F: Welche davon ist wahr?
A. Daten sind eine Investition.
B. Daten sind ein Unternehmenswert.
C. Daten sind ein Produkt.
Die richtige Antwort ist geheime Option D. Alle oben genannten.
Sie denken vielleicht: „Ich sehe, wie Investitionen in Daten zu besseren Entscheidungen führen können. Und als Unternehmenswert sind Daten das Herzstück einer informationszentrierten Organisation. Aber wie in aller Welt sind sie ein Produkt?!“
Das Konzept von Daten als Produkt beinhaltet die Anwendung der Kernprinzipien der Produktentwicklung – Identifizierung und Lösung unerfüllter Anforderungen, Agilität, Iterierbarkeit und Wiederverwendbarkeit – auf Datenlösungen.
Hier Daten, statt ein zu sein Nebenprodukt von Business Intelligence, ist das Produkt selbst.
Aber warum sollten Sie Daten überhaupt als Produkt behandeln? Wo können Sie DaaP in Aktion sehen? Und wie können Sie diese leistungsstarke Datenstrategie in Ihrem Unternehmen implementieren?
Wenn Sie mit dem Lesen dieses Beitrags fertig sind, möchten Sie sicherlich eine teamweite Besprechung einberufen.
Beginnen wir zunächst mit einigen Grundlagen.
Inhaltsverzeichnis
Datenprodukte vs. Daten als Produkt: Was ist der Unterschied?
Die Begriffe „Data-as-a-Product“ (DaaP) und „Data Product“ werden oft synonym verwendet. Es gibt jedoch einen Unterschied.
Data-as-a-Product ist Teil eines Gesamtdatenbestands Strategiewährend ein Datenprodukt das greifbar Ergebnis dieser Strategie.
Verwirrt? Dann schauen Sie einfach auf das Produkt an Ihrem Handgelenk.
Fitbits DaaP Framework (Die Datenstrategie)
Fitbit, ein führendes Unternehmen im Bereich tragbarer Technologie, setzt eine DaaP-Strategie ein, um Daten von Fitnesstrackern und Smartwatches zu sammeln, zu verwalten und zu verwenden:
- Präzise Erfassung hochwertiger Echtzeitdaten von den Geräten der Benutzer.
- Diese Daten effizient und sicher verwalten und speichern.
- Entdecken von Benutzerpräferenzen und -verhalten auf der Grundlage von Datenanalysen.
- Diese Erkenntnisse dienen der Information der Produktentwicklung und Personalisierung des Benutzererlebnisses.
Fitbits Datenprodukt (das greifbare Ergebnis)
Fitbit hat im Rahmen seiner DaaP-Strategie ein erfolgreiches Datenprodukt namens „Fitbit Premium“ entwickelt. Fitbit Premium ist ein Abonnementdienst, der Benutzern personalisierte Fitness- und Gesundheitsberatung basierend auf ihren individuellen Daten bietet:
- Benutzerspezifische Trainingspläne basierend auf Fitnesslevel und Zielen.
- Verbesserung der Schlafqualität durch detaillierte Schlafanalyse.
- Auf die Ernährungsbedürfnisse der Benutzer zugeschnittene Speisepläne und Ernährungsberatung.
- Datengesteuerte Gesundheitseinblicke basierend auf der Aktivität, Herzfrequenz und dem Schlaf eines Benutzers.
Die DaaP-Strategie von Fitbit zahlt sich aus – im Jahr 2023 wird ihr Umsatz mit über 38 Millionen aktiven Nutzern auf eine Milliarde Dollar geschätzt.
Ein zentraler Aspekt der Arbeit mit Daten als Produkt erfordert Genauigkeit im gesamten Ökosystem, von der Aufnahme bis hin zu verbraucherorientierten Datendiensten. Daher muss der Datenlebenszyklus der Datenqualität und -zuverlässigkeit Priorität einräumen. Wenn Sie mit uns zusammenarbeiten, ist Ihnen eine qualitativ hochwertige, verwaltete Datenerfassung im großen Maßstab und in Echtzeit garantiert.
Dies führt uns zu unserer nächsten Frage.
Warum Daten als Produkt behandeln?
Laut einer aktuellen Studie von McKinsey können Unternehmen, die ein DaaP-Strategie-Framework einführen, die Bereitstellung neuer Geschäftsanwendungsfälle um satte 90 % beschleunigen.
Aber das ist nicht alles. Dieselbe Studie ergab, dass DaaP Ihnen dabei helfen kann, Ihre Gesamtbetriebskosten um bis zu 30 % zu senken. Das bedeutet mehr Geld in Ihrer Tasche und weniger Kopfschmerzen für Ihr Technikteam.
Wenn Sie Daten als Produkt behandeln, ist das möglich Gestalten Sie das Datenmanagement kundenorientierter. Das DaaP-Framework zwingt Sie dazu, darüber nachzudenken, wie Sie den Wert Ihrer Daten am besten an verschiedene Interessengruppen weitergeben können, anstatt sie in Silos zu horten. Dies kann wiederum zu einem besseren Datenmanagement und einer besseren Abstimmung zwischen Geschäftseinheiten und Datenteams führen.
Eva Miller, VP of Marketing bei Digital Silk, nutzt eine DaaP-Strategie, um „Maximieren Sie den Wert der Daten im gesamten Unternehmen, indem Sie sie als verwertbares Gut behandeln.“ Das Ergebnis? Sie haben ihren Unternehmensumsatz um 40 % gesteigert innerhalb Nur zwei Jahre und „verdoppelte den Webverkehr des Unternehmens.“
Daher, Daten sind Ihre wichtigste Investition – Ihr Produkt, Ihr Unternehmenswert und im Wesentlichen Ihr gesamtes Unternehmen.
Praxisbeispiele für Data-as-a-Product (DaaP) in Aktion
Fitbit sorgt mit seiner DaaP-Datenstrategie für Furore. Wie sieht es in anderen Branchen aus?
Banken
Wissen Sie, wie Sie Ihre Kreditwürdigkeit kostenlos überprüfen können? Das liegt daran, dass Banken betrachten Ihre Finanzdaten als Produkt, bietet Einblicke, die Ihnen helfen, bessere Entscheidungen zu treffen. Um Kunden bei der Verwaltung ihres Geldes zu unterstützen, nutzen Banken ihre riesigen Mengen an Finanzdaten, um Datenprodukte zu erstellen, die personalisierte Erkenntnisse und Empfehlungen liefern.
Rolls Royce
Der berühmte Luft- und Raumfahrtkonzern Rolls-Royce nutzt Daten, um das Fliegen sicherer und besser zu machen. Das Unternehmen baut personalisierte „digitale Zwillinge“ jedes Triebwerks und analysiert Daten, um zu verstehen, wie es funktioniert und was es braucht, um in Topform zu bleiben.
Die von ihnen analysierten Daten geben Piloten personalisierte Ratschläge zur Optimierung ihrer Flüge, basierend auf Faktoren wie Treibstoffeffizienz und Flugrouten. Und das Beste daran? All diese Vorteile von DaaP haben sich ausgezahlt. Rolls-Royce hat durch datengesteuerte Verbesserungen erstaunliche 8 bis 10 Millionen Pfund eingespart.
Die Climate Corporation
Landwirte haben einen harten Job. Sie müssen Entscheidungen über die Auswahl und den Anbau von Pflanzen treffen und sicherstellen, dass ihre Pflanzen richtig ernährt und bewässert werden.
Ein von Climate Corporation entwickeltes Datenprodukt, Climate FieldView, macht diesen Prozess für Landwirte einfacher und effizienter.
Climate FieldView sammelt und analysiert eine Menge Daten, wie Wettermuster, Bodenfeuchtigkeit und Pflanzengesundheit; um den Landwirten personalisierte Empfehlungen zu geben. Diese datengesteuerten Erkenntnisse helfen Landwirten, bessere landwirtschaftliche Entscheidungen zu treffen, landwirtschaftliche Praktiken zu optimieren und letztendlich die Erträge zu steigern.
Noch wichtiger ist, dass The Climate Corporation es ist Stärkung nachhaltiger landwirtschaftlicher Praktiken durch intelligente, datengesteuerte Entscheidungsfindung. Wenn Landwirte beispielsweise genau wissen, wie viel Wasser sie für ihre Felder benötigen, wird weniger Wasser verschwendet und somit werden die damit verbundenen Ökosysteme weniger geschädigt.
6 Schritte zur Implementierung einer DaaP-Datenstrategie
Okay, Sie sind von der Idee, Daten als Produkt zu behandeln, überzeugt, aber wo fangen Sie an?
Lassen Sie uns dies Schritt für Schritt durchgehen.
1. Identifizieren Sie Ihre Datenbestände
Welche Daten haben Sie bereits? Welche Daten möchten Sie sammeln, die möglicherweise einen Mehrwert schaffen könnten? Dies könnten Kundendaten, Transaktionsdaten, Sensordaten oder Social-Media-Daten sein.
Wenn die automatische Datenextraktion für Sie ein einschränkender Schritt ist, überlassen Sie uns die Erfassung aller benötigten Daten, während Sie bequem mit dem nächsten Schritt fortfahren!
2. Bewerten Sie die Qualität Ihrer Daten
Fragen Sie sich: Sind Ihre Daten genau, aktuell und zuverlässig? Schlechte Daten führen zu irreführenden Geschäftsinformationen. Es ist, als würden Sie eine Karte verwenden, auf der Straßen und Orientierungspunkte fehlen. Sie werden vielleicht irgendwann ans Ziel kommen, aber es wird viele falsche Abbiegungen, Zeitverschwendung und Frustration geben.
Auch hier können wir helfen.
3. Analysieren Sie Ihre Daten
Das ist der spaßige Teil. Erfahren Sie mehr über Muster, Trends und Zusammenhänge in Ihren Daten, indem Sie sie mit erweiterten Analysetools und Algorithmen für maschinelles Lernen analysieren.
4. Datenprodukte entwickeln
Der nächste Schritt besteht darin, Ihre Erkenntnisse in benutzerfreundliche Formate wie interaktive Dashboards, Berichte und APIs zu verpacken. Hier Der Schlüssel liegt darin, Datenprodukte zu erstellen, die Ihrer Zielgruppe einen echten Mehrwert bieten.
Letzte Woche sprach ich mit Laviet Joaquin, Marketingleiterin bei TP-Link, einem der weltweit führenden Anbieter von Wi-Fi-Lösungen. Sie sagt: „Bei TP-Link behandeln wir Daten mit der gleichen Sorgfalt wie Finanzanlagen.“
Sie gibt ein Beispiel für „Bereitstellung von Analysediensten für Unternehmen, die unsere Hardware nutzen, um ihre Netzwerkleistung zu verbessern.“
5. Erstellen Sie eine Monetarisierungsstrategie
Reden wir über den Elefanten im Raum: Geld. Warum sollte man Daten schließlich als Produkt betrachten, wenn man damit kein Geld verdienen kann?
Hierzu benötigen Sie eine Monetarisierungsstrategie. Sie können den Zugriff auf Ihre Daten auf Abonnementbasis anbieten, pro Nutzung abrechnen oder Ihre Daten an Dritte lizenzieren. Paradebeispiele hierfür sind die personalisierten Empfehlungssysteme von Netflix und Amazon.
6. Definieren Sie die Daten-Governance
Ein wichtiger Teil einer DaaP-Datenstrategie besteht darin, sicherzustellen, dass Ihre Daten sicher sind und den relevanten Vorschriften entsprechen. Ziel ist die Implementierung von Richtlinien und Verfahren, um sicherzustellen, dass sensible Daten geschützt, verwendet und aufbewahrt werden.
Daten als Unternehmenswert
Es ist an der Zeit, Ihre Perspektive zu ändern und Daten als das Unternehmensgut zu sehen, das sie wirklich sind: ein Produkt, das Ihrem Unternehmen zum Erfolg verhelfen kann. Daten als Produkt zu behandeln bedeutet:
- Inspirierende Kreativität und Innovation
- Suche nach neuen Einnahmequellen
- Für ein besseres Kundenerlebnis sorgen
Seien Sie flexibel, wiederholen Sie häufig und stellen Sie Ihre Kunden in den Mittelpunkt Ihrer Bemühungen.
Wenn Sie bereit sind, setzen Sie sich mit uns in Verbindung, um mit Phase eins Ihrer DaaP-Datenstrategie zu beginnen – dem Sammeln hochwertiger Daten in Echtzeit und großem Umfang.
