Was ist ein Datenprodukt? Konzepte und bewährte Praktiken

Bestandteile eines Datenprodukts

Hinter jedem erfolgreichen Datenprodukt steht eine robuste Struktur, die es effektiv funktionieren lässt. In diesem Abschnitt gehen wir auf die entscheidenden Elemente ein, die Datenprodukte funktionieren lassen.

Datenquellen

Datenprodukte stützen sich auf verschiedene Quellen, um die für die Verarbeitung notwendigen Informationen zu sammeln, z. B:

• Interne Systeme: Datenbanken, ERP-Systeme, CRM-Tools.
• APIs von Drittanbietern: Finanzmarktdaten, Stimmungen in sozialen Medien, Wetterdienste.
• Datenströme in Echtzeit: Sensoren, IoT-Geräte, Systeme zur Ereignisverfolgung.

Die Vielfalt und der Reichtum dieser Datenquellen wirken sich direkt auf die Qualität und den Nutzen des Produkts aus.

Ein Datenprodukt für ein Einzelhandelsunternehmen könnte zum Beispiel Daten aus Kassensystemen, Kundendatenbanken und Tools zur Stimmungsanalyse in sozialen Medien beziehen. Die Kombination von Verkaufsdaten, Kundenverhalten und externen Markttrends ergibt ein vollständigeres Bild für die Entscheidungsfindung.

Daten-Pipelines

Datenpipelines sind die Prozesse, durch die Rohdaten gesammelt, bereinigt, umgewandelt und in ein strukturiertes Format geladen werden, das das Datenprodukt nutzen kann. Diese Datenpipelines könnendie folgenden Schritte und Technologien beinhalten:

• Verschlucken: Erfassen von Daten aus Quellen mit Tools wie Apache Kafka, AWS Kinesis oder Batch-Jobs.
• Transformation: Bereinigung und Umformung von Daten mit ETL-Tools wie dbt oder Apache Spark.
• Lagerung: Organisieren von Daten in Data Warehonutzt (z.B. Snowflake, BigQuery) oder Seen (z.B. Amazon S3).

Nimm zum Beispiel Mitfahrgelegenheiten wie Lyft und Uber. In solchen Apps sammeln Datenpipelines Echtzeitdaten von den Standorten der Fahrer und Fahrerinnen, bereinigen die Daten, um Ungenauigkeiten zu beseitigen, und wandeln sie in ein brauchbares Format um. So kann das System optimale Routen und geschätzte Ankunftszeiten berechnen.

Benutzeroberfläche (UI)

Bei einigen Datenprodukten ermöglicht eine benutzerfreundliche Oberfläche auch technisch nicht versierten Nutzern die einfache Interaktion mit dem System. Die Nutzer/innen sollten kein technisches Fachwissen benötigen, um Einblicke zu erhalten, Berichte zu erstellen oder Aufgaben zu automatisieren. Anstatt sich mit komplexem Code zu beschäftigen oder Datenbanken abzufragen, können sie einfach per Drag & Drop Datenfelder ziehen, Visualisierungen erstellen und mit wenigen Klicks Berichte generieren.

Tools wie Tableau oder Power BI bieten zum Beispiel benutzerfreundlicheOberflächen, mit denen du mit wenig Aufwand Trends visualisieren und Berichte erstellen kannst.

Modelle für maschinelles Lernen

Modelle für maschinelles Lernen werden eingesetzt, um Muster zu erkennen und Vorhersagen für fortschrittliche Datenprodukte zu treffen. Diese Modelle lernen ständig aus neuen Daten und verbessern ihre Genauigkeit mit der Zeit.

Ein Kreditscoring-Systemnutzt zum Beispiel maschinelle Lernmodelle, um die Kreditwürdigkeit von Kreditantragstellernzu bewerten, indem es ihre finanzielle Geschichte, ihr Ausgabeverhalten und andere Variablen analysiert. Das Modell hilft dann, die Wahrscheinlichkeit eines Zahlungsausfalls vorherzusagen, was den Kreditgebern hilft, fundierte Entscheidungen darüber zu treffen, ob sie einen Kredit gewähren sollen.

APIs für den Datenzugriff

Anwendungsprogrammierschnittstellen (APIs) ermöglichen es externen Systemen und Nutzern, programmatisch auf das Datenprodukt zuzugreifen. APIs ermöglichen die Integration mit anderen Tools und Diensten, indem sie einen standardisierten Weg zur Interaktion mit dem Produkt bieten.

Ein Finanzdatenprodukt bietet zum Beispiel eine API an, die Echtzeit-Börsendaten wie Preise, Trends und Handelsvolumen liefert. Entwickler könnten diese API in Handelsplattformen, Investment-Apps oder Analysetools integrieren. Unternehmen in Branchen wie Fintech oder Portfoliomanagement könnten diese Daten nutzen, um fundierte Investitionsentscheidungen zu treffen und Handelsstrategien auf der Grundlage von Marktbewegungen zu automatisieren. Ein Beispieldafür ist Polygon.io.

Best Practices für die Erstellung effektiver Datenprodukte

Die Entwicklung effektiver Datenprodukte erfordert mehr als nur technisches Fachwissen, sondern auch einen strategischen Ansatz, bei dem der Endnutzer immer im Mittelpunkt steht.

Fokus auf den Endnutzer

Stell dir einen Marketinganalysten vor, der die Aufgabe hat, den Erfolg mehrerer Werbekampagnen zu bewerten. Wenn das Datenprodukt die Informationen auf komplexe Weise präsentiert, kann es für den Analysten schwierig sein, Erkenntnisse abzuleiten, was zu verpassten Optimierungsmöglichkeiten führt. 

Wenn das Produkt hingegen ein benutzerfreundliches Dashboard bietet, das die Kennzahlen klar und deutlich hervorhebt, kann der Analyst die Leistung schnell bewerten und fundierte Anpassungen vornehmen.

Eine der besten Möglichkeiten, den Endnutzer in den Mittelpunkt zu stellen, besteht darin, ihn frühzeitig in den Entwurfsprozess einzubeziehen. Die Entwickler müssen das Feedback der Endnutzer einholen, um sicherzustellen, dass das Produkt wirklich ihren Bedürfnissen entspricht.

Datenqualität und Governance

Das Rückgrat eines jeden effektiven Datenprodukts sind hochwertige Daten. Ohne genaue und verlässliche Daten können die Erkenntnisse irreführend und die Entscheidungen fehlerhaft sein. 

Stell dir eine Analyseplattform für das Gesundheitswesen vor, die Patientendaten aus verschiedenen Quellen zusammenführt. Wenn die Daten uneinheitlich sind oder schlecht verwaltet werden, können Ärzte widersprüchliche Informationen über die Krankengeschichte eines Patienten erhalten, was die Patientenversorgung gefährden kann.

Daherist es wichtig,eine strenge Data Governance zu etablieren, um sicherzustellen, dass die Daten korrekt, konsistent und sicher sind. Investitionen in die Datenqualität tragen dazu bei,die Verlässlichkeit der Erkenntnisse zu erhöhen, was zu besseren Ergebnissen führt.

Skalierbarkeit und Leistung

Stell dir eine E-Commerce-Plattform vor, die sich auf ein großes Verkaufsereignis vorbereitet. Wenn das Datenprodukt nicht skalierbar ist, kann es bei Spitzenbelastungen abstürzen oder langsamer werden, was zu Umsatzeinbußen und frustrierten Kunden führt.

Robuste Architekturenwie Cloud-basierte Lösungen ermöglichen esdem Produkt, eine höhere Nutzeraktivität zu bewältigen. Wenn die Skalierbarkeit in das Design integriert ist, kannst du Datenvolumen und Interaktionsspitzen problemlos bewältigen, was das Nutzererlebnis verbessert und die weitere Nutzung fördert.

Kontinuierliche Überwachung und Verbesserung

Die Erstellung eines erfolgreichen Datenprodukts ist keine einmalige Angelegenheit, sondern erfordert ständige Überwachung und Verbesserung.

Stell dir ein Business Intelligence-Tool vor, das von einem Führungsteam genutzt wird. Wenn das Tool nicht mit den Veränderungen im Unternehmen oder in der Branche mitwächst, wird es veraltet sein und keine relevanten Erkenntnisse liefern.

Das Einholen von Nutzerfeedback ist wichtig, um zu verstehen, was gut funktioniert und was nicht. Wenn Nutzerinnen und Nutzer häufig neue Funktionen oder Änderungen wünschen, können diese Erkenntnisse bei zukünftigen Aktualisierungen helfen.

Beispiele für erfolgreiche Datenprodukte

Mehrere Unternehmen haben innovative Datenprodukte entwickelt, die der Allgemeinheit einen erheblichen Nutzen bringen. In diesem Abschnitt hebe ich einige bemerkenswerte Beispiele hervor.

Das Empfehlungssystem von Netflix

Die Empfehlungsmaschine von Netflix ist ein Paradebeispiel für ein erfolgreiches Datenprodukt. Es analysiert die Sehgewohnheiten der Nutzer/innen, um personalisierte Inhalte vorzuschlagen. Netflix erstellt nämlich detaillierte Nutzerprofile, indem es verfolgt, was die Nutzer/innen wann sehen und wie sie Sendungen und Filme bewerten.

Diese Daten steuern den Algorithmus und ermöglichen es Netflix, Titel zu empfehlen, die den individuellen Vorlieben entsprechen. Wenn ein Zuschauer zum Beispiel Actionfilme mit starken weiblichen Hauptdarstellern mag, wird das System ähnliche Filme in seinen Empfehlungen bevorzugen. Dieses personalisierte Erlebnis hält die Zuschauer bei der Stange und verringert die Abwanderung, was wiederum Netflix hilft, seinen Wettbewerbsvorteil auf dem Streaming-Markt zu behalten.

Die Netflix Homepage. Bildquelle: Der Grat

Google Analytics

Google Analytics ist ein weiteres leistungsstarkes Datenprodukt, das Unternehmen hilft, ihre Online-Präsenz zu verstehen. Der Lernpfad verfolgt das Nutzerverhalten auf der Website und bietet Einblicke in Traffic-Quellen, Nutzerengagement und Konversionsraten. 

Ein kleiner Online-Händler kann Google Analytics zum Beispiel nutzen, um zu sehen, welche Marketingkampagnen den meisten Traffic auf seine Website bringen. Sie können auch Details wie leistungsstarke Keywords, demografische Daten der Nutzer/innen und Seiten, die am besten konvertieren, identifizieren. Anhand dieser Daten kann der Einzelhändler seine Marketingstrategien optimieren und das Layout seiner Website verbessern, um das Nutzererlebnis zu verbessern und den Umsatz zu steigern. 

Das Google Analytics (GA) Dashboard. Bildquelle: Microsoft Learn

Spotify Discover Weekly

Jede Woche stellt Spotify für jeden Nutzer eine personalisierte Playlist zusammen, die auf seinen Hörgewohnheiten und Vorlieben basiert. Der Algorithmus analysiert riesige Datenmengen, um eine Auswahl zu treffen, die die Nutzerinnen und Nutzer überrascht und erfreut. Diese Funktion hält die Nutzer/innen bei der Plattform, indem sie sie ermutigt, neue Musik zu entdecken und ihre Lieblingsentdeckungen mit Freunden zu teilen, was letztendlich die Abonnentenbindung und das Wachstum fördert.

Die Spotify Discover Weekly UI

Die Zukunft der Datenprodukte

In naher Zukunft können wir erwarten, dass Datenprodukte noch intelligenter und personalisierter werden und in unsere täglichen Arbeitsabläufe integriert werden. Aufkommende Trends wie künstliche Intelligenz, maschinelles Lernen und Echtzeit-Analysen werden die Art und Weise, wie wir Daten nutzen, um mehr vorausschauende und automatisierte Erkenntnisse zu gewinnen, verändern.

KI-gesteuerte Datenprodukte

Künstliche Intelligenz (KI) revolutioniert schon jetzt die Funktionsweise von Datenprodukten und ihr Einfluss wird weiter zunehmen.ution. KI-gesteuerte Datenprodukte werden fortschrittlichere Analysen ermöglichen, damit Unternehmen Trends besser vorhersagen, Entscheidungen automatisieren und ihre Abläufe in Echtzeit optimieren können.

In Branchen wie dem Gesundheitswesen könnten KI-gestützte Datenprodukte die Gesundheitsergebnisse von Patienten vorhersagen und so eine proaktivere Behandlung und ein besseres Ressourcenmanagement ermöglichen. Im Finanzwesen können diese Produkte betrügerische Transaktionen mit hoher Präzision aufdecken unddie Sicherheit und dasVertrauen in digitale Plattformen erhöhen.

Zunehmender Fokus auf Personalisierung

Bei der Weiterentwicklung von Datenprodukten wird die Personalisierung eine wichtige Rolle spielen. Künftige Datenprodukte werden keine allgemeinen Erkenntnisse bieten, sondern ihre Ergebnisse auf die individuellen Bedürfnisse der Nutzer/innen zuschneiden.

Eine E-Commerce-Plattform könnte zum Beispiel fortschrittlichere Empfehlungsmaschinen nutzen , um personalisierte Produktvorschläge zu machen, die auf den Surfgewohnheiten, der Kaufhistorie und sogar Trends in den Kundenpräferenzen basieren. Die Integration einer solchen Personalisierung könnte das Engagement steigern und den Umsatz durch bessere Kundenerfahrungen erhöhen.

Fazit

In diesem Blogbeitrag haben wir untersucht, was Datenprodukte sind, warum sie wichtig sind, was ihre wichtigsten Bestandteile sind und wie sie einen Mehrwert für Unternehmen schaffen. Wir haben uns auch Beispiele aus der Praxis und die Zukunft von Datenprodukten angesehen.

Wir erzeugen jeden Tag eine Menge Daten! Aber Rohdaten allein sind nicht nützlich. Datenprodukte verwandeln diese Daten in Erkenntnisse, die zu besseren Entscheidungen führen.

Mit dem richtigen Datenprodukt können die Nutzer/innen schnell und sicher handeln, ohne technische Kenntnisse zu benötigen. Unternehmen, die in den Aufbau starker Datenprodukte investieren, sind besser darauf vorbereitet, in einer digitalen Welt zu innovieren und zu wachsen.

Das Verstehen und Erstellen von Datenprodukten erfordert eine solide Grundlage in den wichtigsten Datenkonzepten. Wenn du dein Wissen vertiefen möchtest, solltest du dir diese Ressourcen ansehen:

• Die moderne Datenarchitektur verstehen: Lerne, wie du Daten effektiv strukturieren und verwalten kannst.
• Data Governance-Konzepte: Erfahre, wie du Datenqualität, Sicherheit und Compliance gewährleisten kannst.
• Data Engineering verstehen: Entdecke die Grundsätze für die Gestaltung und Pflege von Datenpipelines.
• Einführung in die Datenqualität: Erhalte Einblicke in die Sicherstellung der Datengenauigkeit und -zuverlässigkeit, ein entscheidender Aspekt eines jeden Datenprodukts.