Unternehmen sind ständig auf der Suche nach innovativen Wegen, um einen Mehrwert aus ihren Geschäften zu ziehen. Ein solches transformatives Konzept ist „Data as a Product“ (DaaP), das die traditionelle Sichtweise auf Daten revolutioniert.
Anstatt Daten als bloßes Nebenprodukt von Geschäftsprozessen zu betrachten, sammeln, verarbeiten und verpacken Unternehmen jetzt strategisch Daten, um marktfähige Produkte zu schaffen. Dieser Wandel bedeutet, dass Daten als wertvolles Gut erkannt werden, das die interne Entscheidungsfindung verbessern und Einnahmen generieren kann, indem nützliche Einblicke für externe Stellen geboten werden.
In diesem Blog gehen wir auf die wichtigsten Aspekte des Konzepts „Data as a Product“ ein und untersuchen, wie Teams diesen Ansatz effektiv anwenden können, um das volle Potenzial ihres Data Warehouse zu erschließen.
Data as a Product verstehen?
Data as a Product bedeutet, dass Daten als wertvolles und vermarktbares Gut behandelt werden. Anstatt Daten nur als Nebenprodukt des Geschäftsbetriebs zu betrachten, können Unternehmen Daten gezielt sammeln, verarbeiten und verpacken, um Produkte zu erstellen, die verkauft oder zur Umsatzgenerierung verwendet werden.
So kann ein Unternehmen beispielsweise Daten zum Kundenverhalten sammeln und analysieren, um aufschlussreiche Berichte oder prädiktive Analysetools zu erstellen. Diese Datenprodukte können dann an Unternehmen oder Einzelpersonen verkauft werden, die wertvolle Erkenntnisse suchen.
Im Wesentlichen geht es bei Data as a Product darum, den immanenten Wert von Daten zu erkennen und sie als greifbares Angebot auf dem Markt zu nutzen. Auf diese Weise können Unternehmen ihre Daten zu Geld machen und über ihre Kernprodukte oder -dienstleistungen hinaus einen zusätzlichen Wert bieten.
Die Dateningenieure arbeiteten eng mit dem zentralen Datenteam zusammen, um eine robuste Datenarchitektur zu entwerfen, die die Datenintegrität und -qualität sicherstellte und die Daten schließlich in ein wertvolles Produkt verwandelte.
Schlüsselaspekte des Konzepts „Data as a Product“
Das Konzept „Data as a Product“ (DaaP) beinhaltet, dass Daten als wertvolles Gut behandelt werden, das mit der gleichen Aufmerksamkeit und Sorgfalt verwaltet, entwickelt und bereitgestellt wird wie jedes andere Produkt oder jede andere Dienstleistung in einem Unternehmen. Hier sind die wichtigsten Aspekte des Konzepts „Data as a Product“:
Hier sind einige wichtige Aspekte des Konzepts „Data as a Product“:
Wert-Angebot
Daten sind eine wertvolle Ressource, die Erkenntnisse liefern, die Entscheidungsfindung unterstützen und Innovationen vorantreiben kann. Unternehmen erkennen das Potenzial, Einnahmen zu erzielen, indem sie ihre Daten externen Parteien anbieten oder neue datengesteuerte Produkte und Dienstleistungen entwickeln.
Monetarisierung
Unternehmen können die Daten des Unternehmens zu Geld machen, indem sie sie direkt an andere Unternehmen, Forscher oder Analysten verkaufen. Dies könnte bedeuten, dass sie Zugang zu Rohdatensätzen gewähren oder verfeinerte und analysierte Informationen anbieten.
Datenqualität und Governance
Unternehmen müssen hohe Standards für die Datenqualität und -verwaltung einhalten, um die Marktfähigkeit der Daten zu gewährleisten. Dazu gehören Genauigkeit, Zuverlässigkeit und die Einhaltung von Datenschutzbestimmungen, um das Vertrauen potenzieller Kunden zu gewinnen.
Verpackung und Lieferung
Bei Data as a Product geht es darum, Daten so zu verpacken, dass sie von der Zielgruppe leicht konsumiert werden können. Dazu könnte die Erstellung von APIs, Datenfeeds, Berichten oder Dashboards gehören, die aussagekräftige Einblicke oder Rohdaten für weitere Analysen liefern.
Technologie nutzen
Das Aufkommen fortschrittlicher Technologien wie Big Data Analytics, maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz hat entscheidend dazu beigetragen, dass Unternehmen wertvolle Erkenntnisse aus großen Datenbeständen gewinnen können, wodurch Daten als Produkt attraktiver werden.
Interner Gebrauch
Data as a Product sind nicht auf die externe Monetarisierung beschränkt. Unternehmen können ihr Data as a Product für den internen Gebrauch behandeln und es verschiedenen Abteilungen oder Teams ermöglichen, sie für die Entscheidungsfindung und strategische Planung zu nutzen.
Abonnement-Modelle
Einige Unternehmen verwenden Abonnementmodelle, bei denen interne Kunden regelmäßig für den Zugriff auf aktualisierte Datensätze oder laufende Datendienste zahlen.
Das Konzept „Data as a Product“ spiegelt einen Mentalitätswandel wider, der darauf abzielt, Daten als strategischen Vermögenswert mit dem Potenzial zur internen und externen Wertschöpfung zu erkennen. Es entspricht dem allgemeinen Trend zur datengesteuerten Entscheidungsfindung und der zunehmenden Bedeutung von Informationen in der heutigen digitalen Wirtschaft.
Wie Teams den Ansatz „Data as a Product“ anwenden können
Um den Ansatz „Data as a Product“ (DaaP) erfolgreich anzuwenden, sollten Teams einem strukturierten und gemeinschaftlichen Prozess folgen. Hier finden Sie eine Schritt-für-Schritt-Anleitung, wie Datenteams den Data as a Product-Ansatz anwenden können:
1. Definieren Sie Zielsetzungen und Ziele
- Zweck klären: Formulieren Sie den Zweck und die Ziele des Datenprodukts klar und deutlich. Verstehen Sie die spezifischen Geschäftsprobleme, die es lösen soll, und stellen Sie sicher, dass es mit den allgemeinen Unternehmenszielen übereinstimmt.
- Nutzenversprechen: Definieren Sie den Wert, den das Datenprodukt liefern soll, sei es in Form von Erkenntnissen, Effizienzsteigerungen oder Innovationen.
2. Identifizieren Sie Stakeholder
- Inklusive Beteiligung: Beziehen Sie eine Vielzahl von Interessenvertretern ein, darunter Unternehmensleiter, Datenwissenschaftler, Datenanalysten und Endbenutzer. Sammeln Sie Erkenntnisse aus jeder Perspektive, um die verschiedenen Anforderungen und Erwartungen zu verstehen.
- Funktionsübergreifende Zusammenarbeit: Fördern Sie die Zusammenarbeit zwischen verschiedenen Teams, um die potenziellen Auswirkungen des Datenprodukts umfassend zu verstehen.
3. Datenermittlung und Exploration
- Gründliche Erkundung: Führen Sie eine umfassende Erkundung der verfügbaren Datenquellen durch. Verstehen Sie die Arten von Daten und ihre Qualität und ermitteln Sie, wie sie zur Erreichung der definierten Ziele genutzt werden können.
- Identifizierung von Lücken: Identifizieren Sie Lücken in den verfügbaren Daten und formulieren Sie Strategien, um fehlende Informationen aufzulösen oder zu ergänzen.
4. Bewertung der Datenqualität
- Bewerten Sie die Datenqualität: Bewerten Sie die Genauigkeit, Vollständigkeit, Konsistenz und Zuverlässigkeit der Daten. Führen Sie gründliche Bewertungen der Datenqualität durch und richten Sie Prozesse zur Datenbereinigung und -validierung ein, um qualitativ hochwertige Ergebnisse zu gewährleisten.
- Kontinuierliche Überwachung: Schaffen Sie Mechanismen für eine ständige Überwachung der Datenqualität, denn die Aufrechterhaltung hoher Standards ist eine ständige Aufgabe.
5. Einrichtung der Infrastruktur
- Robuste Infrastruktur: Schaffen Sie eine robuste und skalierbare Dateninfrastruktur für Speicherung, Verarbeitung und Analyse. Ziehen Sie die Nutzung von Cloud-Plattformen für Flexibilität, Skalierbarkeit und effizientes Ressourcen- und Datenmanagement in Betracht.
- Technologie-Integration: Sorgen Sie für eine nahtlose Integration fortschrittlicher Technologien wie Big Data Analytics, maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz und maximieren Sie so das Potenzial für wertvolle Erkenntnisse.
6. Prototyping und Iteration
- Entwicklung von Prototypen: Erstellen Sie Prototypen oder Minimum Viable Products (MVPs), um die Machbarkeit und Funktionalität des Datenprodukts zu testen und zu validieren.
- Iterative Verfeinerung: Verfolgen Sie einen iterativen Ansatz, der eine kontinuierliche Verfeinerung auf der Grundlage von Feedback und sich entwickelnden Anforderungen ermöglicht.
7. Verpackung und Lieferung
- Benutzerfreundliche Formate: Stellen Sie Daten in benutzerfreundlichen Formaten wie APIs, Datenfeeds, Berichten oder Dashboards bereit. Stellen Sie sicher, dass die Bereitstellungsmethoden mit den Vorlieben und Bedürfnissen der Zielgruppe übereinstimmen.
- Aussagekräftige Einblicke: Bemühen Sie sich um die Bereitstellung von Rohdaten und aussagekräftigen Erkenntnissen, die die Entscheidungsfindung unterstützen und den Wert steigern können.
8. Ausbildung und Adoption
- Benutzerschulung: Bieten Sie Schulungen für die Datenbenutzer an, die mit dem Datenprodukt arbeiten werden. Stellen Sie sicher, dass sie die Produktmanagementprinzipien für ihre jeweilige Rolle effektiv nutzen.
- Förderung der Akzeptanz: Implementieren Sie Strategien, um die Akzeptanz des Datenprodukts innerhalb der Organisation zu fördern, indem Sie seinen Wert und seine potenziellen Auswirkungen hervorheben.
9. Kontinuierliche Verbesserung
- Feedback-Mechanismen: Schaffen Sie Feedback-Mechanismen, um Erkenntnisse von Geschäftsanwendern und Stakeholdern zu sammeln. Nutzen Sie dieses Feedback, um das Datenprodukt kontinuierlich zu verbessern.
- Anpassung an sich ändernde Bedürfnisse: Bleiben Sie anpassungsfähig an sich ändernde Geschäftsanforderungen und technologische Fortschritte und nehmen Sie die notwendigen Anpassungen vor, um die Relevanz des Datenprodukts zu verbessern.
Wie QuestionPro InsightHub Data as a Product definieren kann
QuestionPro InsightHub ist eine Plattform, die Tools für Marktforschung und Community-Engagement bietet. Die Plattform definiert Data as a Product zwar nicht per se, ermöglicht es Unternehmen jedoch, Daten zu sammeln, zu analysieren und Erkenntnisse aus Umfragen, Diskussionen und anderen Forschungsmethoden zu gewinnen.
Um Data as a Product im Kontext von QuestionPro InsightHub zu betrachten, können Sie die folgenden allgemeinen Schritte befolgen:
- Daten-Aggregation: QuestionPro InsightHub sammelt Daten aus verschiedenen Quellen und konsolidiert die Informationen für einen umfassenden Überblick.
- Segmentierung und Analyse: Die Plattform ermöglicht es, Daten in Scheiben zu schneiden und zu würfeln, was eine tiefgreifende Analyse ermöglicht, um aussagekräftige Erkenntnisse zu gewinnen.
- Anpassung: Die Benutzer können die Datenpräsentation an ihre spezifischen Bedürfnisse anpassen, um sicherzustellen, dass sie mit den Endzielen übereinstimmt.
- Visualisierungs-Tools: InsightHub bietet robuste Visualisierungstools für eine klare und aussagekräftige Darstellung von Datentrends und -mustern.
- Zugänglichkeit: Die Plattform gewährleistet einen einfachen Zugang zu den Daten, so dass sie für Entscheidungsträger und Interessengruppen leicht zugänglich sind.
- Monetarisierungsmöglichkeiten: Durch die effektive Aufbereitung und Präsentation von Daten können Unternehmen Wege zur Monetarisierung finden und Daten als wertvolles Produkt behandeln.
- Kontinuierliche Updates: InsightHub ermöglicht Datenaktualisierungen in Echtzeit und stellt so sicher, dass das Produkt relevant und aktuell bleibt.
- Sicherheitsmaßnahmen: Robuste Sicherheitsfunktionen schützen die Integrität und Vertraulichkeit des Datenprodukts und fördern das Vertrauen der Benutzer.
Fazit
Das Konzept Data as a Product stellt einen Paradigmenwechsel in der Art und Weise dar, wie Unternehmen ihre Daten wahrnehmen und nutzen. Indem sie Daten als wertvolles Gut mit marktfähigem Potenzial anerkennen, können Unternehmen die interne Entscheidungsfindung verbessern und zusätzliche Einnahmequellen schaffen.
Der systematische Ansatz, der für Teams zur Anwendung des Data as a Product-Ansatzes skizziert wurde, dient als Leitfaden für Unternehmen, die das volle Potenzial ihrer Daten erschließen möchten.
Da Unternehmen weiterhin durch die sich entwickelnde Landschaft der digitalen Wirtschaft navigieren, wird die Nutzung von Daten als strategische Ressource zweifellos ein Eckpfeiler für Innovation, Wachstum und nachhaltige Wettbewerbsfähigkeit sein. Die Zukunft gehört denjenigen, die die Macht des Data as a Product verstehen und nutzen.
QuestionPro InsightHub ist ein leistungsstarkes Tool für Unternehmen, die Data as a Product neu definieren möchten. Mit seiner umfassenden Suite von Funktionen für die Datenerfassung, -analyse und -visualisierung versetzt die Plattform die Benutzer in die Lage, Rohdaten in verwertbare Erkenntnisse umzuwandeln.
Unternehmen können wertvolle Informationen verpacken und an Interessengruppen weitergeben, indem sie diese Fähigkeiten nutzen und Daten in ein marktfähiges Produkt verwandeln. Dies verbessert die Entscheidungsprozesse und schafft neue Möglichkeiten zur Wertschöpfung aus Datenbeständen.
Die Rolle von QuestionPro InsightHub in diesem Prozess unterstreicht die Bedeutung von QuestionPro InsightHub für die Unterstützung von Unternehmen bei der Ableitung sinnvoller Ergebnisse aus ihren Dateninitiativen.
