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The Data Economist Blog (DE) | Etablierung einer Data Inspired & Digital Culture

Welche Einflussfaktoren entscheidend sind für erfolgreiche Data Products

Data Products vs. Data Projects

In der heutigen digitalen Welt generieren Unternehmen und Organisationen kontinuierlich große Mengen an Daten. Die Verarbeitung und Analyse dieser Daten hat sich zu einem wichtigen Instrument entwickelt, um Erkenntnisse und Einblicke zu gewinnen und wettbewerbsfähig zu bleiben. Während viele Organisationen früher Datenprojekte durchgeführt haben, um ihre Daten zu analysieren, verschiebt sich der Fokus inzwischen auf die Erstellung von Datenprodukten.

Durch die Kombination von Datenanalyse, Technologie und Geschäftsstrategie können Unternehmen Datenprodukte entwickeln, die ihren internen und externen Kunden einen echten Nutzen bieten und die Effizienz ihres eigenen Geschäfts steigern. Datenprodukte sind somit der Schlüssel zur Erhaltung der heutigen und zukünftigen Wettbewerbsfähigkeit , da sie Unternehmen ermöglichen, ihre Daten auf eine Weise zu nutzen, die das Potenzial hat, ihre Branche zu transformieren.

Es ist daher notwendig, dass Unternehmen verstehen, welche Faktoren für den Erfolg von Datenprodukten entscheidend sind.

9 Faktoren für erfolgreiche Datenprodukte

  1. Kollektives Wissen crossfunktionaler Teams: Um datenbasierte Produkte erfolgreich zu entwickeln, ist es wichtig, dass verschiedene Teams und Abteilungen (Customer, Business, IT, BI, Finanzen, etc.) ihr Wissen und ihre Erfahrungen austauschen und zusammenarbeiten. So können unterschiedliche Perspektiven und Expertisen kombiniert werden, um innovative und erfolgreiche Produkte zu schaffen.
  2. Sicherstellung der Leistungsfähigkeit von Daten (Data Governance): Eine effektive Daten-Governance stellt sicher, dass Datenqualität, Datenschutz, Sicherheit und Compliance gewährleistet sind, um verlässliche Datenprodukte zu entwickeln und einzusetzen.
  3. Agile Way of Working (AWoW): Der Einsatz agiler Methoden ermöglichen es, flexibel und schnell auf sich ändernde Anforderungen und Herausforderungen im Entwicklungsprozess von Datenprodukten zu reagieren. Kurze Feedbackzyklen und iterative Entwicklung fördern die kontinuierliche Verbesserung und Anpassung von Datenprodukten entsprechend den Bedürfnissen der Nutzer.
  4. Skalierbare Data Solution & Analytics Plattform und Architektur (Data Fabric): Eine skalierbare und flexible Data-Analytics-Plattform-Architektur ist notwendig, um die Datennutzung effektiv zu unterstützen und sicherzustellen, dass Datenprodukte mit zunehmender Größe, Komplexität und steigender Nutzerzahl entsprechend skalieren können.
  5. Lernkultur: Eine Kultur des kontinuierlichen Lernens und Verbesserns ist entscheidend, um den Erfolg von Datenprodukten langfristig zu sichern und auf neue Erkenntnisse und Entwicklungen einzugehen. Durch den stetigen Austausch von Erfahrungen und Best Practices können Probleme schneller gelöst und neue Erkenntnisse gewonnen werden. Unternehmen müssen darüber hinaus die Möglichkeit bieten, sich regelmäßig weiterzubilden und ihre Fähigkeiten und Kenntnisse in der Datennutzung zu verbessern.
  6. Datendemokratie: Eine Datendemokratie sorgt dafür, dass Daten für alle zugänglich sind und jeder Mitarbeiter die Möglichkeit hat, sie entsprechend des Geschäftszwecks zu nutzen. Dadurch können alle Abteilungen und Geschäftsbereiche von den Erkenntnissen profitieren und das Potenzial der Daten voll ausschöpfen.
  7. Skalierbare Organisationsstruktur (z.B. Hub & Spoke, Mesh): Eine skalierbare vernetzte Organisationsstruktur ermöglicht es, Datenprodukte effizient für verschiedene Kunden, Geschäftsbereiche, Abteilungen und Teams zu implementieren, zu betreiben und jederzeit nutzbar zu machen. Eine vernetzte und flexible Organisationsstruktur fördert die Zusammenarbeit und den Wissensaustausch zwischen verschiedenen Bereichen und fördert so den Erfolg von Datenprodukten.
  8. Klarheit über Benefits: Eine klare Vorstellung über die erwarteten Vorteile und Nutzen von Datenprodukten ist entscheidend, um die Ressourcen und das Engagement für die Entwicklung und Umsetzung dieser Produkte effektiv zu steuern.
  9. Wertorientierte Priorisierung & Steuerung: Eine wertorientierte Priorisierung und Steuerung von Datenprodukten basierend auf Geschäftswert, Kundenbedürfnissen und strategischen Zielen ist entscheidend, um sicherzustellen, dass begrenzte Ressourcen effektiv eingesetzt werden und die gewünschten Ergebnisse erzielt werden.
Bild 1: 9 entscheidende Einflussfaktoren für erfolgreiche Datenprodukte

 

Data Governance, Data Strategy, Data Driven Culture, Data Products

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