Data Products
Gemeinsam machen wir Ihre Daten zum Wettbewerbsvorteil
Vom Nebenprodukt zum zentralen Vermögenswert
Daten sind nicht nur ein Nebenprodukt geschäftlicher Aktivitäten, sondern vielmehr ein zentraler Vermögenswert, der Unternehmen einen entscheidenden Wettbewerbsvorteil verschaffen kann. Daher wird es zunehmend wichtiger, das Konzept des Produktdenkens auch auf Daten anzuwenden und Datenprodukte anzubieten. Datenprodukte bieten sowohl die Möglichkeit Daten intern optimal zu verwerten, als auch für Kunden Mehrwert durch datenbasierte Services zu generieren, oder sie als eigenständiges Produkt zu monetarisieren.
Was sind Datenprodukte?
Datenprodukte sind strukturierte, wiederverwendbare und gut dokumentierte Datensätze oder datenbasierte Services, die zur Analyse, Entscheidungsfindung und Prozessoptimierung genutzt werden können. Sie bieten Unternehmen vielfältige Möglichkeiten, Mehrwert zu schaffen, sei es durch interne Prozessoptimierung, verbesserte Kundenangebote oder neue Einnahmequellen.
Beispiele für Datenprodukte und datenbasierte Services für Kunden im Bereich Automotive & Mobilität
In-Car App- & Service-Käufe
Personalisierte Vorschläge für digitale Services im Fahrzeug werden durch die Analyse von Nutzer- und Fahrprofilen möglich – ein Trend, der sich im Zuge softwaredefinierter Fahrzeuge zunehmend etabliert. Datenprodukte, die das Verhalten von Fahrer:innen mit ähnlichen Nutzungsmustern auswerten, unterstützen die gezielte Empfehlung von Zusatzfunktionen, erweiterten Assistenzsystemen oder abonnementbasierten Services. Kund:innen profitieren z.B. von vom Hersteller neu entwickelten Zusatzfeatures oder In-Car Käufen – etwa für Mautdienste, Navigations-Extras oder Komfortpakete. Für Unternehmen im Automotive Bereich eröffnet dies neue digitale Geschäftsmodelle und Umsatzquellen.
Wetter- und Verkehrsdaten-APIs für Navigationssysteme
Durch die Integration von Echtzeit-Wetter- und Verkehrsdaten erhalten Fahrer:innen situationsabhängige Routenempfehlungen, die aktuelle Straßen- und Umweltbedingungen berücksichtigen. Basierend auf Daten zu Niederschlag, Glätte, Baustellen, Staus oder Sperrungen lassen sich Fahrten dynamisch anpassen, Verspätungen minimieren und Sicherheitsrisiken reduzieren. In Kombination mit lernenden Navigationssystemen ermöglichen diese Datenprodukte nicht nur eine personalisierte, sondern auch eine effizientere Routenführung – ein entscheidender Baustein für zukunftsorientierte Mobilitätslösungen und optimierte Flottensteuerung im privaten wie im kommerziellen Einsatz.
Fahrassistenz-Analyse für Versicherungen
Durch Datenprodukte, die bei Freigabe des Kunden, Fahrverhalten wie Beschleunigungs- und Bremsverhalten oder Kurvenfahrten mit kontextbezogenen Faktoren wie Tageszeit, Wetter oder Streckenprofil kombinieren und gefahrene Kilometer berücksichtigen, entstehen neue Möglichkeiten. So können in Zusammenarbeit mit Versicherungen personalisierte Versicherungsmodelle mit einer risikobasierten Tarifgestaltung angeboten werden. Fahrer:innen profitieren von individuell angepassten Versicherungsleistungen und
-prämien, während Unternehmen neue datengetriebene Einnahmequellen erschließen.
Fahrzeug-Telemetriedaten für Flottenmanagement
Ein datengetriebener Service, der Echtzeit-Telemetriedaten (z. B. Geschwindigkeit, Kraftstoffverbrauch, Motorstatus) für Unternehmen mit Fahrzeugflotten bereitstellt. Durch die kontinuierliche Erfassung von Parametern wie Geschwindigkeit, Kraftstoffverbrauch, Motorzustand oder Leerlaufzeiten lassen sich Einsätze effizienter planen und Ausfallzeiten minimieren. Datenprodukte, die diese Telemetriedaten mit Informationen zu Routen, Verkehr oder Wartungsintervallen verknüpfen, ermöglichen eine vorausschauende Steuerung von Fahrzeugflotten – mit Vorteilen wie optimierten Betriebsabläufen, reduzierten Kosten und einer gesteigerten Nachhaltigkeit im Fuhrparkmanagement.
Beispiele für Datenprodukte zur unternehmensinternen Effizienzsteigerung
Datenprodukte für optimiertes Sourcing
Time-to-Market ist für Produktionsunternehmen heutzutage ein wesentlicher Faktor, um am Markt zu reüssieren. Kürzere Entwicklungszeiten bedeuten jedoch Spezifikationsänderungen bis knapp vor Serienproduktion, was wiederum eine hohe Komplexität im Lieferantenmanagement nach sich zieht. Datenprodukte, die Engineering-, Logistik- sowie Einkaufsinformationen intelligent vernetzen, unterstützen die beteiligten Abteilungen bei der Optimierung des Lieferantenmanagements und sorgen für Kosteneffizienz.
Geschäftspartnerrisiko-Scoring-Modell
Zuverlässige Geschäftspartner sind essenziell für stabile Lieferketten und eine verlässliche Auftragsabwicklung. Unerwartete Zahlungsausfälle oder wirtschaftliche Schwierigkeiten auf Partnerseite können jedoch erhebliche Auswirkungen haben. Datenprodukte, die interne Informationen wie Zahlungsverhalten und offene Posten aus Finanzsystemen mit externen Daten wie Bonitätsauskünften, Marktanalysen und Wirtschaftsinformationen kombinieren, ermöglichen eine datenbasierte Bewertung des Ausfallrisikos. So lassen sich Risiken frühzeitig erkennen, relevante Stakeholder automatisch informieren und bei Bedarf alternative Geschäftspartner identifizieren.
Demand Forecasting Dashboard
Eine präzise Absatzprognose ist die Grundlage für eine effiziente Vertriebs-, Produktions- und Lagerplanung. Schwankende Nachfragen, saisonale Effekte und externe Einflüsse erschweren jedoch die Planungssicherheit. Datenprodukte, die vergangene Verkaufszahlen aus ERP-Systemen, saisonale Muster aus historischen Vertriebsdaten und externe Marktdaten wie Branchenprognosen, Konjunkturindikatoren oder makroökonomische Trends miteinander verknüpfen, ermöglichen fundierte Nachfrageprognosen. So können Unternehmen schneller auf Marktveränderungen reagieren, Über- oder Unterproduktion vermeiden und ihre Ressourcen gezielter einsetzen.
Kunde 360°-Dashboard
Eine ganzheitliche Sicht auf den Kunden ist entscheidend für eine erfolgreiche Vertriebsstrategie. Unterschiedliche Kontaktpunkte, wechselnde Ansprechpartner und individuelle Anforderungen führen jedoch zu fragmentierten Informationsbeständen im Vertrieb. Datenprodukte, die Kundenstammdaten aus dem CRM, Vertriebsaktivitäten aus Kommunikations- und Planungstools, Umsatzentwicklungen aus ERP-Systemen sowie Marketing- und Servicedaten aus Kampagnen- und Supportplattformen intelligent verknüpfen, schaffen eine zentrale Sicht auf den Kunden. So können Vertriebsmitarbeitende fundierter agieren, Kundenbeziehungen gezielt entwickeln und Potenziale besser nutzen.
Wie gestalten Unternehmen erfolgreiche Datenprodukte?
Datenprodukte können in Unternehmen höchst unterschiedlich ausgeprägt sein. Die erfolgreiche Gestaltung guter Datenprodukte gelingt mit diesen grundlegenden Prinzipien:
- Kundennutzen: Echter Mehrwert entsteht, wenn sichergestellt wird, dass Datenprodukte den konkreten Nutzer-Bedürfnissen und Anwendungsfällen entsprechen.
- Domänenorientierung: Datenprodukte beinhalten typischerweise aufbereitete Informationen verschiedenster Datenquellen und Fach-Domänen. Eine wohlüberlegte Domänenarchitektur und -abgrenzung ist essenziell für die erfolgreiche Gestaltung.
- Definierte Schnittstellen: Nur mit gut designten Schnittstellen ist die vielfältige Einsetzbarkeit garantiert, bspw. in Form von APIs zur Integration in Softwaresysteme oder durch Bereitstellung über Datenkataloge sowie Marketplaces zur Integration auf Datenplattformen.
- Datensicherheit & Datengovernance: Daten sind ein wertvolles Gut und müssen entsprechend geschützt werden. Notwendige Zugriffsrechte und Datenschutzmechanismen sowie Compliance-Vorgaben müssen bedacht werden.
- Lose Kopplung und Resilienz: Datenprodukte sind eigenständige Produkte, die jedoch mit Vorsystemen integriert sind. Lose Kopplung und Resilienz gegenüber eingehenden Schnittstellen ist essenziell für die langlebige Gestaltung.
- Crossfunktionale Produkt-Teams: Die enge Zusammenarbeit in Produktteams, bestehend aus Business und IT inklusive Data Science Experten, ermöglicht Produktorientierung, sorgt für das notwendige Fachwissen und definiert zudem klare Verantwortlichkeiten.
Passende Datenarchitektur als Basis
Eine leistungsfähige Datenarchitektur ist essenziell, um Datenprodukte effizient zu entwickeln und zu betreiben. Während bei der Gestaltung operativer Softwaresysteme schon seit vielen Jahren serviceorientierte Architekturprinzipien mit loser Kopplung angewandt werden, ist beim Aufbau von Datenplattformen immer noch das zentrale, monolithische Datawarehouse ein häufig vorzufindendes Architekturparadigma. Klassische Warehouse Architekturen haben jedoch ihre Grenzen.
Moderne Ansätze wie das Data Lakehouse ermöglichen die nahtlose Integration verschiedener Datenquellen, wodurch strukturierte und unstrukturierte Daten effizient verarbeitet werden können. Dabei kombiniert das Data Lakehouse die Flexibilität eines Data Lakes mit der Struktur und den Abfragefähigkeiten eines Data Warehouses. Dadurch können Unternehmen große Mengen an Rohdaten aus Vorsystemen über Datapipelines anbinden und speichern. Data Lakehouses ermöglichen die Gestaltung von domänenorientieren Datenprodukten und bieten vielfältige Möglichkeiten diese zur Weiternutzung bereitzustellen.
Während Data Lakehouses trotz ihrer Flexibilität auf einem zentralen Plattform Ansatz basieren, sind Data Meshes eine weitere Evolutionsstufe in der Datenarchitektur und ermöglichen völlige Domänenorientierung durch Dezentralisierung. Dadurch können bspw. große Unternehmen in ihren Fachdomänen eigenständig ihre Domänen-Daten-Plattformen aufbauen und über zentrale Datamesh-Mechanismen miteinander verbinden.
Moderne Datenplattformen bieten mehrere Vorteile:
- Hohe Gestaltungs-Flexibilität
- Vielfältige Datenintegrationen
- Zahlreiche Ausleitungsoptionen
- AI-Integration
- Skalierbarkeit
- Datengovernance
