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The Data Brothers Podcast
#067 Wie verstehen wir Datenprodukte?

#067 Wie verstehen wir Datenprodukte?

The Data Brothers vor 2 Jahren

Was sind Datenprodukte? In unserem Podcast betrachten wir sie aus der Sicht der Ersteller und Konsumenten, und wie sie echten Mehrwert bieten können. Sie sollten qualitativ hochwertig und benutzerfreundlich sein, um den vollen Nutzen zu entfalten.

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Podcast

The Data Brothers

102 Episoden

Ein Daten Roadtrip durch das Thema Business Intelligence

Technologie

Podcaster:innen

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Datenprodukte sind speziell entwickelte Anwendungen, Tools oder
Systeme, die aus vorhandenen Daten nützliche Informationen und
Erkenntnisse generieren. Sie entstehen durch Prozesse, die Daten
sammeln, verarbeiten, analysieren und präsentieren, um sie für
Nutzer wertvoll und zugänglich zu machen. Aber ist das wirklich
alles? Gibt es klare Definitionen, was dazu gehört, wie
beispielsweise Berichte, Dashboards, Algorithmen, APIs oder ganze
Analytikplattformen? Oder sind diese Themen unterschiedlich, weil
jeder eine andere Sicht auf die Inhalte von Datenprodukten hat?
Beginnt man mit der Sammlung von Daten aus unterschiedlichen
Quellen oder klar festgelegten Systemen? Obwohl diese Themen für
den Endverbraucher oft uninteressant sind, sind sie entscheidend
für die Qualität und Inhalte der Datenprodukte. Welche Perspektiven
gibt es bei der Erstellung und Nutzung von Datenprodukten? Aus
Sicht des Erstellers eines Datenprodukts sind mehrere Elemente
wichtig. Dazu gehören ein Prüfsiegel zur Qualitätssicherung, eine
klare Spezifikation der Anforderungen, ein Handbuch zur Nutzung und
die Bewerbung des Produkts. Aus Sicht des Konsumenten liegt der
Schwerpunkt auf der Bedienbarkeit. Ein Datenprodukt muss so
gestaltet sein, dass der Nutzer es leicht verstehen und anwenden
kann, um die Akzeptanz zu maximieren. Datenprodukte sollen dazu
beitragen, datengetriebene Entscheidungen zu erleichtern und die
Effizienz sowie die Genauigkeit von Geschäftsprozessen zu steigern.
Sehen Andreas und Marcus das genauso wie viele Experten oder haben
sie dazu eine andere Meinung? Welche Erfahrungen haben sie in Ihren
BI-Projekten damit gemacht? Natürlich gibt es auch wieder drei
interessante Takeaways für euch!