Data Marketplace: Unternehmensdaten strategisch nutzen

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Im ersten Teil der Blogreihe Datenmarktplatz – Der Handel mit den Daten, wurde geklärt was ein Datenmarktplatz ist, dessen Bestandteile und Funktionen. Dieser Teil des Blogs führt weiter aus zur Relevanz der Thematik und geht auf die Mehrwerte eines Datenmarktplatzes ein.

Die einzelnen Institutionen der Wirtschaft sind danach bestrebt immer mehr Daten zu sammeln, um aus ihnen einen Wert zu schöpfen. Die Herausforderung ist für sie dabei die Erfassung des vollen Potenzials der Daten. Die Unternehmungen haben Schwierigkeiten, die sich häufenden Daten auch wirklich strategisch verwertbar zu machen, da es ihnen an praktischen Methoden fehlt. Über die größten Herausforderungen der Wirtschaftswelt im Rahmen der Digitalisierung habe ich auch in einem Interview mit Netzwirtschaftgesprochen.

Insbesondere im Internet of Things (IoT) Umfeld ist laut McKinsey zu beobachten, dass Unternehmen derzeit die meisten der IoT-Daten, die sie sammeln, nicht ausschöpfen. An einem Beispiel verdeutlicht: Eine Ölplattform mit 30.000 Sensoren untersucht nur 1 Prozent der gesammelten Daten. Sie fragen sich jetzt vielleicht wieso? Ganz einfach, weil die Sensorik der Ölpattform primär nur danach ausgerichtet ist, Fehler zu erkennen und den Ablauf zu kontrollieren. Dabei könnten die gesammelten Informationen beispielsweise auch für Vorhersagen genutzt werden oder an Dritte über Datenmarktplätze verkauft werden.

Die Bereitstellung der Informationen für einen Datenmarktplatz und deren Austausch ist ein wesentlicher Stellhebel, das volle Potenzial der Daten aus IoT-Anwendungen zu schöpfen. So schätzt McKinsey, dass miteinander verbundene und intelligente Geräte insgesamt ein Marktpotenzial von 3,9 Mrd. $ bis11,1 Mrd. $ pro Jahr bis 2025 haben werden. Zudem erkennt auch eine wachsende Anzahl an Unternehmen den Datenaustausch als ein wichtiges Geschäftsmodell. Dementsprechend betreiben zwei von drei mittelständischen und großen Unternehmen einen solchen Austausch auch außerhalb ihrer Unternehmensgrenzen.

Betrachtet man den Markt, gibt es bereits einige Datenmarktplätze, als neue Ökosysteme für den Datenaustausch. So ist ein gutes Beispiel für einen solchen Datenmarkplatz die Big Data Exchange Platform (BDEX). Der Markplatz gilt als Erster seiner Art und wurde 2014 in den USA gegründet und verfügt über 5500 Datenkategorien.

Ein Beispiel speziell für IoT ist der Car Data Marketplace von otonomo. Hier können Automobilhersteller, Dienstleister und Anwendungsentwickler, sicher die von den Autos generierten Daten austauschen und mit ihnen handeln. Ziel ist ein besseres Connected Car Erlebnis. So können Fahrzeugdatenparameter in Datenbündel verpackt und übertragen werden, alles unter der Beibehaltung spezifischer Regeln für die Privatsphäre, Sicherheit und vieles mehr.

Eine weitere Initiative ist der Industrial Dataspace, der die Rahmenbedingungen für eine digitale vernetzte Wirtschaft und ein virtueller Datenraum schaffen soll. Er unterstützt den sicheren Austausch und die einfache Verknüpfung von Daten auf Basis von Standards. Mehr dazu können Sie in diesem Blog lesen.

Kein Wunder, dass Datenmarktplätze immer mehr ins Interesse von Unternehmen rücken und an Relevanz gewinnen, denn sie bieten eine Fülle an Mehrwerten für die Wirtschaft. Generell kann ein Datenmarktplatz zum Aufbau eines Ökosystems beitragen durch die Verflechtung der einzelnen Instanzen, wodurch der Marktplatzanbieter die Relevanz der eigenen Plattformen erhöhen kann. Zudem eröffnet der Marktplatz neue Möglichkeiten der Monetarisierung und ist eine zentrale Anlaufstelle für die Teilnehmer, um benötigte Daten schneller und strukturierter zu finden. Hinzu kommt, dass durch den Marktplatz eine Interoperabilität geschaffen werden kann, die branchenübergreifende Anwendungsfälle unterstützt.

Es bleibt zu beobachten, inwiefern sich die Datenmarktplätze weiterentwickeln – eins ist jedoch sicher: der uneingeschränkte Zugang zu relevanten Daten wird in Zukunft immer wichtiger und Datenmarktplätze können dabei eine entscheidende Rolle spielen.

Happy Data,
Sven Löffler

Sven Löffler
Sven Löffler

Tribe & Chapter Lead Data Intelligence Hub​

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