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Aus den Empfehlungen für die Konzeption und Umsetzung von Datenprodukten ergibt sich eine Reihe an Anforderungen für die Organisation von Teams, die solche Datenprodukte umsetzen. Dazu zählen

 die Möglichkeit, Feedback vom Kunden zu bekommen,

 agile Inkremente des Produkts ausliefern zu können,

 das Produkt im Team autark entwickeln zu können

 und Einfluss auf die gesamte Interaktion während der Customer Journey nehmen zu können.

In der Regel wird ein Produktmanager dafür verantwortlich sein, das Wertversprechen, die Mess- und Gütekriterien zu definieren und Feedback vom Kunden bezogen auf den Produktnutzen einzuholen.

Der Produktmanager ist auch dafür verantwortlich, den Umfang eines Inkrements zu bestimmen. Ein Inkrement kann zum Beispiel durch das Hinzufügen neuer Datenquellen, einen neuen Algorithmus, eine Verbesserung des Feedbackmechanismus oder die größere Abdeckung der Customer Journey entstehen.

Damit das Team selbstbestimmt und autark das Produkt entwickeln kann, sollten die wesentlichen Fähigkeiten in dem Team vorhanden sein. Dazu zählen

 Programmierkenntnisse im Front- und Backend-Umfeld zur Integration der Lösung in ein Gesamtsystem,

 Data-Engineering-Kenntnisse, um Daten aus verschiedenen Systemen in einem zentralen System zu integrieren und aufzubereiten,

 Data-Science-Kenntnisse, um die Daten analytisch bearbeiten zu können,

 Plattformkenntnisse, um das entwickelte Produkt auch auf der produktiven Plattform zum Laufen zu bringen, sowie

 UX/UI-Kenntnisse, um das Nutzererlebnis so zu gestalten, dass es die Erwartungshaltung des Kunden trifft.

Wichtig ist auch, dass das Team Einfluss auf die komplette Customer Journey nehmen kann. Dies erlaubt dem Team, Daten aus allen Schritten zu erfassen und dem Nutzer zu anderen Zeitpunkten widerzuspiegeln.

In größeren Kontexten wird ein Team oft nicht ausreichen, um alle Anforderungen abzudecken. Typischerweise werden Datenproduktteams mit anderen Teams zusammenarbeiten, um ein Gesamtprodukt zu erstellen oder weiterzuentwickeln. Insbesondere bei der Skalierung ist wichtig zu beachten, dass der Zugriff einzelner Produktteams auf die gesamte Datenlandschaft nicht eingeschränkt wird. Die dedizierte Betrachtung und Regelung der Datenschutzanforderungen bekommt hier ein besonderes Gewicht.

Neben den organisatorischen Anforderungen gibt es auch technische Anforderungen, um Datenprodukte effizient entwickeln zu können.