So erstellen Sie Datenprodukte – vom Datenwissenschaftler zum Geschäftsinhaber

Was ist ein Datenprodukt?

Ein Datenprodukt ist eine Anwendung oder ein Tool, das Daten verwendet, um Unternehmen bei der Verbesserung ihrer Entscheidungen und Prozesse zu unterstützen. Datenprodukte, die eine benutzerfreundliche Oberfläche bieten, können Data Science verwenden, um Nicht-Datenwissenschaftlern prädiktive Analysen, deskriptive Datenmodellierung, Data Mining, maschinelles Lernen, Risikomanagement und eine Vielzahl von Analysemethoden bereitzustellen.

Das Erreichen von Geschäftszielen durch fundierte Entscheidungen, die mit Erkenntnissen aus Datenprodukten getroffen werden, ist der Haupttreiber für die Akzeptanz von Unternehmen. Die Wettbewerbsvorteile, die durch die Verbesserung von Dienstleistungen oder Produkten aufgrund von Daten, die von Kunden, dem Verhalten von Website-Besuchern, Umfragen und anderen Datenbeständen durch datengesteuerte Analysen gesammelt wurden, entstehen, schaffen einen erheblichen wirtschaftlichen Wert.

Beispiele für Datenprodukte

Beispiele für gängige Datenprodukte sind die Einstein-KI von Salesforce, die Predictive Analytics für Kunden bereitstellt, Finanzterminals wie das Bloomberg-Terminal und Website-Analysetools wie Google Analytics. Nützliche Datenanwendungen müssen jedoch nicht auf Unternehmensebene sein, um für ein Unternehmen von Bedeutung zu sein. Oft entwickeln Unternehmen ihre eigenen internen Datenprodukte für Datenschutz, Datenintegrität und Anpassungsfähigkeit.

Unternehmen suchen nach Datenanwendungen, die auf einen bestimmten Bedarf zugeschnitten sind. Je flexibler und anpassbarer, desto wertvoller innerhalb einer Organisation.

Ein Unternehmen mit großartigen Datenprodukten, die in seine Strategie und Kultur eingewoben sind, setzt wirtschaftliche Ressourcen frei. Dies ist häufig der Fall, wenn Mitarbeiter viel Zeit und Mühe damit verbringen, Daten vorzubereiten, zu bereinigen und zu analysieren.

Zum Beispiel kann die Arbeit der Finanzanalyse manuell, zeitaufwändig und mühsam sein. Mit unserem Datenprodukt Tableau Prep können Finanzanalysten diesen Prozess beschleunigen und ihre Zeit darauf verwenden, bessere Erkenntnisse zu gewinnen. Das Produkt ist flexibel genug, um in verschiedenen Branchen für viele verschiedene Rollen anpassbar zu sein.

Ähnlich wie bei anderen Technologieprodukten ist die Benutzerfreundlichkeit entscheidend für den Aufbau einer Datenanwendung, die als skalierbare Lösung weit verbreitet ist. Ähnlich wie beim Beta-Test sollten Datenprodukte durch Feedback-Prozesse von Kunden verbessert werden, die die Anwendung im Arbeitsalltag nutzen.

Haben Sie eine Strategie zur Erstellung von Datenprodukten?

Unternehmen messen und bewerten zunehmend den wirtschaftlichen Wert ihrer Datenbestände. Neben der Bewertung des Werts der Daten selbst werden in Zukunft auch Umsätze, die durch neue, datenbasierte Geschäftsmodelle generiert werden, eine sehr wichtige Rolle spielen. Da wir mehr Anwendungsfälle für Datenprodukte und Analysedienste sehen, untersuchen immer mehr Unternehmen Möglichkeiten zur Datenmonetarisierung und eingebettete Analyseintegrationen.

Zu den wichtigsten in diesem Bericht behandelten Ergebnissen gehören:

  • Analytics-basierte Lösungen und Geschäftsmodelle haben bis 2018 ein unglaubliches Wachstum gezeigt.
  • Eine breite Palette digitaler Anwendungsfälle und Geschäftsmodelle macht Datenprodukte und Datenmonetarisierung für viele Arten und Größen von Organisationen attraktiv.
  • Der Umsatz, der durch daten- und analysebasierte Geschäftsmodelle generiert wird, wird zu einem Schlüsselindikator für den digitalen Erfolg.
  • Embedded Business Intelligence-Anwendungsfälle und Analytics-Integrationen mit IoT-Plattformen haben zugenommen, da moderne Analytics-Funktionen heute eine der erfolgsrelevantesten Komponenten digitaler Produkte und Plattformen sind.
  • Data Science Verantwortlichkeiten erweitern sich in neue Bereiche, einschließlich des wirtschaftlichen Erfolgs des Datengeschäfts und der Technologie, die es unterstützt.
  • Die Auswahl der Analyseplattform und die Überlegungen zu „Build or Buy“ werden von der Notwendigkeit bestimmt, unterschiedliche Datenquellen, mehrere Clouds und APIs zu verbinden.

“ Daten sind das neue Öl.“ Dieser Slogan ist bei Führungskräften beliebt, wenn sie Vorständen, Investoren oder Mitarbeitern die Relevanz einer datengetriebenen Digitalstrategie oder Unternehmenskultur erklären. Der Satz erscheint einfach und klar und provoziert selten Fragen. Aber eigentlich ist es viel spannender, Fragen zu beantworten wie: Wie kann dieses Öl gewonnen werden? Wie wird es transportiert? Wie und wo verfeinern Sie es? Und wie sieht das Geschäftsmodell aus? Die gleichen Fragen gelten für Daten und die Möglichkeiten, Datenbestände im Rahmen neuer datengetriebener Geschäftsmodelle und Analyselösungen zu monetarisieren.

Lesen Sie den Bericht, um mehr zu erfahren.

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