Was ist ein Data Product?

Roger Wernli hält am swissICT Symposium am 14. November ein Referat im Stream «Kontrovers» zum Thema «Als Startup das Luxussemtent erobern – von einer Idee zur Online-Matching-Plattform».

Diskussionen zu Big Data sind allgegenwärtig. Wer der in der Lage ist Daten zu sammeln und zu verstehen hat neue Möglichkeiten, sogenannte Datenprodukte (Data Products) zu entwickeln. Ein Data Product schafft einen hohen Kundennutzen. Dieser Nutzen besteht aus verwendeten Daten, welche aber nicht explizit direkt angeboten werden müssen.

Wem dies gelingt, kann es bis zum Leader einer Industrie schaffen (Beispiele: Google für Search; Amazon für Retail; Airbnb für Roomsharing usw.)

Sind datengetriebene Produkte nur für die Big-5 vorbestimmt?

Auch ohne Big Data können Data Products entwickelt werden. Wir erhalten vermehrt Anfragen und diskutieren Ideen von Firmen und Startups, welche ihr Businessmodell auf sogenannten Data Products aufbauen.

Ein paar Ideen und Beispiele aus unserer Praxis:

Data Products für Benchmarking- und Vergleichsportale
Data Products für Trend- und Vorhersage-Systeme
Data Products für eCommerce-Ökosysteme
Data Products für Empfehlungssysteme
Matching von Anbieter und Nachfrager als Multi-Sided-Plattform

Benchmarking-Projekte sind die einfachsten Ansätze. Dies ist eine der häufigsten Arten, wie heute Daten verwendet werden um Kunden einen Mehrwert zu bieten. Grundsätzlich ist Benchmarking kein neues Thema.

Neu ist, dass fast jeder Prozessschritt messbar ist: Online-Händler messen die Konversion, HR-Abteilungen den Rekrutierungsprozess, Onlineplattformen machen A/B-Testing, Newsletter-Kampagnen tracken Öffnungs- und Klickraten. Alles zusammen ermöglicht neue Erkenntnisse über die Touchpoints und die Customer-Journey.

So ist auch unser Projekt WatchAdvisor im Kern ein Data Product (hier erklären wir das Projekt in 2 Minuten) – Uhrendaten und Spezifikationen als Datenkatalog, Verzeichnis der Uhrenmarken, Retailer und Profildaten von Uhrenliebhabern.

Durch Benchmarking werden Werte geschaffen welche unmittelbar zu einem Datenmarkt führen: Durch das Zusammenbringen von Brands, Retailer und Uhrenfans wird ein Ökosystem erschaffen, welches durch ein Benchmarking und Recommendations einen Mehrwert für die gesamte Branche schafft.

Weitere Informationen: