Kommentar von Heiko Miertzsch, Eoda Datenprodukte – Mehrwerte auf Basis von Daten und Algorithmen

Wie physische Produkte auch, versprechen Datenprodukte (englisch: Data Product) ein Kundenbedürfnis zu erfüllen. Datenprodukte helfen bessere Entscheidungen zu treffen, optimieren interne Unternehmensprozesse und können Bausteine für neue digitale Geschäftsmodelle sein. Ihr zentraler Wertreiber: Daten und Algorithmen. Wichtige Erfolgsfaktoren neben der Qualität: Die nahtlose Integration in die relevanten Arbeitsabläufe und die bestehende IT-Infrastruktur.

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Erfolgreiche Datenprodukte generieren Mehrwerte auf Basis von Daten und Algorithmen. Eine Besonderheit im Vergleich zu klassischen physischen Produkten: Durch die Nutzung können neue Daten entstehen, die für die Optimierung des Datenprodukts verwendet werden können. Nutzen und Wert eines Datenprodukts steigern sich also durch den Gebrauch. Große Nutzerzahlen verstärken diesen Effekt oft zusätzlich.

Wie können Datenprodukte aussehen?

Man kann verschiedene Entwicklungsstufen von Datenprodukten unterscheiden:

Die einfachste Form ist „Data-as-a-Service“, also der reine Verkauf vorhandener Informationen wie Wetter- oder Wirtschaftsdaten für die Weiternutzung. Der Umsatz generiert sich in diesen Fall direkt aus dem Datenhandel.

Bei „Data-enhanced Products“ werden vorhandene Produkte verbessert. Die möglichen Einsatzszenarien sind vielfältig und reichen vom Algorithmen-basierten Health Indicator an einer Industrieanlage bis zur automatisierten Adressaktualisierung eines CRM-Systems mittels einer Komponente zur Untersuchung von Homepage-Impressen.

Im Unternehmensumfeld kann man zusätzlich noch unterscheiden, ob es sich um externe Produkte oder intern genutzte Produkte handelt. Wie lassen sich Produktionsprozesse optimieren? Wie kann die Vermarktung einer Leistung verbessert werden? Wo soll die nächste Filiale eröffnet werden? Auch hier können daten- und Algorithmen gestützte Produkte Mehrwerte schaffen.

Die passenden Rahmenbedingungen für die Entstehung von Datenprodukten

Mit Daten Wettbewerbsvorteile generieren: Ideen dafür gibt es erfahrungsgemäß in Unternehmen viele. Um aber konsequent die Realisierung voranzutreiben, gilt es die passenden Rahmenbedingungen zu schaffen. Hierzu gehört an erster Stelle das richtige Mindset. Das Bewusstsein für den Wert der Daten muss genauso vorhanden sein, wie die Bereitschaft mit disruptiven Ideen etablierte Produkte und historisch gewachsene Arbeitsabläufe neu zu denken. Wichtigster Treiber kann hier eine unternehmensweite Digitalisierungsstrategie sein, die für alle Beteiligten richtungsweisenden Charakter hat.

Ein Teil des richtigen Mindsets ist es auch, datengestützte Lösungen wirklich auch als Produkte zu begreifen. Der Blick in die Praxis zeigt, dass viele Initiativen kurz nach der Proof-of-Concept-Phase und damit im Projektstadium zum Erliegen kommen. Es gilt das Produktstreben und die damit verbundenen Mehrwerte in puncto Skalierbarkeit und Nachhaltigkeit zu fördern. Hier kann die Rolle dedizierter Product Owner entscheidend sein.

Darüber hinaus braucht es natürlich Kompetenzen in den Bereichen Data Science und Data Engineering – intern aufgebaut oder mittels externer Dienstleister hinzugezogen – um identifizierte Use Cases technisch zu prüfen und dann auch erfolgreich umzusetzen. Diese Kompetenzen gilt es sinnvoll in die Unternehmensabläufe einzubinden, um effizient von der Idee einer Fachabteilung, über die Entwicklung der Analysemodelle bis zum Roll-out und Betrieb des Datenprodukts zu gelangen. Denn vor allem schnelle Erfolgserlebnisse helfen, die Akzeptanz für datengetriebene Veränderungen zu erhöhen.

Fazit

Die viel zitierten Beispiele der Disruption ganzer Branchen wie durch Uber und Airbnb zeigen eines ganz klar: Die bestehende Notwendigkeit, sich als Unternehmen mit den Möglichkeiten der Einbindung der Daten in die eigene Wertschöpfung auseinanderzusetzen.

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