In Daten ertrinken, durstig nach Erkenntnissen
Viele Organisationen finden sich heute in einem Meer aus Daten wieder. Informationen strömen aus Vertriebssystemen, Marketingtools, betrieblichen Datenbanken, Websites und unzähligen anderen Quellen herein. Dennoch kann es sich in vielen Fällen schwierig gestalten, klare, vertrauenswürdige Antworten auf Geschäftsfragen zu erhalten. Daten scheinen oft in verschiedenen Abteilungen oder Systemen gefangen zu sein, schwer aufzufinden, schwer zu verstehen und manchmal unzuverlässig. Es ist eine häufige Frustration: jede Menge Rohdaten, aber ein echter Durst nach handlungsfähigen Erkenntnissen.
Was wäre, wenn es einen besseren Weg gäbe? Was wäre, wenn Organisationen anfangen würden, Daten nicht länger als technisches Nebenprodukt von Betriebsabläufen zu behandeln, sondern vielmehr als ein Produkt? Das bedeutet, bei den 'Konsumenten' der Daten — also Kollegen, Analysten, Datenwissenschaftlern, anderen Teams — an 'Kunden' zu denken und Datenangebote speziell zur effektiven Deckung ihrer Bedürfnisse zu gestalten. Diese Perspektivänderung ist der Kern eines Konzepts, das immer mehr an Bedeutung gewinnt: das „Data Product“. Es bedeutet einen Wandel weg von einfach nur Daten sammeln hin zur aktiven Verwaltung und Verpackung als wertvolles, konsumierbares Kapital. Es handelt sich dabei nicht nur um eine technische Veränderung, sondern um eine andere Denkweise hinsichtlich der Rolle und des Wertes von Daten innerhalb des Unternehmens.
Was also genau IST ein Data Product? (Einfach gehalten)
In einfachen Worten ist ein Data Product ein sofort einsatzbereites, verlässliches und verständliches Paket von Daten, das für einen bestimmten Zweck oder eine bestimmte Zielgruppe entworfen ist. Betrachten Sie es als den Unterschied zwischen einer Box mit rohen, unverarbeiteten Zutaten, die an Ihre Haustür geliefert werden, und einer Kochbox. Die Kochbox enthält nicht nur die Zutaten, sondern auch das Rezept, Nähwertinformationen und vielleicht sogar vorbereitete Gemüsestücke – alles, was benötigt wird, um ein bestimmtes Gericht leicht zubereiten zu können.
Gleichermaßen ist ein Data Product nicht nur rohe Daten. Es ist eine abgeschlossene, einsetzbare Einheit, die die Daten mit allem, was für ihren effektiven Verbrauch benötigt wird, bündelt.
Dieses Paket enthält oft:
- Die Daten selbst: Die Kerninformationen, ob roh, bereinigt, aggregiert oder abgeleitet.
- Metadaten: Daten über die Daten – Beschreibungen von Feldern, Definitionen, Herkunft, Qualitätsmetriken (wie ein Produktetikett).
- Code: Die Logik, die zum Erstellen oder Zugreifen auf die Daten verwendet wird (z. B. Transformationsskripte, API-Zugriffs-Code).
- Zugriffsinformationen: Wie auf Daten zugreifen und sie verwenden.
- Service Level Objectives (SLOs): Versprechen hinsichtlich Qualität, Frische und Zuverlässigkeit.
Die grundlegende Idee ist, bewährtes Produktdenken auf die Datenwelt anzuwenden. Es geht darum, datenbasierte Lösungen aus der Sicht der Kunden zu gestalten, um spezifische Probleme zu lösen oder bestimmte Analysen zu ermöglichen, und damit die kleinste wertvolle Einheit der analytischen Daten zu schaffen. Es handelt sich um einen gezielten Versuch, über die einfache Datenaufbewahren hinauszugehen und etwas wirklich Zweckmäßiges und Wertvolles an sich selbst zu erschaffen.
Es ist wichtig, Data Products von traditionelleren Konstrukten in der Datenengineering abzugrenzen.
Zum Beispiel:
Traditionelle Batch-Läufe: Diese sind oft nächtliche (oder periodische) Übertragungen großer Datenmengen roher oder minimal verarbeiteter Daten aus Quellsystemen in ein zentrales Repository wie ein Data Warehouse oder Data Lake. Während sie einem Zweck für Datenkonsolidierung dienen, fehlen ihnen in der Regel reiche Metadaten, klare Eigentumsverhältnisse, definierte SLOs und direkte Nutzbarkeit für spezifische Geschäftsanforderungen, die ein Data Product charakterisieren. Konsumenten müssen oft signifikante nachgelagerte Arbeit leisten, um diese Daten nutzbar zu machen.
Einfache Daten-APIs: Obwohl APIs den Zugriff auf Daten ermöglichen, ist ein einfacher API-Endpunkt, der einfach nur rohe Datentabellen sichtbar macht oder Daten ausgibt, ohne umfassende Metadaten, Qualitätsgarantien oder eine klare Definition seines Verwendungszwecks und Lebenszyklusverwaltung zur Verfügung zu stellen, kein Data Product. Eine API für Data Products ist ein Schnittstelle zu einem gut verwalteten, verlässlichen und verständlichen Datenkapital, vollständig mit allen unterstützenden Komponenten.
Hier kommt das Konzept „Datenverträge“ ins Spiel. Ein Data Product, mit seinen expliziten SLOs, Schemadefinitionen, Metadaten und Qualitätsgarantien, verkörpert im Wesentlichen einen Datenvertrag zwischen dem Produzenten der Daten und seinen Verbrauchern. Dieser Vertrag stellt sicher, dass Verbraucher verstehen, was sie erhalten, wie sie es verwenden können und welchen Grad an Zuverlässigkeit sie erwarten können. Wenn sich das Data Product ändert (z. B. Schemaevolution, Änderungen in Datensemantiken), bietet der Vertrag einen Rahmen für die Verwaltung dieser Änderungen und deren Kommunikation an die Verbraucher, wodurch Unterbrechungen in nachgelagerten Prozessen vermieden und Vertrauen in die Daten gefördert wird. Datenverträge sind ein Mechanismus, um die Zuverlässigkeit und Vertrauenswürdigkeit, die in der Data Product-Philosophie inhärent sind, durchzusetzen.
Die Geburt der Data Product-Idee
Der Begriff „Data Product“ wurde um 2019 prominent, größtenteils dank Zhamak Dehghani von ThoughtWorks. Sie führte es als Hauptprinzip - „Daten als Produkt“ - in einem breiteren Architekturkonzept ein, genannt Data Mesh.
Data Mesh selbst entstand als Paradigmenwechsel, um die Einschränkungen traditioneller, zentralisierter Datenansätze wie Data Warehouses und Data Lakes zu überwinden, die oft in großen Organisationen zu Engpässen werden. Statt einer einzigen zentralen Gruppe, die alle Daten verwaltet, spricht sich Data Mesh für eine Dezentralisierung des Datenbesitzes auf bestimmte Geschäftsbereiche (wie Marketing, Vertrieb, Finanzen) aus.
In einer so dezentralisierten Welt sind gut definierte, hochwertige, leicht austauschbare Dateneinheiten entscheidend. Data Products dienen als wesentliche Bausteine, die es verschiedenen Domänenteams ermöglichen, Daten effektiv zu erstellen, zu teilen und zu konsumieren, ohne sich ausschließlich auf ein zentrales Datenteam verlassen zu müssen. Das Verständnis dieser Herkunft klärt, warum Data Products zunehmend wichtig werden: Sie sind ein Schlüssel-Enabler für die Skalierung von Datennutzung und Innovation in modernen, komplexen Organisationen, indem sie dezentralisierte Datenteilung und -besitz erleichtern.
Was lässt ein Data Product strahlen? (Schlüsselqualitäten)
Nicht alle Daten qualifizieren sich als Data Product. Um diesen Titel zu verdienen, muss es bestimmte Eigenschaften aufweisen, die es wirklich nützlich und verlässlich für seine Verbraucher machen. Diese Eigenschaften sprechen direkt die häufigen Frustrationen an, die Menschen erleben, wenn sie mit Daten arbeiten. Die Schlüsselmerkmale umfassen:
1. Auffindbar: Benutzer müssen in der Lage sein, die Data Products relevant für ihre Bedürfnisse leicht zu finden, ähnlich wie eine Suche in einem Online-Katalog. Dies umfasst häufig einen dedizierten „Data Product-Katalog“, in dem verfügbare Produkte gelistet und durchsuchbar sind. Dies löst das „Ich kann die Daten, die ich benötige, nicht finden“-Problem.
2. Verständlich (selbstbeschreibend): Ein Data Product sollte klare Dokumentation und Metadaten enthalten, die erklären, was es enthält, was die Felder bedeuten, wie es erstellt wurde und seinen Verwendungszweck — ähnlich einer klaren Produktetikettierung. Dies löst die „Ich habe Daten gefunden, aber ich weiß nicht, was sie bedeuten oder ob sie für mich geeignet sind“-Herausforderung.
3. Vertrauenswürdig: Verbraucher müssen Vertrauen in die Qualität, Genauigkeit und Aktualität der Daten haben. Data Product erreichen dies durch Transparenz über die Qualitätsstandards (oft definiert als Service Level Objectives oder SLOs) und wie gut sie eingehalten werden. Denken Sie an eine vertrauenswürdige Marke, die für Zuverlässigkeit bekannt ist. Dies löst das „Ich traue diesen Daten nicht“-Problem.
4. An sich wertvoll: Ein Data Product sollte einen eigenen Wert bieten, ohne zwingend mit viele andere Datensätzen verbunden werden zu müssen, um nützlich zu sein. Es repräsentiert ein kohärentes und sinnvolles Informationskonzept. Dies gewährleistet, dass Benutzer sofort etwas Nützliches erhalten, nicht nur rohe Teile, die einen komplexen Zusammenbau bedürfen.
Andere wichtige Merkmale sind oft Adressierbar (über eine eindeutige, stabile Position), Zugänglich (verwendbar mit Standardwerkzeuge wie SQL oder APIs), Interoperabel (leicht mit anderen Data Products kombinierbar) und Sicher (mit angemessenen Zugangskontrollen). Zusammen bilden diese Merkmale den 'Vertrag' zwischen dem Produzenten des Data Products und seinen Verbrauchern, um eine positive Benutzererfahrung zu gewährleisten.
Data Products in der Praxis (reale Beispiele)
Data Products sind nicht nur theoretischer Natur; sie existieren in vielen Formen, oft als Antrieb hinter vertrauten Anwendungen und Geschäftsprozessen. Sie gehen über einfache Datensätze hinaus. Beispiele sind:
Insight-basierte Produkte: Diese liefern verarbeitete Informationen, die bereit für Entscheidungsfindungen sind.
- Ein Vertriebsleistungs-Dashboard, das wichtige Metriken wie Umsatz, Pipeline und regionale Leistung für Vertriebsmanager zeigt.
- Ein für Bankkunden automatisch berechnetes Kreditrisikoprofil zur Vereinfachung von Kreditanträgen.
- Persönliche Finanzeinsichten von Apps wie YNAB oder Mint, die Ausgabenmuster analysieren.
Algorithmen / Automatisierte Produkte für die Entscheidungsfindung: Diese verwenden Daten, um automatisierte Aktionen oder komplexe Empfehlungen anzustoßen.
- Empfehlungssysteme auf Plattformen wie Netflix oder Amazon, die Filme oder Produkte basierend auf dem Benutzerverhalten vorschlagen.
- Vorhersageanalysesysteme wie Zillow, die Immobilienwerte schätzen oder Modelle, die Kundenabwanderung vorhersagen.
- GPS-Navigations-Apps, die Echtzeit-Routenführung bereitstellen.
Master-basierte Produkte: Diese bieten eine konsolidierte, standardisierte Sicht auf wichtige Geschäftseinheiten.
- Ein konsolidierter „Goldener Kundendatensatz“, der Informationen aus CRM, Vertriebs- und Support-Systemen für eine einheitliche Kundensicht in Marketingkampagnen kombiniert.
Datensatz- / Daten als Serviceprodukte: Diese bieten Zugang zu kuratierten oder Rohdaten, oft über APIs.
- Ein Wettervorhersage-API, die von verschiedenen Anwendungen zum Anzeigen von Wetterinformationen verwendet wird.
- Ein dynamisch gepreister Produktdatensatz für den E-Commerce, der Preise basierend auf Lagerbeständen und Ablaufdaten anpasst.
- Bereinigte und dokumentierte Wettbewerbspreisdaten, die als Tabellenkalkulation oder Datenbanktabelle bereitgestellt werden.
Diese Beispiele verdeutlichen die Vielfalt von Data Products. Ob es sich um einen einfachen Bericht, ein komplexes maschinelles Lernmodell oder einen grundlegenden Datensatz handelt, der gemeinsame Faden ist die Anwendung des „Produktdenkens“ – Design, Verpacken und Verwalten des Datenkapitals für Benutzerfreundlichkeit, Zuverlässigkeit und Wert.
Schlussfolgerung: Warum sind Data Products wichtig?
Daten als Produkte zu behandeln, bedeutet nicht, nur neues Jargon zu übernehmen; es ist ein praktischer Ansatz zur Überwindung häufiger Datenherausforderungen. Durch die Konzentration auf die Bedürfnisse von Datenverbrauchern und Anwendung von Prinzipien des Produktmanagements, können Organisationen ihre Daten benutzerfreundlicher, verständlicher, vertrauenswürdiger und besser zugänglich machen.
- Auffindbar: Einfacher für Menschen, das Gewünschte zu finden.
- Verständlich: Klarere Bedeutung und Kontext.
- Vertrauenswürdig: Höhere Qualität und Zuverlässigkeit.
- Zugänglich & Benutzbar: Einfacher in Analysen und Workflows zu integrieren.
Letztendlich zielt die Zielsetzung von Data Products darauf ab, Datenbarrieren aufzubrechen, Zusammenarbeit zu fördern und mehr Menschen in der Organisation die Nutzung von Daten für fundiertere und schnellere Entscheidungen zu ermöglichen. Es hilft, Daten von einer komplexen technischen Herausforderung zu einem verfügbaren Vermögen zu machen, das Innovation ankurbelt und greifbaren Geschäftswert erzielt.
Zukunftsaussicht: Data Products und der Aufstieg von Agenten-KI
Die Prinzipien, denen Data Products zugrunde liegen, werden mit dem rasanten Fortschritt von Agenten-KI noch entscheidender werden. Agenten-KI-Systeme, die autonom Ziele erreichen, indem sie mit ihrer Umgebung interagieren und verschiedene Werkzeuge nutzen, hängen stark von zuverlässigen, verständlichen und handlungsfähigen Daten ab.
Auf welche Weise Data Products den Einsatz und die Akzeptanz von Agenten-KI positiv beeinflussen können:
Treibstoff für autonome Agenten: KI-Agenten benötigen qualitativ hochwertige, kontextreiche Daten, um informierte Entscheidungen zu treffen und Aufgaben effektiv auszuführen. Data Products bieten dies von Natur aus:
- Auffindbarkeit: Agenten können die von ihnen benötigten Daten programmgesteuert über Data Product-Kataloge finden.
- Verständlichkeit: Reiche Metadaten ermöglichen es Agenten, die Daten korrekt zu interpretieren.
- Vertrauenswürdigkeit: SLOs und Qualitätsgarantien gewährleisten, dass Agenten auf zuverlässige Informationen zugreifen und die Effektivität autonomer Handlungen verbessern.
- Zugänglichkeit: Standardisierte Zugriffsmechanismen (wie für Data Products entworfene APIs) erleichtern es Agenten, Daten zu konsumieren.
Ermöglicht komplexen Werkzeuggebrauch: Agenten-KI hängt oft von der Nutzung mehrerer Werkzeuge und Datenquellen ab. Data Products können als standardisierte, verlässliche „Werkzeuge“ im Werkzeugkasten eines Agenten dienen. Ein Agent, der beispielsweise mit Marktanalyse betraut ist, könnte nahtlos auf einen „Verifizierten Vertriebsdatensatz“, einen „Kuratierten Wettbewerbs-Insight-Datensatz“ und einen „Echtzeit-Social-Sentiment-Datensatz“ zugreifen, um einen umfassenden Bericht zu synthetisieren.
Verbessert Sicherheit und Governance: Bei zunehmender Autonomie von KI-Agenten ist es wichtig, sicherzustellen, dass sie innerhalb ethischer und sicherer Grenzen operieren. Data Products mit klarer Herkunft, Abstammung und integrierter Governance (z. B. Zugangskontrollen, Nutzungsbestimmungen eingebettet in den Metadaten) können bei der Verwaltung der von einem Agenten zugänglichen Daten und der Nutzung unterstützen. Dies fördert die verantwortungsvolle KI-Entwicklung.
Beschleunigt Agentenentwicklung und -bereitstellung: Wenn Daten als gut definierte Produkte verfügbar sind, können Entwickler KI-Agenten schneller erstellen und bereitstellen. Sie verbringen weniger Zeit mit Datenaufbereitung und mehr Zeit mit der Kernlogik und -fähigkeiten des Agenten.
Erleichtert die Zusammenarbeit zwischen Mensch und Agent: Wenn sich sowohl Menschen als auch KI-Agenten auf denselben vertrauenswürdigen Data Products verlassen, wird die Zusammenarbeit nahtloser. Menschen können die von einem Agenten verwendeten Daten leicht verstehen, die Ergebnisse validieren und notfalls eingreifen.
Verbindung zum Modellkontextprotokoll (MCP) von Anthropic:
Die Vision von Data Products stimmt mit aufkommenden Standards wie dem Modellkontextprotokoll (MCP) von Anthropic überein. MCP ist ein offenes Protokoll, das darauf ausgelegt ist, die Verbindung von KI-Modellen (einschließlich derer, die Agenten antreiben) mit externen Datenquellen und -werkzeugen zu standardisieren.
Data Products stellen ideale Kandidaten für die Exposition über MCP-Server dar. Durch Verpacken von Daten, Metadaten, Zugriffslogik und Qualitätssicherungen in ein Data Product schaffen Organisationen eine zuverlässige „Kontextquelle“ für einen KI-Agenten, der sich über MCP verbindet. Dies bietet mehrere Vorteile:
- Standardisierter Zugriff: MCP bietet einen „USB-C-Anschluss für KI“, eine standardisierte Möglichkeit für Agenten, sich in verschiedene Datenquellen einzuklinken. Data Products, die über MCP verfügbar gemacht werden, werden zu verbrauchsbereiten Bausteinen für beliebige MCP-kompatible Agenten.
- Verbessertes Kontextangebot für LLMs: Agentensysteme nutzen häufig Large Language Models (LLMs). Data Products können diesen LLMs über MCP reiche, strukturierte und vertrauenswürdige Kontexte bereitstellen, was zu genaueren, relevanteren und verlässlicheren Antworten und Handlungen des Agenten führt. Anstelle eines LLM, welches ausschließlich auf seine Schulungsdaten zurückgreift, kann es auf frische, domänespezifische und hochwertige Informationen von dedizierten Data Products zugreifen.
- Sichere und Governed-Datenaustausch: MCP zielt darauf ab, sichere Verbindungen zu ermöglichen. Wenn Data Products mit ihren eigenen Sicherheits- und Governance-Funktionen über MCP zugänglich sind, wird der kontrollierte Zugriff auf sensible Informationen für KI-Agenten verstärkt.
Letztendlich bieten Data Products gut strukturierte, zuverlässige und verwaltete „Was“ (das Datenkapital selbst), während Protokolle wie MCP das standardisierten „Wie“ (den Mechanismus für KI-Agenten, auf dieses Kapital zuzugreifen und es zu nutzen) bereitstellen. Zusammen können sie die Entwicklung und vertrauenswürdige Adoption von fortschrittlichen Agenten-KI-Systemen erheblich beschleunigen und es diesen ermöglichen, organisatorische Daten effektiver und sicherer zu nutzen, um Geschäftswerte zu erzielen.
