Der Stand der Datenprodukte im Jahr 2024

Vor kurzem hat man Data Products am Eingang des Gipfels der übertriebenen Erwartungen identifiziert, und es sind nur noch 2 oder 3 Jahre erforderlich, um das Plateau der Produktivität zu erreichen.

Es geht schnell voran für Data Products

Im Jahr 2019 veröffentlichte Zhamak Dehghani den ersten Blog über Data Mesh. Die Erwähnung von Produktdenken in einem Datenkontext war wahrscheinlich eine Premiere.

Im Laufe der 5 Jahre bis heute hat sich das Konzept vom Produktdenken über Daten als Produkt zu Data Products entwickelt. Es gibt laufende Diskussionen über den Unterschied zwischen Daten als Produkt und einem Data Product. Diese Diskussion würde zu weit führen, aber sie macht deutlich, dass der Begriff Data Product wahrscheinlich näher an seinem dritten Jubiläum ist als an seinem fünften.

Dennoch geht es schnell voran. Während GenAI an den Ständen jedes Anbieters auf größeren Daten-Konferenzen ein Trendthema ist, konzentriert sich der Inhalt auf der Bühne mehr auf Data Products. „Warum ist das so?“ könnten Sie fragen. GenAI ist das nächste coole Ding, und Anbieter fürchten, etwas zu verpassen, aber Unternehmen testen es gerade erst und haben noch keine Entscheidung getroffen, wo sie es einsetzen wollen. Data Products hingegen adressieren eine klare Herausforderung, mit der viele Unternehmen zu kämpfen haben; daher entstehen tiefgehende Inhalte.

Data Products konzentrieren sich auf die Verbesserung der Benutzererfahrung

Während ich schrieb, war mein ursprünglicher Titel für diesen Abschnitt „Data Products stellen sich der Herausforderung vieler Datenübergaben“. Doch dafür sind Datenverträge da. Und obwohl Datenverträge ein entscheidender Teil eines Data Products sind, ist ein Data Product weit mehr. Data Products können sogar von einem kleinen zentralen Datenteam ohne jegliche Datenübergaben aufgebaut werden und dennoch Wert bringen.

Data Products werden gezielt erstellt, sie beginnen mit WARUM. Durch Datenverträge und SLAs konzentrieren sich Data Products auf die Steigerung von Stabilität und Qualität. Und da Data Products „eine Kombination aus Daten und allem, was Sie benötigen, um die Daten zu nutzen“ sind, erhöht dies die Benutzerfreundlichkeit. Kurz gesagt: Data Products konzentrieren sich auf die Verbesserung der Benutzererfahrung des Verbrauchers. Als Randnotiz: Datenplattformen konzentrieren sich auf die Verbesserung der Benutzererfahrung von Produzenten oder Entwicklern von Data Products.

Doch Data Products haben noch keine präzise vereinbarte Definition

Es gibt zwei Gründe, warum Data Products den Gipfel der übertriebenen Erwartungen erreichen. Der erste ist ganz typisch: Immer mehr Unternehmen, über die frühen Anwender hinaus, übernehmen Data Products. Infolgedessen sehen immer mehr Menschen Data Products als eine magische Lösung für all ihre Probleme und interessieren sich dafür. Andererseits, und vielleicht beunruhigender, gibt es noch keine präzise vereinbarte Definition. Je nachdem, welchem Anbieter man zuhört, kann die Definition eines Data Products abweichen. Obwohl das Ziel des Produktdenkens recht klar ist, ist noch keine vereinbarte Lösung entstanden. Es geht um Datenverträge, Datenzugriff, und ja, Datenbesitz ist entscheidend. Doch wie es tatsächlich aussieht und das minimale Set an Funktionen variiert nach wie vor erheblich zwischen den Implementierungen.

Es ist diese Unsicherheit, die Unternehmen schnell in eine Phase der Enttäuschung führen wird. Zu wissen, was zu lösen ist, aber nicht zu wissen, wie, wird große Frustrationen verursachen. Glücklicherweise arbeiten einige frühe Anwender, insbesondere diejenigen, die eine föderierte Arbeitsweise anwenden und viele Datenübergaben haben, an diesen Grundlagen. Das ist genau der Grund, warum Data Products dazu bestimmt sind, das Plateau der Produktivität eher früher als später zu erreichen.

Wir erkunden jetzt die kollaborative Natur von Data Products

Wie Gartner feststellt, wird es 2 bis 3 Jahre dauern, um dieses Plateau der Produktivität zu erreichen. Was passiert also gerade jetzt? Wie bereits erwähnt, sind die frühen Anwender, und sicherlich diejenigen, die sich in Richtung einer föderierten Arbeitsweise von Datenmitarbeitern bewegen, die, die darauf drängen, dieses Plateau recht früh zu erreichen. Zunächst haben sie sich darauf konzentriert, Produktdenken in Daten einzuführen. Dies hat dazu geführt, dass die ersten Data Products in einem isolierten Ansatz erstellt wurden.

Viele frühe Anwender haben ihre föderierte Reise mit einer begrenzten Anzahl von Teams oder Geschäftsfeldern gestartet. Die Komplexität zu reduzieren, indem die Abhängigkeiten von Teams minimiert werden, hat die Möglichkeit des Erfolgs der initialen Entwicklung von Data Products erhöht. Der nächste Schritt besteht wiederum darin, Daten-Silos aufzubrechen, was diesen Unternehmen ermöglichen wird, das volle Potenzial der föderierten Arbeitsweise freizuschalten. Dazu gehört die Zusammenarbeit an Data Products durch Pull-Requests, die Einführung einer unternehmensweiten Governance für Data Products und vieles mehr.

Die benötigten Fähigkeiten zu definieren und Funktionen in die Datenplattform zu entwerfen und zu integrieren, um die kollaborative Natur von Data Products zu unterstützen, ist derzeit der Fokus vieler Datenplattform-Teams. Zusammen mit gut definierten Governance-Prozessen, automatisiert durch diese Fähigkeiten, wird dies zu einem reifen Zustand der Entwicklung von Data Products führen. Es ist die letzte Hürde, um das Plateau der Produktivität zu erreichen. Und da dies voraussichtlich in den nächsten 2 oder 3 Jahren eintreten wird, bin ich ziemlich zuversichtlich zu sagen: Data Products sind hier, um zu bleiben.

Erfahren Sie mehr über Data Products und Datenmanagement auf der Website des Data Product Portals.