A digitalizáció korában az adatok a vállalatok egyik legértékesebb erőforrásává váltak, mégis sok szervezet küzd azzal, hogy ezeket tényleges üzleti értékké alakítsa. Gyakran előfordul, hogy az adatok elszigetelten, üzleti egységenként érhetők csak el, a hozzáférés lassú, és a felelősségek nem egyértelmĹąek. Erre a kihívásra kínál megoldást az úgynevezett adattermék (data product) megközelítés, amely a felhasználók igényeit és elvárásait helyezi a középpontba, hasonlóan a termékmenedzsment szemlélethez.

Az adattermékek olyan adatalapú megoldások, amelyeket a vállalat nem egyszeri riportként vagy projektként kezel, hanem önálló, életciklussal rendelkező termékként. Minden adatterméknek van célja, célcsoportja és felelőse – általában egy data product owner, aki az üzleti igények alapján fejleszti és karbantartja azt. Ezek az adattermékek megoszthatók, és belső vagy külső „fogyasztók” számára is értéket nyújtanak, például beszállítók, ügyfelek vagy stratégiai partnerek számára.

Eperjesi TamĂĄs

„Az adattermékek egyik legnagyobb előnye, hogy jelentősen javítják az adatmegosztás és -hasznosítás minőségét. A jól definiált, dokumentált és szabványosított adattermékek könnyen újrahasznosíthatók a különböző szervezeti egységek között, így csökken az adatok duplikációja és az ezzel járó inkonzisztencia. Emellett egyértelmĹąvé válik az adatok tulajdonjoga és felelőssége: minden adattermékhez tartozik egy csapat, amely felel a pontosságáért, biztonságáért és elérhetőségéért. Ez nemcsak felgyorsítja az üzleti döntéshozatalt, hanem erősíti az adat iránti bizalmat is” – mondta Eperjesi Tamás, a Deloitte Magyarország szenior menedzsere.

Az adattermékek üzleti hasznosítása

Az adatok értékét az adja, hogy milyen gyorsan és könnyen férhetünk hozzájuk. Ehhez gyakran megfelelő szoftvereszközök is szükségesek, amelyek piaca ugyan növekszik, de még mindig kevés vállalat rendelkezik kiépített infrastruktúrával. Az adattermékek lényege, hogy az adatokból ismert vagy potenciális felhasználási céloknak megfelelő szolgáltatáscsomagokat hoznak létre.

Például adattermék lehet egy egységes ügyfélprofil-adattár, egy pénzügyi konszolidációs dashboard API-n keresztül, vagy akár egy gépi tanulási modell, amely rendszeresen frissített predikciókat szolgáltat a döntéshozók számára. Lényeg, hogy ne egyetlen adatot, hanem az adatok összefüggő halmazát kínálja üzleti logikával, struktúrával és szolgáltatási szinttel együtt.

Cégcsoportok számára különösen értékes lehet az adattermék-alapú mĹąködés, hiszen a leányvállalatok közötti adatmegosztás gyakran nehézkes a különböző adatmodellek, folyamatok és technológiai szintek miatt. Egy jól kialakított adattermék-katalógus egységesíti az adatfogalmakat, miközben megőrzi az üzleti rugalmasságot, alapot teremtve a csoportszintĹą riportáláshoz, közös analitikai platformokhoz és automatizált döntéstámogatáshoz.

Az adattermék-szemlélet azonban kultúraváltást igényel: az adatkezelést nem egyszeri IT-projektként, hanem folyamatosan fejlesztett termékként kell értelmezni. Ez új szerepköröket hoz létre (data product owner, data steward), és szorosabb együttmĹąködést kíván az üzleti és technológiai csapatok között. Minden adattermékhez kapcsolódnia kell folyamatosan karbantartott dokumentációnak, minőségi mérőszámoknak és szolgáltatási szinteknek (SLA).

Technológiai szempontból elengedhetetlen a stabil adatinfrastruktúra: jól definiált metaadat-kezelés, API-alapú hozzáférés és skálázható adattárolási architektúra, például data mesh vagy data fabric megoldások formájában.

„Az adattermék-alapú gondolkodás a vállalati adatvagyon kezelésének következő evolúciós lépcsője. Azok a szervezetek, amelyek képesek adataikat termékként kezelni, nemcsak hatékonyabban mĹąködnek, hanem hosszú távon fenntartható versenyelőnyt is szereznek, hiszen az adat többé nem csupán információ, hanem stratégiai eszköz” – összegzett Eperjesi Tamás, a Deloitte Magyarország szenior menedzsere.

English Summary

In the age of digitalization, data has become one of the most valuable assets for companies, yet many struggle to turn it into real business value. The data product approach addresses this challenge by treating data as a product, with clear ownership, defined users, and an ongoing lifecycle. Well-designed data products are shareable, reusable, and support both internal and external stakeholders, enhancing data quality, accessibility, and trust. Implementing this approach requires a cultural shift, new roles like data product owners, and a robust technological infrastructure. Organizations that adopt data product thinking can make faster, more confident decisions and gain a sustainable competitive advantage by leveraging data as a strategic resource.