Auf zahllosen Events und in Meetings wird in hochtrabender Techniksprache über Data Contracts, Metadaten und Code diskutiert – während das Business ratlos im Publikum sitzt und sich fragt: Wozu das Ganze? Die technische Überfrachtung verschleiert den eigentlichen Mehrwert: Es geht nicht um perfekt implementierte Datenstrukturen, sondern darum, Unternehmensziele zu erreichen und den Geschäftserfolg nachhaltig zu skalieren. Der erbitterte Konflikt zwischen dem „Daten-Kauderwelsch“ von Technik und Datenexperten und dem verständlichen, nutzenorientierten Anspruch des Fachbereichs zeigt eines: Solange wir Datenprodukte nur technisch betrachten, verlieren wir das Business aus den Augen. Dieser Bruch gefährdet nicht nur die interne Zusammenarbeit, sondern auch die Wettbewerbsfähigkeit im Markt.

Datenprodukte im Fokus: Erfolgsfaktoren für eine wertorientierte Nutzung von Daten

Technische Brillanz allein reicht nicht aus, um Datenprodukte erfolgreich zu machen. Stattdessen müssen sie messbaren Nutzen für das Unternehmen liefern, etwa durch effizientere Prozesse, bessere Entscheidungen oder neue Geschäftsmodelle. Entscheidend ist eine klare Vorstellung darüber, welche Ziele mit den Datenprodukten verfolgt werden und wie diese Ziele erreicht werden können.

Datenprodukte: Mehrwert aus unternehmerischer Sicht

Datenprodukte ermöglichen es, Chancen und Innovationen zu skalieren – intern wie extern. Voraussetzung ist jedoch, dass Fach- und Führungskräfte die Vorteile und Einsatzmöglichkeiten verstehen. Nur dann wird aus einem rein technischen „Datenprojekt“ ein produktorientierter Ansatz, der nachhaltig Wert schafft.

• Kunden- und Nutzenorientierung: Datenprodukte sollten stets auf konkrete Probleme oder Chancen ausgerichtet sein, um echten Mehrwert zu liefern.
• Technologie als Enabler: Moderne Plattformen (z. B. Data Fabric) stellen sicher, dass Daten effizient gesammelt, aufbereitet und genutzt werden können.
• Skalierbarkeit: Ein skalierbares Setup ermöglicht es, erfolgreiche Ansätze schnell auszurollen und so den Geschäftserfolg zu vervielfachen.

9 Faktoren für erfolgreiche Datenprodukte

1. Kollektives Wissen crossfunktionaler Teams
   Unterschiedliche Perspektiven aus Business, IT, BI, Finanzen usw. müssen gebündelt werden, damit aus Datenprodukten echte Innovationen entstehen.

2. Sicherstellung der Leistungsfähigkeit und Verantwortung für Daten (Data Governance)
   Eine effektive Data Governance stellt sicher, dass Datenqualität, Datenschutz, Sicherheit und Compliance gewährleistet sind – und betont die Verantwortung für die Daten, die für fundierte Entscheidungen unerlässlich sind.

3. Agile Way of Working (AWoW)
   Agilität ermöglicht es, rasch auf veränderte Anforderungen zu reagieren und in kurzen Zyklen iterativ Verbesserungen einzubauen.

4. Skalierbare Data Solution & Analytics Plattform und Architektur (Data Fabric)
   Eine flexible, leistungsfähige Daten- und Analysearchitektur bildet die Grundlage, um Datenprodukte mit wachsender Komplexität und Nutzerzahl erfolgreich zu betreiben. Hierbei spielt der gezielte Einsatz von künstlicher Intelligenz (AI) eine zentrale Rolle, um Muster in großen Datenmengen zu erkennen, Prozesse zu automatisieren und innovative, zukunftsweisende Lösungen zu entwickeln.

5. Lernkultur
   Nur in einer Kultur des kontinuierlichen Lernens lassen sich neue Ideen und Technologien schnell adaptieren. Regelmäßige Weiterbildung und der Austausch von Good Practices beschleunigen die Weiterentwicklung.

6. Datendemokratie
   Daten sollten für alle relevanten Mitarbeitenden zugänglich sein. So wird sichergestellt, dass jeder Fachbereich von den Erkenntnissen profitiert und eigene Initiativen starten kann.

7. Skalierbare Organisationsstruktur (z. B. Hub & Spoke, Data Mesh)
   Eine flexible, vernetzte Struktur fördert den Austausch und die Zusammenarbeit zwischen unterschiedlichen Teams und sorgt dafür, dass Datenprodukte effizient im gesamten Unternehmen genutzt werden können – zum Beispiel durch rossfunktionale Data Product Teams.

8. Klarheit über Benefits
   Ohne ein klares Bild über den erwarteten Nutzen (z. B. Umsatzsteigerung, Kosteneinsparung, Prozessverbesserung) wird es schwierig, Ressourcen zielgerichtet zu bündeln und das Engagement hochzuhalten.

9. Wertorientierte Priorisierung & Steuerung
   Die wertorientierte Auswahl von Datenprodukten stellt sicher, dass Zeit und Budget in Projekte mit dem höchsten Geschäftsnutzen fließen.

Vom Technikfokus zur Data Inspired Culture

Die Einführung erfolgreicher Datenprodukte verlangt mehr als nur technisches Know-how: Menschen müssen befähigt werden, datenbasierte Entscheidungen zu treffen und sich aktiv in die Produktentwicklung einzubringen. Eine Data Inspired Culture entwickelt sich schrittweise, indem man eine offene Lernkultur etabliert, Wissen teilt und Hemmschwellen abbaut.

Impulse für die Praxis

• Fokus auf den Markt: Welche Kundenprobleme können mit Datenprodukten gelöst werden? Welche neuen Wertangebote entstehen?
• Kultureller Wandel: Datenkompetenz und bereichsübergreifende Kollaboration sind die Basis für echte Innovationskraft.
• Pragmatische Umsetzung: Ein MVP-Ansatz (Minimum Viable Product) hilft, schnell Feedback einzuholen und die Lösungen an den tatsächlichen Bedarf anzupassen.

Wer sich intensiver mit dem Reifegrad von Kulturen, Datenorganisationen und der Transformation zu einer Data Inspired Culture beschäftigen möchte, findet weiterführende Informationen hier auf meiner Webseite. Darüber hinaus habt Ihr die Möglichkeit Impulse Talks für Inhouse-Veranstaltungen zu buchen oder sich über anstehende öffentliche Vorträge zu informieren.

Fazit

Datenprodukte können einen wesentlichen Beitrag leisten, um Unternehmensziele zu erreichen und langfristige Wettbewerbsvorteile zu sichern. Damit sie ihr volles Potenzial entfalten, dürfen sie jedoch nicht nur technisch gedacht werden. Entscheidend sind eine ganzheitliche Sicht, die Einbindung aller relevanten Fachbereiche und eine Kultur, die Offenheit und Lernen fördert. Nur so wird aus großen Datenmengen echter Geschäftsnutzen – und Datenprodukte werden zum entscheidenden Hebel für nachhaltigen Unternehmenserfolg.

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