BI Target Operating Model: 5 Elemente für modernes Daten ... / 2.2 (Daten-) Produkte

Wie bereits im Abschnitt zu den aktuellen Trends erwähnt, erfordert modernes Datenmanagement mehr als nur den Einsatz moderner Technologien. Die Produkt-Säule des BI TOM umfasst alle Services und Datenprodukte, welche von dem Unternehmen von zentralen oder dezentralen Datenteams bereitgestellt werden. Einen zentralen Aspekt stellt dabei das bereits erwähnte Data Product Thinking dar. Dieser Trend und die Popularität des Begriffs lässt sich vor allem auf den ursprünglichen Blogpost zu Data Mesh zurückführen.^[1] Nach den dort aufgeführten Gütekriterien muss ein Datenprodukt sichtbar, erreichbar (bzw. adressierbar), vertrauenswürdig, selbsterklärend, interoperabel und sicher sein. Hervorzuheben ist hierbei vor allem, dass diese Kriterien als inhaltsunabhängig gelten und somit auf alle unternehmensrelevanten Kennzahlen und Prozesse anwendbar sind.

Sichtbarkeit geht einher mit einer möglichst einfachen Auffindbarkeit, z. B. unterstützt durch einen Datenkatalog, welcher Transparenz über die in der Organisation verfügbaren Datenprodukte verschafft. Erreichbarkeit impliziert die Notwendigkeit von unternehmensweiten Konventionen, um unabhängig von Speicherort und Format der Daten darauf zugreifen zu können und Reibungsverluste bei der Konvertierung zu vermeiden. Datenprodukte müssen zudem vertrauenswürdig sein, also von den jeweiligen Produktverantwortlichen abgesegnet sein und die zentralen festgelegten Datenqualitätsstandards im Rahmen der Governance erfüllen. Des Weiteren stellt die Selbsterklärbarkeit sicher, dass Datenprodukte auch von fachfremden Mitarbeitern verstanden und genutzt werden können. Zusammen mit der Interoperabilität zwischen Datenprodukten lassen sich diese Eigenschaften gut mit der Benutzerfreundlichkeit von anderen Produktarten wie Smartphones oder Haushaltsgeräten vergleichen. Auch eine entsprechende Sicherheit des Datenproduktes muss sichergestellt werden, nicht nur um strikten Datenschutzvorschriften gerecht zu werden, sondern auch um sicherzustellen, dass unbefugte Mitarbeitende keinen Zugriff auf sensible Unternehmensdaten haben.

Mit dem Paradigmenwechsel, Daten nicht mehr (nur) als Neben- sondern als Hauptprodukt zu verstehen, ergibt sich für Unternehmen die Chance etablierte Methoden im Bereich der Betriebswirtschaft auf ihr Datenmanagement anzuwenden. Sobald Unternehmen die Ambition verfolgen die vorhandenen Daten nicht nur für interne Analysezwecke zu verwenden, sondern auch extern zu verkaufen, sind gelten dieselben berühmten 4P des Marketings auch für Datenprodukte.^[2]

[1] Dehghani, How to Move Beyond a Monolithic Data Lake to a Distributed Data Mesh (martinfowler.com), o. S., 2019,

[2] Siehe hierzu Meffert/Bruhn/Hadwich, 2018.