Alles, was Sie über Datenprodukte wissen müssen

#Daten #Datenintelligenz #Daten-Netzwerk

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Zusammenfassung

Data Mesh regt Unternehmen dazu an, Daten als Produkt und nicht nur als technische Ressource zu betrachten.
Um dies gut zu meistern, benötigen Teams eine produktorientierte Denkweise, die damit beginnt, Nutzer und das zu lösende Problem zu verstehen.
Zwei Grundprinzipien lauten: sich zunächst auf das Problem und erst dann auf die Lösung zu konzentrieren und in Form von Gesamtprodukten statt in einzelnen Funktionen zu denken.
Die Entwicklung eines Datenprodukts erfordert klare Antworten auf die Fragen nach dem Problem, den Nutzern, der Vision und der dahinterstehenden Strategie.
Das Denken in Datenprodukten trägt dazu bei, dass Datensätze so konzipiert werden, dass sie einen echten Mehrwert bieten und konkrete Nutzer erfüllen.

In den letzten Jahren hat sich in der Datenmanagement und Analyselandschaft mit dem Aufkommen des Data Mesh Framework ein Paradigmenwechsel vollzogen. Data Mesh wurde 2019 von Zhamak Dehghani entwickelt und ist ein Framework , das einen dezentralen und bereichsorientierten Ansatz für die Datenverwaltung verfolgt. Eine bemerkenswerte Disziplin in der Data Mesh-Architektur besteht darin, Daten als Produkt zu behandeln und das Konzept der "Datenprodukte" einzuführen. Der Begriff "Datenprodukt" wird jedoch oft ohne ein klares Verständnis seines Wesens verwendet. In diesem Artikel erfahren Sie alles, was Sie über Datenprodukte und das Denken in Datenprodukten wissen müssen.

Umstellung auf Produktdenken

Damit Unternehmen Daten als Produkte behandeln und ihre Datensätze in Datenprodukte umwandeln können, müssen die Teams zunächst zu einer produktbezogenen Denkweise übergehen. Laut J. Majchrzak et al. in Data Mesh in Action,

Product Thinking dient als Problemlösungsmethode, bei der ein umfassendes Verständnis der Nutzer und des Kernproblems im Vordergrund steht, bevor der Produktentstehungsprozess in Angriff genommen wird. Das primäre Ziel ist es, die Lücke zwischen den Nutzer und der vorgeschlagenen Lösung zu schließen.

In ihrem Buch heben sie zwei Hauptprinzipien hervor:

Liebe das Problem, nicht die Lösung: Bevor man mit der Designphase eines Produkts beginnt, ist es unerlässlich, sich ein Verständnis für die Nutzer und das spezifische Problem, das gelöst werden soll, zu verschaffen.
Denken Sie in Produkten, nicht in Funktionen: Auch wenn man natürlich dazu neigt, sich auf das Hinzufügen neuer Funktionen und die Anpassung von Assets zu konzentrieren, ist es entscheidend, Daten als ein Produkt zu betrachten, das Nutzer direkt erfüllt.

Bevor man also einen Datensatz vorstellt, muss man sich im Sinne des Produktdenkens grundlegende Fragen stellen: