Viele Datenplattformen leiden noch am gleichen Problem:
Daten sind technisch da, aber fachlich nirgendwo zu Hause. Kein klarer Verantwortlicher, keine einheitliche Beschreibung, kein Vertrauen in die Zahlen.
„Data as a Product“ ändert genau das.
Daten werden nicht mehr als Nebenprodukt der IT verstanden, sondern als eigenständige Produkte – mit Zielgruppe, Zweck und klaren Qualitätsmerkmalen.
Ein Beispiel:
Das Datenprodukt Einkauf kennt seine Zielgruppe (z. B. Einkaufsleitung), hat definierte Ladezyklen, dokumentierte Tabellen, feste Ansprechpartner (Data Owner & Data Steward) und ein Monitoring, das Datenfehler sofort erkennt.
So entsteht Vertrauen – und Self-Service-BI wird endlich Realität.
Damit das funktioniert, braucht es neue Rollen und Verantwortlichkeiten:
👉 Data Owner, die fachlich steuern.
👉 Data Stewards, die Datenqualität sichern.
👉 Nutzer, die verstehen, was die Daten bedeuten – durch Schulung und klare Dokumentation.
Das Ergebnis:
Weniger Schattenanalysen, weniger Abstimmungsschleifen.
Mehr Transparenz, Wiederverwendbarkeit und Governance.
Eine Datenplattform, die skaliert – weil sie wie ein Produktportfolio funktioniert.
Kurz gesagt:
Data as a Product ist kein Trend, sondern der Schritt, mit dem Daten endlich den Respekt bekommen, den sie verdienen.
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