Datenprodukte

Datenprodukte sind eigenständige, nutzerorientierte Daten- oder Datenserviceangebote, die darauf abzielen, faktenbasierte Entscheidungen zu erleichtern. Sie werden wie Produkte gemanagt: mit klaren Nutzern, einem definierten Nutzen, vertraglichen Qualitätsversprechen, einer stabilen Schnittstelle und einem verantwortlichen Eigentümer über den gesamten Lebenszyklus hinweg.

Typische Merkmale von Datenprodukten sind ein product-mindedness, definierte Datenverträge (Data Contracts), Schnittstellen (APIs, Dateien, Dashboards), Monitoring, Dokumentation, Metadaten und Governance. Sie sollen zuverlässig, zugänglich und wiederverwendbar sein, Qualitätssicherung sowie Datenschutz und Compliance berücksichtigen und regelmäßig weiterentwickelt werden.

Die Architektur von Datenprodukten umfasst Datenquellen, Data Ingestion, Speicherung, Verarbeitung sowie eine Serving-Schicht, die die Daten über APIs oder Benutzeroberflächen bereitstellt. Ergänzend kommen Data Catalog, Data Lineage, Zugriffssteuerung, Qualitätssicherung und Observability hinzu, um Transparenz und Vertrauen zu schaffen.

Der Lebenszyklus eines Datenprodukts umfasst typischerweise Phasen wie Entdeckung und Bedarfsermittlung, Definition eines Datenvertrags (SLA/OLI), Entwicklung, Bereitstellung, Betrieb mit Überwachung und QualitätsChecks, Iteration basierend auf Feedback und Nutzungsmetriken sowie gegebenenfalls Abkündigung oder Ablösung.

Wichtige Rollen sind der Data Product Owner oder Data Product Manager, Data Engineers, Analytics Engineers, Data Stewards und die Endnutzer. Wichtig ist eine klare Verantwortlichkeit, multidisziplinäres Zusammenarbeiten und eine Kultur des verantwortungsvollen Datenverbrauchs.

Beispiele für Datenprodukte sind interne Datenfeeds wie ein Customer-360-Datensatz, Produktkatalog- oder Preis-APIs, Fraud- oder Empfehlungsdienste sowie Dashboards, die spezifische Geschäftsentscheidungen unterstützen.

Datenprodukte tragen zur Skalierung des Datenzugangs, zur Konsistenz von Analysen und zur Vertrauensbildung in Daten bei, stellen aber auch Herausforderungen wie Datenqualität, Governance, Sicherheit und Datenschutz in den Vordergrund.