{"id":21055,"date":"2017-04-24T10:08:44","date_gmt":"2017-04-24T09:08:44","guid":{"rendered":"https:\/\/www.inovex.de\/blog\/?p=3031"},"modified":"2025-01-08T08:27:10","modified_gmt":"2025-01-08T07:27:10","slug":"datenprodukte-5-erfolgsfaktoren-machen-den-unterschied","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.inovex.de\/de\/blog\/datenprodukte-5-erfolgsfaktoren-machen-den-unterschied\/","title":{"rendered":"Datenprodukte: 5 Erfolgsfaktoren machen den Unterschied"},"content":{"rendered":"<p><a href=\"https:\/\/hbr.org\/2017\/04\/should-antitrust-regulators-stop-companies-from-collecting-so-much-data\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">\u201eData-rich companies are not an economic threat, but rather are an important source of innovation.\u201c<\/a><\/p>\n<p>Sowohl in den USA als auch in Europa gibt es \u00dcberlegungen, Unternehmen st\u00e4rker zu regulieren, die <a href=\"https:\/\/www.golem.de\/news\/leistungsschutzrecht-warten-auf-oettingers-hauptgericht-1601-118157.html\">Daten als Grundlage ihrer Gesch\u00e4ftsmodelle<\/a> sehen. Es gibt also offensichtlich einige Firmen, die besonders gut verstanden haben, wie man Daten monetarisieren kann. Es gibt aber auch sehr viele Firmen, die es versuchen und weniger erfolgreich sind. Daher haben wir nach den Gemeinsamkeiten erfolgreicher datenzentrischer Gesch\u00e4ftsmodelle gesucht und 5 zentrale Erfolgsfaktoren gefunden.<\/p>\n<p><!--more--><\/p>\n<div id=\"ez-toc-container\" class=\"ez-toc-v2_0_83 counter-hierarchy ez-toc-counter ez-toc-custom ez-toc-container-direction\">\n<div class=\"ez-toc-title-container\"><p class=\"ez-toc-title\" style=\"cursor:inherit\"><\/p>\n<\/div><nav><ul class='ez-toc-list ez-toc-list-level-1 ' ><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-1\" href=\"https:\/\/www.inovex.de\/de\/blog\/datenprodukte-5-erfolgsfaktoren-machen-den-unterschied\/#Datenprodukte-Worum-geht-es\" >Datenprodukte: Worum geht es?<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-2\" href=\"https:\/\/www.inovex.de\/de\/blog\/datenprodukte-5-erfolgsfaktoren-machen-den-unterschied\/#Veroeffentlichungen-rund-um-das-Thema-Erfolgsfaktoren\" >Ver\u00f6ffentlichungen rund um das Thema Erfolgsfaktoren<\/a><ul class='ez-toc-list-level-3' ><li class='ez-toc-heading-level-3'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-3\" href=\"https:\/\/www.inovex.de\/de\/blog\/datenprodukte-5-erfolgsfaktoren-machen-den-unterschied\/#McKinsey-%E2%80%93-Next-Generation-Operating-Model\" >McKinsey \u2013 Next Generation Operating Model<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-3'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-4\" href=\"https:\/\/www.inovex.de\/de\/blog\/datenprodukte-5-erfolgsfaktoren-machen-den-unterschied\/#Universitaet-Siegen-%E2%80%93-Erloesmodelle-fuer-Datenprodukte\" >Universit\u00e4t Siegen \u2013 Erl\u00f6smodelle f\u00fcr Datenprodukte<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-3'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-5\" href=\"https:\/\/www.inovex.de\/de\/blog\/datenprodukte-5-erfolgsfaktoren-machen-den-unterschied\/#Startups-%E2%80%93-Data-Analytics-Platforms\" >Startups \u2013 Data Analytics Platforms<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-3'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-6\" href=\"https:\/\/www.inovex.de\/de\/blog\/datenprodukte-5-erfolgsfaktoren-machen-den-unterschied\/#Detecon-International-GmbH-%E2%80%93-Data-centric-Business-Models\" >Detecon International GmbH \u2013 Data-centric Business Models<\/a><\/li><\/ul><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-7\" href=\"https:\/\/www.inovex.de\/de\/blog\/datenprodukte-5-erfolgsfaktoren-machen-den-unterschied\/#Meine-konsolidierte-Liste-Worauf-besonders-zu-achten-ist\" >Meine konsolidierte Liste: Worauf besonders zu achten ist<\/a><ul class='ez-toc-list-level-3' ><li class='ez-toc-heading-level-3'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-8\" href=\"https:\/\/www.inovex.de\/de\/blog\/datenprodukte-5-erfolgsfaktoren-machen-den-unterschied\/#1-Analytics\" >1. Analytics<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-3'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-9\" href=\"https:\/\/www.inovex.de\/de\/blog\/datenprodukte-5-erfolgsfaktoren-machen-den-unterschied\/#2-Community\" >2. Community<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-3'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-10\" href=\"https:\/\/www.inovex.de\/de\/blog\/datenprodukte-5-erfolgsfaktoren-machen-den-unterschied\/#3-Marktmodellierung\" >3. Marktmodellierung<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-3'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-11\" href=\"https:\/\/www.inovex.de\/de\/blog\/datenprodukte-5-erfolgsfaktoren-machen-den-unterschied\/#4-Agilitaet\" >4. Agilit\u00e4t<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-3'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-12\" href=\"https:\/\/www.inovex.de\/de\/blog\/datenprodukte-5-erfolgsfaktoren-machen-den-unterschied\/#5-Feedback-Schleife-Feedback-Loop\" >5. Feedback-Schleife (Feedback Loop)<\/a><\/li><\/ul><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-13\" href=\"https:\/\/www.inovex.de\/de\/blog\/datenprodukte-5-erfolgsfaktoren-machen-den-unterschied\/#Beispiel-aus-der-Praxis-%E2%80%93-Erfolgsfaktoren-am-Beispiel-am-Anzeigenportals-fuer-Automobile\" >Beispiel aus der Praxis \u2013 Erfolgsfaktoren am Beispiel am Anzeigenportals f\u00fcr Automobile<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-14\" href=\"https:\/\/www.inovex.de\/de\/blog\/datenprodukte-5-erfolgsfaktoren-machen-den-unterschied\/#Fazit\" >Fazit<\/a><\/li><\/ul><\/nav><\/div>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Datenprodukte-Worum-geht-es\"><\/span>Datenprodukte: Worum geht es?<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>In meinem Artikel zur <a href=\"https:\/\/www.inovex.de\/blog\/datenprodukte-erklaert\/\">Definition von Datenprodukten<\/a> habe ich 3 Typen von Datenprodukten unterschieden: Data as a Service, Data-enhanced Products und Data as Insights. Wenn ich im Folgenden \u00fcber die Erfolgsfaktoren von Datenprodukten spreche, dann gelten diese aus meiner Sicht f\u00fcr alle drei Typen in gleicher Form. Damit bilden die Erfolgsfaktoren auch gleichzeitig einen weiteren Baustein, warum Datenprodukte nicht mit der einfachen Nutzung von Daten gleichzusetzen sind. Die Interaktion von Menschen mit den Daten bildet einen wesentlichen Bestandteil von Datenprodukten \u2013 aber dazu sp\u00e4ter mehr.<\/p>\n<p><em style=\"color: #9ccd00;\">\u201eDie Natur hat uns nur einen Mund, aber zwei Ohren gegeben, was darauf hindeutet, dass wir weniger sprechen und mehr zuh\u00f6ren sollen.\u201c<\/em><\/p>\n<p>\u2014 Zenon von Kition<\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Veroeffentlichungen-rund-um-das-Thema-Erfolgsfaktoren\"><\/span>Ver\u00f6ffentlichungen rund um das Thema Erfolgsfaktoren<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>Wir sind nicht die Ersten und vermutlich nicht die Letzten, die versuchen, \u201edes Pudels Kern\u201c der Digitalisierung zu verstehen. Damit klarer wird, welchen besonderen Aspekt ich zur Diskussion beitragen m\u00f6chte, habe ich einige aktuelle Diskussionen zusammengefasst. Dabei kristallisieren sich ein paar grundlegende Erfolgsfaktoren f\u00fcr digitale Gesch\u00e4ftsmodelle und f\u00fcr Firmen insgesamt heraus, die sich digital transformieren wollen.<\/p>\n<h3><span class=\"ez-toc-section\" id=\"McKinsey-%E2%80%93-Next-Generation-Operating-Model\"><\/span>McKinsey \u2013 Next Generation Operating Model<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h3>\n<p>Bei den Diskussionen rund um die digitale Transformation werden h\u00e4ufig Gesch\u00e4ftsmodelle, bei denen bestehende Prozesse in die digitale Welt \u00fcberf\u00fchrt werden, mit Gesch\u00e4ftsmodellen vermischt, bei denen die Daten als solche im Vordergrund stehen. McKinsey hat in diesem Sinne vor kurzem eine Artikelserie zum <a href=\"http:\/\/www.mckinsey.com\/business-functions\/digital-mckinsey\/our-insights\/the-next-generation-operating-model-for-the-digital-world\">\u201eNext-generation operating model for the digital world\u201c <\/a> ver\u00f6ffentlicht und darin auch einige Erfolgsfaktoren vorgestellt: (1) Digitization (also die Digitalisierung der Kundeninteraktion), (2) Advanced analytics (die Analyse von Daten, um Erkenntnisse zu gewinnen und Empfehlungen abzuleiten), (3) Intelligent Process Automation (IPA) (die Automatisierung von Standardprozessen, z. B. durch Bots), (4) Business Process Outsourcing (BPO) (damit man sich auf das Kerngesch\u00e4ft konzentrieren kann), (5) Lean Process Redesign (nur Dinge tun, die einen Mehrwert haben).<\/p>\n<h3><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Universitaet-Siegen-%E2%80%93-Erloesmodelle-fuer-Datenprodukte\"><\/span>Universit\u00e4t Siegen \u2013 Erl\u00f6smodelle f\u00fcr Datenprodukte<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h3>\n<p>Auch aus wissenschaftlicher Sicht bleiben datenzentrische Gesch\u00e4ftsmodelle nicht unbeachtet. Laura Dorfer hat in ihrem <a href=\"https:\/\/link.springer.com\/article\/10.1007\/s41471-016-0014-9\">Artikel <\/a>zum Thema eine ganze Reihe unterschiedlicher Erl\u00f6smodelle f\u00fcr Datenprodukte erfasst und dokumentiert. Sie benennt zum Beispiel drei Dimensionen des Nutzenversprechens von Datenprodukten: (1) Informationsbeschaffung (Beispiel: Suchmaschinen), (2) Transaktionsunterst\u00fctzung durch sozial generierte Informationen (Beispiel: Bewertungsplattformen) (3) Individuelle Interaktionen mit anderen Menschen (Beispiel: Communities). Weiterhin zeigt sich, dass viele Unternehmen als <a href=\"http:\/\/wirtschaftslexikon.gabler.de\/Archiv\/611744010\/zweiseitige-maerkte-v2.html\">Mediator in einem zwei-\/mehrseitigen Markt<\/a> auftreten. In dem Artikel wird der Bereich aber nur definiert und es werden noch keine Handlungsempfehlungen abgeleitet.<\/p>\n<h3><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Startups-%E2%80%93-Data-Analytics-Platforms\"><\/span>Startups \u2013 Data Analytics Platforms<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h3>\n<p>Ein wichtiger Indikator daf\u00fcr, dass die Zeit der Datenprodukte gekommen ist, ist in meinen Augen die spezifische Aktivit\u00e4t von Startups in diesem Umfeld. Als Beispiele habe ich zwei Beitr\u00e4ge von Data Analytics Platforms as a Service ausgew\u00e4hlt, ohne an dieser Stelle die Qualit\u00e4t der Plattformen selbst beurteilen zu wollen. Exastax nennt die Komponenten (1) Determining your Objective (welches Kundenproblem l\u00f6st das Datenprodukt), (2) Determining the Characteristics of your Data (es sollen neue Erkenntnisse gewonnen werden) (3) Creating a Collaborative and Automated Platform (die Verarbeitung der Daten sollte ohne manuelle Eingriffe erfolgen) , (4) Testing in Detail (wird erreicht, was erreicht werden sollte?) (5) Product Usability (gilt auch f\u00fcr Datenprodukte) (6) Getting the Most out of Subject Matter Experts (der Erfolg ist abh\u00e4ngig von vielen Personen mit unterschiedlichen Kenntnissen). <a href=\"http:\/\/www.juiceanalytics.com\/writing\/three-simple-steps-to-customer-discovery\">Juiceanalytics<\/a> hat hingegen das Lean-Start-Up-Vorgehen von Eric Ries f\u00fcr Datenprodukte angepasst.<\/p>\n<h3><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Detecon-International-GmbH-%E2%80%93-Data-centric-Business-Models\"><\/span>Detecon International GmbH \u2013 Data-centric Business Models<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h3>\n<p>Als letzte Quelle der Inspiration m\u00f6chte ich noch auf einen <a href=\"https:\/\/www.researchgate.net\/publication\/315046410_Turning_data_into_profit_success_factors_in_data-centric_business_models\">meiner Beitr\u00e4ge aus dem Jahr 2011<\/a> hinweisen, der einige Erfolgsfaktoren identifiziert hat, die mir heute noch relevant erscheinen: (1) Use analytics to unleash value, (2) Specialize and select the real data treasure troves (Konzentration auf Datendom\u00e4nen mit hohem Wertbeitrag), (3) Close the customer feedback loop (Feedback der Nutzer in das Produkt einbinden und sie damit zu Nutzern sowie zu Produzenten machen), (4) Ensure new, up-to-date content (auf die Frische der Daten achten), (5) Provide and own the identifiers (Wer den Prim\u00e4rschl\u00fcssel zu den Datenobjekten besitzt, bestimmt den Markt) und zum Schluss (6) Give highest attention to data privacy and security (Datensicherheit und Datenschutz sind sehr wichtig).<\/p>\n<p>Sicherlich, einige der technischen Challenges von damals sind heute vielleicht einfacher zu l\u00f6sen und der Unique Identifier verliert durch L<a href=\"https:\/\/de.wikipedia.org\/wiki\/Linked_Open_Data\">inked Open Data<\/a> m\u00f6glicherweise an Relevanz. Aber nicht alles, was ein paar Jahre alt ist, muss notwendigerweise falsch sein &#8230;<\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Meine-konsolidierte-Liste-Worauf-besonders-zu-achten-ist\"><\/span>Meine konsolidierte Liste: Worauf besonders zu achten ist<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>Auch wenn es sich bei den erw\u00e4hnten Arbeiten nur um eine erste Auswahl von Beitr\u00e4gen handelt, wird das breite Spektrum der Diskussion doch bereits erkennbar. Einige der erw\u00e4hnten Aspekte wie z. B. Kundenn\u00e4he (Customer Centricity) sind aus meiner Sicht nicht spezifisch f\u00fcr Datenprodukte. Andere, wie zum Beispiel Analytics, kommen immer wieder vor. Wenn ich die entstandene Liste an Herausforderungen mit meiner Erfahrung in Kundenprojekten zusammenbringe, fallen mir einige Aspekte auf, die besonders schwierig sind, in Unternehmen auf breiter Basis umzusetzen.<\/p>\n<p><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" class=\"alignnone size-large wp-image-3039\" src=\"https:\/\/www.inovex.de\/wp-content\/uploads\/2017\/04\/datenprodukte-erfolgsfaktoren-1024x576.png\" alt=\"\" width=\"800\" height=\"450\" \/><\/p>\n<p>Daher sind f\u00fcr mich die folgenden 5 Erfolgsfaktoren essentiell:<\/p>\n<h3><span class=\"ez-toc-section\" id=\"1-Analytics\"><\/span>1. Analytics<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h3>\n<p>Wenn es um Daten geht, sollte man den Umgang mit ihnen beherrschen (Data Literacy). Es geht darum, in Daten Muster zu erkennen, Zusammenh\u00e4nge aus ihnen zu extrahieren und Korrelationen von Kausalit\u00e4ten zu trennen. Dabei hilft es, wenn man eine gewisse Demut f\u00fcr die m\u00f6gliche Komplexit\u00e4t von Algorithmen aufbringt. Insbesondere dann, wenn man sehr viele Daten analysieren will. Es hilft zweitens, verschiedene Algorithmentypen zu kennen. Auch Deep Learning hilft in vielen F\u00e4llen, aber nicht in allen, wie der Erfolg von <a href=\"https:\/\/www.wired.com\/2017\/02\/libratus\/\">Libratus im Poker<\/a> gezeigt hat.<\/p>\n<p>Hierbei muss immer darauf geachtet werden, dass die Daten in einer gewissen Qualit\u00e4t vorhanden und verkn\u00fcpfbar sind. Was in lokal begrenzten Szenarien auf dem Laptop eines Data Scientists vielleicht noch performant ausschauen mag, ist noch lange nicht in die Unternehmens-IT integriert \u2013 Data Science at Scale, also der Betrieb von Data-Science-L\u00f6sungen im Unternehmenskontext, ist hier das Stichwort. Ohne diesen Daten-Layer braucht man \u00fcber die weiteren vier Erfolgsfaktoren gar nicht nachzudenken.<\/p>\n<h3><span class=\"ez-toc-section\" id=\"2-Community\"><\/span>2. Community<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h3>\n<p>Der Begriff der Community ist hier im Sinne einer Gruppe von Menschen gemeint, die sich f\u00fcr das Produkt begeistern, aber nicht zwingend auch Kunden sind. Foren sind ein gutes Beispiel. Wozu braucht ein Datenprodukt eine Community? Um zu lernen. Man kann den besten maschinellen Lernansatz implementieren \u2013 wenn man keine Trainingsdaten hat, kann die Maschine auch nichts lernen. Und wenn man den Menschen, die einem Algorithmus sagen, ob er falsch oder richtig liegt, nicht sehr viel Geld bezahlen will, braucht man eine Community. Eine Community baut man sich nicht schnell, sondern man muss sie \u00fcber Jahre pflegen. Als Beispiel sei hier Amazon erw\u00e4hnt, ein Unternehmen, das seit vielen Jahren Reviews seiner Produkte sammelt. Das korrespondierende Learning Experiment, um aus den Reviews relevante Sentiments zu lernen, die dann f\u00fcr andere Bereiche genutzt werden k\u00f6nnen, ist gerade ver\u00f6ffentlicht worden.<\/p>\n<h3><span class=\"ez-toc-section\" id=\"3-Marktmodellierung\"><\/span>3. Marktmodellierung<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h3>\n<p>Da die Distribution von Daten quasi nichts kostet, hat der Anbieter von Datenprodukten die Freiheit, seinen Markt selbst zu modellieren \u2013 beispielsweise indem er wertvolle Daten verschenkt, damit er sich durch noch wertvollere Informationen \u00fcber die Nutzung dieser Daten \u201ebezahlen\u201c lassen kann. Wie beim Erfolgsfaktor Community schon angedeutet, ist nicht jeder Nutzer des Datenprodukts gleichzeitig auch ein K\u00e4ufer. Manche Nutzer bekommen nur deswegen Zugriff auf Produkte, damit sie es verbessern und am Ende jemand f\u00fcr das verbesserte Produkt \u2013 oder ein Derivat des Produkts \u2013 Geld bezahlt. Die Zusammenh\u00e4nge zwischen den einzelnen Gruppen, Nutzern und K\u00e4ufern muss man modellieren und gegebenenfalls \u00fcber den Lebenszyklus hinweg ver\u00e4ndern. Manchmal kostet ein Produkt z. B. in der Einf\u00fchrungsphase nichts, wird aber sp\u00e4ter kostenpflichtig (z. B. der Tesla Autopilot). Oder der Nutzer selbst zahlt nichts, aber das Aggregat ist sehr wertvoll (<a href=\"https:\/\/medium.com\/foursquare-direct\/introducing-foursquare-analytics-a-dynamic-foot-traffic-dashboard-for-brands-9ce60aa93b42\">Foursquare API<\/a>). Bei der Ausgestaltung dieser Modellierung hilft einem das Konzept der zweiseitigen M\u00e4rkte aus der Volkswirtschaftslehre.<\/p>\n<h3><span class=\"ez-toc-section\" id=\"4-Agilitaet\"><\/span>4. Agilit\u00e4t<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h3>\n<p>Die Kundenanforderungen \u00e4ndern sich \u2013 daran wird sich auch in Zukunft nichts \u00e4ndern. Auf die ge\u00e4nderten Anforderungen muss man als Unternehmen schnell reagieren, wof\u00fcr die Konzepte Scrum und Lean Startup passende Methoden anbieten. Durch A\/B-Tests hat man die M\u00f6glichkeit, schnell zu lernen, welche Teilaspekte des Datenprodukts gut ankommen und welche weniger. Aber auch das direkte Kundenfeedback, wie es im Lean-Startup-Gedanken hervorgehoben wird, sollte man ber\u00fccksichtigen. Nicht alle Datenprodukte, die auf den ersten Blick plausibel erscheinen, sind es auch.<\/p>\n<h3><span class=\"ez-toc-section\" id=\"5-Feedback-Schleife-Feedback-Loop\"><\/span>5. Feedback-Schleife (Feedback Loop)<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h3>\n<p>Wenn ich von den 5 Aspekten nur einen nennen d\u00fcrfte: Es w\u00e4re die Feedback-Schleife. Damit ist jede Interaktion des Kunden mit dem Datenprodukt gemeint, die dazu genutzt werden kann, das Produkt weiter zu verbessern. Um das zu verdeutlichen, gen\u00fcgt ein Blick auf die Google-Suchergebnisse. Google hat einen Algorithmus, der auch ohne Nutzer tolle Ergebnisse auf die vorderen R\u00e4nge bringt. Einzigartig wird er aber durch die Integration der Nutzer-Interaktionen. Jeder Klick auf ein Suchergebnis ist wieder ein Feedback f\u00fcr das Ranking des Suchergebnisses. Dadurch kann dem n\u00e4chsten Nutzer ein minimal besseres Suchergebnis angezeigt werden. Es geht nun darum, die richtigen Feedback-Schleifen in das Datenprodukt einzubauen und diese wieder f\u00fcr die Verbesserung des Produkts oder vielleicht auch eines anderen Produkts zu nutzen. Dies bietet auch die M\u00f6glichkeit, sich von der Konkurrenz abzugrenzen. W\u00e4hrend die Stammdaten (im Falle von Google die Websites und Links) f\u00fcr alle theoretisch zugreifbar sind, sind es die Transaktionsdaten nicht (im Falle von Google die Klicks auf die Links).<\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Beispiel-aus-der-Praxis-%E2%80%93-Erfolgsfaktoren-am-Beispiel-am-Anzeigenportals-fuer-Automobile\"><\/span>Beispiel aus der Praxis \u2013 Erfolgsfaktoren am Beispiel am Anzeigenportals f\u00fcr Automobile<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>\u201eGrau, teurer Freund, ist alle Theorie,\/Und gr\u00fcn des Lebens goldner Baum.\u201c Wir konnten diese Erfolgsfaktoren in verschiedenen Projekten zum Einsatz bringen. Auf dem <a href=\"https:\/\/www.meetup.com\/de-DE\/inovex-karlsruhe\/events\/232049216\">Meetup in Karlsruhe zu Deep Learning und Datenprodukten<\/a> hatte ich daher bereits die Gelegenheit, n\u00e4her dar\u00fcber zu sprechen.<\/p>\n<p>In dem Video erkl\u00e4re ich detailliert, wie wir ein Datenprodukt f\u00fcr die Preisvorhersage von Gebrauchtwagen gebaut haben. Die Vorhersage basiert auf der Analyse von Preisen unterschiedlicher Gebrauchtwagen auf der Plattform. Die Community hilft dabei zu verstehen, zu welchem Preis der Wagen am Ende verkauft wurde. Als Marktplatz l\u00e4sst sich das Gesch\u00e4ftsmodell als klassischer zweiseitiger Markt modellieren. Die Umsetzung neuer Datenprodukte und auch die Integration der Preisvorhersage erfolgt agil. Und nat\u00fcrlich hilft das Nutzungsverhalten dabei, die Preisvorhersage st\u00e4ndig zu verbessern.<\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Fazit\"><\/span>Fazit<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>In diesem Artikel habe ich unsere Erfolgsfaktoren f\u00fcr die Implementierung von Datenprodukten n\u00e4her beschrieben. Dabei habe ich besonders viel Wert auf die Interaktion mit der Community von Nutzern gelegt, die Trainingsdaten f\u00fcr die Machine-Learning-Algorithmen erzeugen. Dazu interessiert mich nat\u00fcrlich auch eure Meinung und ich freue mich auf eure Kommentare!<\/p>\n<p>Wie schon im ersten Artikel zu dem Thema erw\u00e4hnt, werde ich in loser Folge meine Perspektive auf Datenprodukte mit euch teilen und auch die damit verbundenen Datenschutz- und Copyright-Aspekte beleuchten. Ihr d\u00fcrft auch gespannt sein auf die Zusammenfassung von Aaron Humms Thesis, in der er das klassische Produktmanagement mit dem Datenprodukt-Management verglichen hat.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>\u201eData-rich companies are not an economic threat, but rather are an important source of innovation.\u201c Sowohl in den USA als auch in Europa gibt es \u00dcberlegungen, Unternehmen st\u00e4rker zu regulieren, die Daten als Grundlage ihrer Gesch\u00e4ftsmodelle sehen. Es gibt also offensichtlich einige Firmen, die besonders gut verstanden haben, wie man Daten monetarisieren kann. 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