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Zum Schluss sei noch auf den Plattform-Gedanken hingewiesen. Transaktionsdaten, die in einem Dienst erzeugt werden, können hilfreich für einen weiteren Dienst sein oder sogar dessen Grundlage bilden. Die unterschiedlichen Produkte können sich damit gegenseitig helfen. Dafür ist ein zentraler Bestandteil, dass sich die Produktmanager der einzelnen Produkte regelmäßig austauschen. Inhaltlich sollten sie dabei über ihre spezifischen Herausforderungen sprechen und nach wechselseitigen Datenlösungen suchen. Technisch sollten sie an einem gemeinsamen Datenmodell arbeiten. Das heißt nicht, dass alle Daten von Anfang an in einem gemeinsamen Datenmodell integriert sein müssen. Datenobjekte, die einen gemeinsamen Wert darstellen, sollten allerdings kontinuierlich in ein gemeinsames Modell überführt werden [Pinto et al. 2004].

Da die Distribution von Daten quasi nichts kostet, hat der Anbieter von Datenprodukten die Freiheit, seinen Markt selbst zu modellieren – beispielsweise indem er wertvolle Daten verschenkt, damit er sich durch noch wertvollere Informationen über die Nutzung dieser Daten »bezahlen« lassen kann (vgl. [Rochet & Tirole 2003]). Wie beim Erfolgsfaktor Community schon angedeutet, ist nicht jeder Nutzer des Datenprodukts gleichzeitig auch ein Käufer. Manche Nutzer bekommen nur deswegen Zugriff auf ein Produkt, damit sie es verbessern und am Ende jemand für das verbesserte Produkt – oder ein Derivat des Produkts – Geld bezahlt. Die Zusammenhänge zwischen den einzelnen Gruppen, Nutzern und Käufern muss man modellieren und gegebenenfalls über den Lebenszyklus hinweg verändern. Manchmal kostet ein Produkt z.B. in der Einführungsphase nichts, wird aber später kostenpflichtig (z.B. der Tesla Autopilot). Oder der Nutzer selbst zahlt nichts, aber das Aggregat ist sehr wertvoll, wie das Beispiel von Foursquare zeigt [Glueck 2017]. Bei der Ausgestaltung dieser Modellierung hilft einem das Konzept der zweiseitigen Märkte aus der Volkswirtschaftslehre (vgl. Abb. 4–2). Eine nähere Betrachtung dieses Aspekts geht über die Zielsetzung dieses Artikels hinaus.

Abbildung 4–5 zeigt die unterschiedlichen Phasen und Schritte der Datenproduktentwicklung noch einmal im Überblick.

Abb. 4–5 Prozessüberblick für die Konzeption und Entwicklung von Datenprodukten