaaP konzentriert sich auf die Bereitstellung von Daten für verschiedene Verwendungszwecke, während DaaS die Zusammenarbeit mit Interessengruppen beinhaltet, um spezifische Probleme mithilfe von Daten zu lösen. Datenteams entwickeln sich oft von DaaP zu DaaS, und die Einstellung der richtigen Mitarbeiter ist für den Erfolg entscheidend.

Die Rolle des Datenproduktmanagers entwickelt sich zu einem der wichtigsten Akteure in dieser Landschaft. Diese Fachleute überbrücken die Kluft zwischen Datenproduzenten und -konsumenten, treiben die Priorisierung von Projekten voran und gestalten die Vision für die Operationalisierung von Daten. Sie sind für die Erstellung zuverlässiger, skalierbarer und benutzerfreundlicher Datenprodukte verantwortlich und müssen über eine Mischung aus technischen und kundenorientierten Fähigkeiten verfügen. Das Durchschnittsgehalt eines Datenproduktmanagers liegt bei 112.704 US-Dollar, was den Wert widerspiegelt, den sie für Unternehmen darstellen.

Datenproduktmanager unterscheiden sich von traditionellen Produktmanagern durch ihren Schwerpunkt auf internen Datenwerkzeugen und Produkten für interne Datenkonsumenten. Sie unterscheiden sich von Data Scientists, die nach Erkenntnissen innerhalb bestehender Produkte suchen, da sie sich darauf konzentrieren, Stakeholder mit den besten Datenergebnissen zu versorgen. Da Unternehmen ihre Datenteams dezentralisieren, wird erwartet, dass die Rolle des Datenproduktmanagers noch integraler wird, da er als Dirigent fungiert, um Silos zu überbrücken und die Harmonie zwischen den Teams zu fördern.

Zusätzlich zur Rolle der Datenproduktmanager ist das von Bill Schmarzo vorgestellte Data Product Development Canvas ein Tool, das die Erstellung von KI/ML-gestützten Datenprodukten leitet. Diese Produkte sind so konzipiert, dass sie halbautonom, gemeinsam nutzbar und wiederverwendbar sind und nur minimale menschliche Eingriffe erfordern. Sie werden orchestriert, um komplexe Wertschöpfungsprozesse wie die Order-to-Cash-Wertschöpfungskette (OTC) anzugehen. Der Canvas fordert die Benutzer auf, das Geschäftsproblem, die KPIs, den Nutzen, die Hindernisse und andere kritische Aspekte zu definieren, um einen umfassenden Ansatz für die Entwicklung von Datenprodukten zu gewährleisten.

Schmarzo schlägt auch die Einrichtung eines zentralisierten Datenmanagement- und Governance-Rats vor, der die Unternehmensstrategie für Daten und Analysen überwacht. Dieser Rat würde die Zusammenarbeit, Transparenz, Wiederverwendung und wirtschaftliche Effizienz von Daten im gesamten Unternehmen sicherstellen und wäre befugt, die Einhaltung von Vorschriften durchzusetzen und die kontinuierliche Verbesserung von Daten und Analysen zu erleichtern.

Zusammenfassend lässt sich sagen, dass das Aufkommen des Datenproduktdenkens und die Rolle des Datenproduktmanagers entscheidende Entwicklungen in der modernen datengesteuerten Organisation sind. Mit diesen Konzepten und Werkzeugen können Unternehmen Daten in einen strategischen Vermögenswert verwandeln, der Innovation, Effizienz und Wettbewerbsvorteile fördert. Im Zuge der weiteren Entwicklung von Unternehmen werden die Grundsätze des Datenproduktdenkens und das Fachwissen von Datenproduktmanagern von entscheidender Bedeutung sein, um das volle Potenzial von Daten zur Wertschöpfung und zum nachhaltigen Wachstum auszuschöpfen.

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