Was sind Datenprodukte?

Ein Datenprodukt ist einfach eine Möglichkeit, Daten so zu verpacken, dass sie ein bestimmtes Geschäftsproblem lösen. Anstatt Rohdaten anzubieten, die unübersichtlich oder verwirrend sein könnten, behandeln wir sie wie ein Produkt im Ladenregal – mit einer Beschreibung, was es ist, wie es verwendet wird und dem Versprechen, dass es korrekt ist. So werden Rohdaten in ein hochwertiges, auffindbares Asset umgewandelt, auf das sich das gesamte Unternehmen verlassen kann.

Stellen Sie sich den Unterschied zwischen dem Kauf von einzelnen Zutaten und dem Kauf eines Kochsets vor. Ein Datenprodukt ist dieses Kit: Es verpackt die Rohdaten mit den Anweisungen und dem Kontext, die zur Lösung eines bestimmten Geschäftsproblems erforderlich sind. Sie wandelt verstreute Daten in etwas Vertrauenswürdiges um, das leicht zu finden und sofort für das Unternehmen nutzbar ist.

Wichtigste Ergebnisse

Datenprodukte können in vielen Formen verwendet werden, einschließlich:

APIs, die Vorhersagewerte zurückgeben (z. B. einen Kreditrisikowert)
In eine App eingebettete Dashboards zur Anzeige von Nutzeranalysen
Empfehlungssysteme, die Filme oder Produkte vorschlagen
Modelle für maschinelles Lernen , die Betrug in Echtzeit erkennen
KI-Agenten, die mit Daten trainiert werden können, die bereits bereinigt, strukturiert und auf die Geschäftsziele abgestimmt wurden

Daten als Produkt im Vergleich zu Datenprodukten

Die Begriffe „Datenprodukte“ und „Daten als Produkt“ werden oft verwechselt, haben aber unterschiedliche Bedeutungen. Es ist wichtig, den Unterschied zu kennen, um Cloud-Lösungen zu entwickeln.

Data-as-a-Product (DaaP) ist eine Denkweise oder eine Strategie und steht in der Regel im Zusammenhang mit dem Architekturkonzept Data Mesh. Das bedeutet, dass Sie Ihre internen Datasets mit der gleichen Sorgfalt behandeln sollten wie ein öffentliches Softwareprodukt.
Datenprodukte sind dagegen die tatsächlichen technischen Ergebnisse. Sie sind die vorkonfektionierten Daten, die Software oder Tools unterstützen, die Sie mit diesen hochwertigen Daten erstellen.

Wichtige Unterschiede

Funktion	Daten als Produkt	Datenprodukte
Was ist das?	Eine Strategie oder Philosophie.	Ein vorkonfiguriertes Daten-Asset.
Hauptziel	Um die Datenqualität und das Vertrauen in die Daten zu verbessern.	Um ein bestimmtes Nutzerproblem zu lösen.
Beispiel	Eine bereinigte, dokumentierte Tabelle „Customer“ in BigQuery mit einem zugewiesenen Inhaber.	Ein Datenprodukt „Customer 360“, das Daten aus dieser Tabelle abruft, um den Verlauf eines Nutzers anzuzeigen.

Funktion

Daten als Produkt

Datenprodukte

Was ist das?

Eine Strategie oder Philosophie.

Ein vorkonfiguriertes Daten-Asset.

Hauptziel

Um die Datenqualität und das Vertrauen in die Daten zu verbessern.

Um ein bestimmtes Nutzerproblem zu lösen.

Beispiel

Eine bereinigte, dokumentierte Tabelle „Customer“ in BigQuery mit einem zugewiesenen Inhaber.

Ein Datenprodukt „Customer 360“, das Daten aus dieser Tabelle abruft, um den Verlauf eines Nutzers anzuzeigen.

Anwendungsfälle für Datenprodukte

Datenprodukte dienen als Governance-Funktion, indem sie Daten und Modelle in logische, sichere und auffindbare Einheiten verpacken. So können Unternehmen klare Verantwortlichkeiten festlegen und den Zugriff über Genehmigungsworkflows verwalten.

Empfehlungssysteme

Einzelhändler können Kundendaten und Produktempfehlungsmodelle in einem einzigen „Datenprodukt zur Personalisierung“ zusammenfassen. Mit Knowledge Catalog kann das Unternehmen sicherstellen, dass nur autorisierte Entwickler auf die zugrunde liegenden Datasets und Modell-Endpunkte zugreifen können. Diese Governance-Ebene bietet Kontext durch Metadaten (Aspekte) und schützt gleichzeitig sensible Nutzerinteraktionen.

Betrugserkennung

Finanzinstitute können ein Datenprodukt „Betrugsrisiko“ erstellen, das Echtzeit-Transaktionsstreams mit Machine-Learning-Modellen kombiniert. Dieses einheitliche Paket ermöglicht einen sicheren Genehmigungs-Workflow. Wenn ein Ermittler Zugriff auf Risikobewertungen benötigt, kann er diesen über ein zentrales Portal anfordern. So wird sichergestellt, dass der Zugriff zeitlich begrenzt und vollständig geprüft wird, wodurch eine unbefugte Offenlegung von Daten verhindert wird.

Vorausschauende Instandhaltung

In der Fertigung kombiniert ein Datenprodukt zum Maschinenzustand Sensordaten mit Modellen zur Anomalieerkennung. Governance-Funktionen wie automatisierte Datenqualitätsprüfungen und Profilerstellung sorgen dafür, dass das Modell nur vertrauenswürdige Daten verarbeitet. So werden falsche Ausfallvorhersagen aufgrund fehlerhafter Sensoren oder „unsauberer“ Rohdaten vermieden.

Logistik und Routing

Logistikteams können Routingalgorithmen und Datensätze mit Fahrzeugbeschränkungen als Datenprodukt „Lieferoptimierung“ verpacken. Durch die Festlegung der Inhaberschaft auf Domainebene in einer Datenstruktur kann das Unternehmen die Datenherkunft nachverfolgen und genau sehen, wie die Rohdaten zu den Standorten in die endgültigen Fahrerpläne umgewandelt wurden.

Vorteile von Datenprodukten

Die Entwicklung von Datenprodukten kann für ein Unternehmen erhebliche Vorteile bieten. Sie können dazu beitragen, dass der Fokus nicht mehr nur auf der Datenerhebung liegt, sondern auch auf der Nutzung der Daten zur Wertschöpfung.

Bessere Entscheidungsfindung

Unternehmen können Datenprodukte nutzen, um wichtige Informationen direkt den Personen zur Verfügung zu stellen, die sie benötigen. So können Teams fundiertere strategische Entscheidungen treffen, die auf Fakten und nicht auf Intuition basieren.

Schnellere Innovation

Wiederverwendbare Datenprodukte verkürzen die Zeit, die für die Implementierung neuer Anwendungsfälle erforderlich ist. Entwickler können vorhandene Datenprodukte in ihre Anwendungen einbinden, wodurch sie schneller Funktionen bereitstellen und Probleme lösen können, ohne komplexe Rohdaten-Pipelines verwalten zu müssen.

Umsatzsteigerung

Datenprodukte helfen Unternehmen, ihre Assets direkt zu monetarisieren. Ein Unternehmen kann beispielsweise seine proprietären Daten für andere Entwickler*innen verpacken.

Wettbewerbsvorteil

Datenorientierte Unternehmen sind oft effektiver bei der Kundenakquise und -bindung. Unternehmen, die intelligentere und personalisierte Angebote machen, können sich von Wettbewerbern abheben, die ihre Daten nicht effektiv nutzen.

Sichere KI-Agenten entwickeln

Wenn Sie KI-Agents auf der Grundlage dieser „vorgefertigten“ Datenprodukte entwickeln, stellen Sie sicher, dass die KI aus verifizierten, hochwertigen Informationen lernt und nicht aus unübersichtlichen Rohdaten. So entsteht eine sichere Umgebung, in der die KI korrekte Antworten gibt, denen Sie vertrauen können, ohne versehentlich sensible oder falsche Informationen preiszugeben.

Beispiel: Entwickler eines E‑Commerce-Unternehmens, der Knowledge Catalog und BigQuery verwendet

Sehen wir uns an, wie Sie mit Tools wie BigQuery und Knowledge Catalog ein Datenprodukt wie den „Retail Inventory Predictor“ erstellen können.

Das Ziel: Ein internes Tool entwickeln, das Filialleitungen darüber informiert, welche Artikel knapp werden, und vorhersagt, was sie für die nächste Woche bestellen müssen.

Schritt 1: Daten mit BigQuery aufnehmen und speichern

Zuerst benötigen Sie einen Ort, an dem Sie die Verkaufsdaten speichern können. Mit BigQuery, einem serverlosen Data Warehouse, können Sie eine Pipeline einrichten, die die täglichen Verkaufszahlen aus jedem Geschäft in BigQuery-Tabellen streamt.

Schritt 2: Daten mit Knowledge Catalog verwalten und steuern

Bevor Sie das Modell erstellen, müssen Sie sicherstellen, dass die Daten sauber sind. Mit Knowledge Catalog können Sie den Datenlebenszyklus verwalten, da Sie damit:

Daten katalogisieren, damit andere Entwickler sie finden können
Regeln für die Datenqualität festlegen (z. B. „Preis darf nicht negativ sein“)
Daten so sichern, dass nur autorisierte Nutzer darauf zugreifen können

Schritt 3: Modell mit BigQuery ML erstellen

Intelligente Tools in Ihrer Hand. Anstatt Daten in ein separates Tool zu exportieren, schreiben Sie mit BigQuery ML eine einfache SQL-Abfrage, die ein Machine-Learning-Modell trainiert. Dieses Modell analysiert vergangene Verkaufstrends, um die zukünftige Nachfrage vorherzusagen.

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Schritt 4: Datenprodukt bereitstellen

Schließlich können Sie mit Looker eine einfache API oder ein Dashboard erstellen. Wenn sich ein Filialleiter anmeldet, sieht er keine SQL-Abfragen, sondern eine übersichtliche Oberfläche mit der Meldung „Bestellen Sie bis Dienstag 50 rote T‑Shirts nach“. Das war's auch schon! Sie haben Rohdaten in ein nützliches Datenprodukt umgewandelt.

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Zusätzliche Ressourcen

Dokumentation zu Datenprodukten erstellen: Hier erfahren Sie, wie Sie mit Knowledge Catalog Datenprodukte erstellen können.
Einführung in Knowledge Catalog: Daten im gesamten Unternehmen verwalten
Google Cloud BigQuery-Dokumentation: Informationen zum Abfragen und Analysieren von Daten

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