5 Minuten Lesezeit 3 März 2020
Office

Sind Ihre Daten mehr Wert als 0 und 1?

Autoren

Susanne Zach

Leitung Data Analytics | Österreich

Ist davon überzeugt, dass Werkzeuge wie Analytics und Künstliche Intelligenz nachhaltig dazu beitragen können, die Geschäftsziele zu erreichen. Ist verheiratet und hat zwei Töchter.

Josef Hecher

Manager Data & Analytics, Managementberatung | Österreich

Sein Schwerpunkt liegt in der Beratung von Unternehmen bei der strategischen und organisatorischen Ausrichtung mit Data & Analytics.

Sonja Ladan

Senior Consultant Data & Analytics, Managementberatung | Österreich

Unterstützt Unternehmen eine Balance zwischen der Mehrwertgenerierung aus Daten und den entsprechenden regulatorischen Anforderungen zu finden.

5 Minuten Lesezeit 3 März 2020

Daten sind der Treibstoff für Unternehmen in der digitalen Wirtschaft – wenn sie richtig genutzt werden. So können Sie Ihre Daten monetarisieren.

Datenmonetarisierung wird für Unternehmen in Zukunft immer wichtiger werden. Es geht hier darum ihre Daten nicht nur innerhalb des Betriebs, sondern auch am Markt zu verwerten. Aufgrund der vorhandenen Informationen über das eigene Unternehmen kann das innerbetriebliche Potential der Daten einfacher identifiziert werden. Um herauszufinden ob und wie die eigenen Daten auch für andere Unternehmen relevant sein können, muss man sich in die Position der anderen Marktteilnehmer versetzen. Datenmonetarisierung ist vor allem im branchenübergreifenden Einsatz sinnvoll. Doch wie setzt man dies als Unternehmen am besten um? 

Mein Unternehmen ist davon nicht betroffen, oder? Kann mein Unternehmen Daten monetarisieren?

Der klassische Fall von Marktzerrüttung durch Daten konnte zuerst in der Medienbranche beobachtet werden. Die Medienbranche war die erste, die Druck vom Markt durch neue digitale Teilnehmer erlebte. Die digitalen Medien sind nicht nur für die Konsumenten attraktiver, sondern auch für Unternehmen, die digitale Werbung schalten wollen. Nur durch den Einsatz datengetriebener Produkte konnten etablierte Unternehmen überleben. Der Finanzsektor erlebt derzeit einen ähnlichen Umbruch. Auch in der Fertigung, im Energie- und im Gesundheitssektor sind digitale Anbieter für zumindest einen Teil der Wertschöpfungskette bereits in den Markt eingedrungen. Jene, die sich bereits auf „data disruption“ vorbereiten, werden in Zukunft im Vorteil sein. 

Wer soll über die Verwendung der Daten entscheiden?

In erster Linie ist die Verwertung der Daten eine strategische Entscheidung, denn der Aufbau eines Geschäftsmodells rund um Datenmonetarisierung benötigt Investment. Im ersten Schritt sollte man evaluieren, welche Daten für die Verwertung am Markt verfügbar sind - unter der Berücksichtigung von Geschäftsgeheimnissen und datenschutzrechtlichen Aspekten. In weiterer Folge sollten bereits verfügbare Ressourcen ermittelt werden, die das neue Geschäftsmodell unterstützen können (z.B. technische und personelle Ressourcen). Darauf aufbauend muss man sich für die Strategie entscheiden. Dies beinhaltet die Entscheidung, auf welche Art die Daten verwertet werden sollen – zum Beispiel durch den Verkauf von Rohdaten, die Bereitstellung von datenbasierten Informationen bis hin zum Anbieten von Insight and Foresight. Der Weg von Daten zu Foresight benötigt in Unternehmen oft umfangreiche Investments in den Bereichen Datenqualität und Kompetenzen der Mitarbeiter, gilt aber trotz dieses Risikos als eine der aussichtsreichsten Optionen. Damit zählt Datenmonetarisierung am Markt zu den schwierigsten Arten der Verwertung von Daten, da damit meist die Entwicklung eines neuen Geschäftsmodells einhergeht. 

Je nach Analytics Reifegrad wird eine andere Kombination an Ressourcen benötigt

Haben meinen Daten einen Wert für andere?

Schon früh sollte man mit bestehenden Partnern und Kunden zusammen das Potential ermitteln. Je nach Branche und Datenkategorie können die Daten im B2C- sowie auch im B2B- Bereich wertvoll sein. Abseits der internen Verwertung von Daten zur Optimierung der Prozesse können Daten in Form von Rohdaten, Informationen (API), Insight (descriptive analytics) oder Foresight (prescriptive analytics) auch für andere Marktteilnehmer attraktiv sein. Auch das Anreichern von Produkten mit bestehenden Daten stärkt die eigene Marktposition und hebt vom Wettbewerb ab. Erfolgreich werden solche Projekte nur mit Verantwortlichen, welche Ownership für das Projekt übernehmen, sich für die Datenqualität und Zielverfolgung einsetzen. Wichtig ist, dass das Konzept oder das Minimum Viable Product (MVP) am Markt getestet wird und konkrete Zielgruppen und Umsatzpotential eruiert werden, bevor die Strategie vollständig umgesetzt wird.

Use Case Datenmonetarisierung: Eloop & EY

Der Use Case im Video gibt Einblicke, wie die ersten Schritte auf dem Weg zu einer Datenmonetarisierung aussehen können. In einem gemeinsamen Workshop mit dem österreichischen E-Carsharing-Start-up Eloop haben wir ein vereinfachtes Geschäftsmodell mit einer holistischen Vision ausgearbeitet. In weiterer Folge haben wir potentielle Kunden und Partner identifiziert und diese mit dem für sie generierten Wert und der dahinterstehenden Lösung verknüpft. Nun gilt es für Eloop diese Annahmen zu testen und im Gespräch mit Kunden und Partnern herauszufinden, ob ein Bedarf im Markt für ihre Daten (-analyse) besteht oder erzeugt werden kann.

Fazit

Datenmonetarisierung ist kein Trend mehr, sondern gelebte Praxis. Wer das Potential der Daten nicht ausnutzt und sie nicht als Vermögenswerte (data as an asset) realisiert, riskiert, sie als Verbindlichkeit darzustellen (data as a liability).  

Über diesen Artikel

Autoren

Susanne Zach

Leitung Data Analytics | Österreich

Ist davon überzeugt, dass Werkzeuge wie Analytics und Künstliche Intelligenz nachhaltig dazu beitragen können, die Geschäftsziele zu erreichen. Ist verheiratet und hat zwei Töchter.

Josef Hecher

Manager Data & Analytics, Managementberatung | Österreich

Sein Schwerpunkt liegt in der Beratung von Unternehmen bei der strategischen und organisatorischen Ausrichtung mit Data & Analytics.

Sonja Ladan

Senior Consultant Data & Analytics, Managementberatung | Österreich

Unterstützt Unternehmen eine Balance zwischen der Mehrwertgenerierung aus Daten und den entsprechenden regulatorischen Anforderungen zu finden.