Rund um das Thema Datenprodukte ging es im Interview mit Dr. Andreas Böhm, Gründer und Geschäftsführer von One Data. Im Rahmen unserer Reihe „Datenhelden” diskutierte er mit Gastgeber Dr. Gero Presser über die Bedeutung von Datenprodukten und darüber, wie Unternehmen den Wert von Daten durch eine dezentrale Verantwortung steigern können.
Zur Aufzeichnung des Interviews: https://www.youtube.com/watch?v=o90Ld-OeDH0
Datenprodukte: Dezentrale Verantwortung für bessere Entscheidungen
Schon früh in seiner Karriere entdeckte Andreas Böhm seine Leidenschaft für Daten und erkannte das Potenzial, den Wert von Daten für Unternehmen zu erhöhen. Bereits mit 23 Jahren gründete er sein erstes Unternehmen im Bereich Statistik-Beratung, lange bevor Schlagworte wie Data Science und Big Data bekannt waren. Mit seinem Unternehmen One Data, das er vor rund zehn Jahren ins Leben rief, verfolgt er das Ziel, Daten deutlich besser nutzbar zu machen und Unternehmen dabei zu unterstützen, effizienter zu werden und nachhaltige Entscheidungen auf Grundlage von Daten zu treffen.
Auf die Frage, was genau die Idee von Datenprodukten ist, betont Andreas Böhm den Aspekt, dass mit diesem Ansatz Daten nicht als Abfallprodukt, sondern als aktiver Teil des Wertschöpfungsprozesses betrachtet werden. Wer beispielsweise verantwortlich für das Personal in einem Unternehmen ist, ist auch verantwortlich dafür sicherzustellen, dass die Daten über den Personalstamm sauber gepflegt sind. Heißt also, Daten werden wie ein Produkt behandelt, das der Organisation bereitgestellt wird.
„Diese dezentrale Veränderung ist der wichtige Aspekt, der hier den sehr großen Unterschied macht”, sagt Andreas Böhm. „Die größte Veränderung im Gegensatz zu zentralen Ansätzen ist der Mindshift dahingehend, wer Daten bereitstellt und wer mit welchen Daten welche Entscheidungen trifft.”
Dezentrale Datenorganisation und Governance
Einen großen Vorteil der dezentralen Datenorganisation sieht Andreas Böhm in der besseren Qualität der Daten. Da die Daten von den Personen generiert und gepflegt werden, die in den Fachbereichen dafür verantwortlich sind, können Fehler vermieden und die Datenqualität sichergestellt werden. Zudem schaffe die dezentrale Verantwortung ein gesteigertes Bewusstsein für Daten im gesamten Unternehmen. Auch werde die Effizienz gesteigert, da Entscheidungen schneller getroffen werden können und nicht auf die Bereitstellung neuer Daten durch die IT gewartet werden muss.
Um sicherzustellen, dass Daten auch in einer dezentralen Organisation zusammenkommen, kann ein zentrales Team für Governance und Übersicht sorgen. Transparenz über die vorhandenen Daten und deren Verfügbarkeit ist entscheidend, um eine Gesamtsicht zu ermöglichen und die Daten effektiv nutzen zu können. Dabei kann ein Datenkatalog hilfreich sein, aber auch Tools und Plattformen, die die Daten für die Business-Anwender nutzbar machen.
Als konkretes Beispiel dafür, wie die Nutzung von Datenprodukten in Unternehmen Mehrwert schaffen kann, führte Andreas Böhm ein Unternehmen an, das durch eine dezentrale Produktionsüberwachung über verschiedene Werke hinweg die Vergleichbarkeit verbessern und Effizienzsteigerungen erzielen konnte. Auch die Optimierung von zentralen Kennzahlen oder Inventarverwaltung waren durch die Verbindung dezentraler Datenprodukte möglich. Diese Beispiele zeigen, wie Datenprodukte dazu beitragen können, komplexe Probleme in globalen Organisationen zu lösen und eine nachhaltige Wirtschaftlichkeit zu gewährleisten.
Trendthema Data Mesh und die Zukunft der Datenprodukte
Schließlich ging es noch um das Trendthema Data Mesh im Zusammenhang mit Datenprodukten. Data Mesh, so Andreas Böhm, sei ein interessanter Ansatz, der aber organisatorisch komplex umzusetzen sein kann. Dennoch sieht er eine wertvolle Idee von Data Mesh im Datenprodukt-Gedanken: „Das Schöne an diesem Gedanken ist, dass man damit einfach in einem Fachbereich starten kann, indem man sich auf wenige kleine, greifbare Datenprodukte fokussiert, und diesen Prozess nicht gleich im ganzen Unternehmen einführen muss.” Deshalb machen Datenprodukte auch in Unternehmen Sinn, die zentral organisiert sind, ohne sich sofort in Richtung Mesh bewegen zu müssen.
Was die Zukunft von Datenprodukten und die Weiterentwicklung von One Data angeht, verweist Andreas Böhm auf die Methodiken und Fähigkeiten von Large Language Modellen (LLM), die bereits jetzt schon ins Produkt aufgenommen wurden. LLM, so seine Einschätzung, bringen einen hohen Produktivitätszuwachs für Business-Anwender: „Ich glaube, dass Large Language Modelle eine extreme Unterstützung sein können, den Prozess zu beschleunigen, Daten zu bekommen, die man braucht, um Entscheidungen treffen zu können. Da ist der Einsatz von Large Language Modellen wirklich ein Game Changer.” Er hebt jedoch hervor, dass der Fokus dabei immer auf dem Kundennutzen liegen sollte.
Die zukünftige Entwicklung sieht er in der Demokratisierung von Daten und Entscheidungen, indem Fachbereiche durch Large Language Modelle in die Lage versetzt werden, Dinge zu tun, die sie vorher nicht konnten. „Das ist eine signifikante Veränderung, wie Menschen mit Daten umgehen werden.”
