Kommentar von Jochen Adler, OpenText

B2B-Data-Sharing-Economy – die nächste Innovationswelle

| Autor / Redakteur: Jochen Adler / Nico Litzel

Der Autor: Jochen Adler ist Principal Solutions Consultant bei OpenText
Der Autor: Jochen Adler ist Principal Solutions Consultant bei OpenText (Bild: OpenText)

Sharing-Economy-Modelle wie car2go, DriveNow oder Airbnb sind wesentliche Treiber der digitalen Wirtschaft. Auch wenn es diese Unternehmen noch nicht lange gibt, haben sie das „Sharing“ ungenutzter Ressourcen revolutioniert. Es ist, zumindest in städtischen Ballungsräumen, schon fast Normalität geworden, die eigene Wohnung oder das Auto mit anderen zu teilen. Nun stellt sich die Frage, ob sich dieses Erfolgsmodell auch auf Unternehmensdaten ausweiten lässt.

Kundeninformationen, Produktbeschreibungen, Lieferungs- und Logistikaufzeichnungen, Informationen über Lieferanten und Partner – Unternehmen verfügen heutzutage über einen riesigen Informationsschatz. Diese Daten wurden über Jahrzehnte generiert und liegen meist ungenutzt auf Servern, in Archiven, auf Notebooks oder Smartphones. Anstatt diese Informationen brach liegen zu lassen, können Unternehmen mithilfe eines Data-Sharing-Economy-Modells völlig neue Einblicke erhalten.

Die Vorteile für den B2B-Bereich

Wie könnte ein solches Sharing-Economy-Modell mit digitalen Ressourcen also aussehen? Es handelt sich um ein System, in dem Unternehmen Daten mit Partnern, Herstellern, Lieferanten und anderen Drittparteien, die Teil der Lieferkette und der Geschäftsprozesse sind, teilen können. Man denke an das althergebrachte IT-Konzept der „Mandantenfähigkeit“: Niemand nimmt Anstoß daran, wenn sich Unternehmen auf gemeinsam genutzter Infrastruktur unkritische Referenzdaten „teilen“, wie beispielsweise Länder- oder Währungskürzel (DE, US, UK, EUR, USD, GBP …). Was spricht dagegen, diese Idee in Zeiten von Cloud-Services und Big Data Analytics erheblich auszuweiten?

Einsatzmöglichkeiten sind nahezu in jedem vorstellbaren Geschäftsbereich vorhanden – im Gesundheitswesen, Einzelhandel, Finanzwesen, in der Fertigung, in der Öl- und Gasbranche. Der Einzelhandel profitiert beispielsweise, wenn alle Parteien der Lieferkette Zugang zu Ordnern, Lieferungen, historischen Daten und Produktbeständen weltweit und in Echtzeit erhalten. So lässt sich einfacher herausfinden, welche Prozesse optimiert werden müssen, um zeitgerecht agieren zu können.

Vorteile für die Lieferkette

Auch für die Lieferkette, etwa für abgepackte Verbrauchsgüter, entstehen Vorteile: Wie lange liegt ein Produkt im Regal, bevor es verkauft wird? Wo tritt im Zweifel eine Beschädigung auf? Wie können Beschädigungen minimiert werden? Von der transparenteren Verknüpfung solcher Informationen könnten sowohl Kunden als auch Unternehmen profitieren.

Klar ist aber auch: Um diese Potenziale auszuschöpfen, muss bei guter Governance sehr gut abgewogen werden, welche Informationen besonders großen Nutzen bieten, wenn man sie einer beschränkten Allgemeinheit zur Verfügung stellt, und wie genau diese Beschränkungen ausfallen und abgesichert werden sollen.

Bei aller Begeisterung für die Chancen braucht es eine trennscharfe Abgrenzung im eigenen Unternehmensdatenbestand. Selbstredend kann es sich schließlich um personenbezogene Daten handeln, für deren Verarbeitung eine Einwilligung der Kunden und ein klar erklärter Zweckbezug erforderlich ist. Auch Regulierungsbehörden können Auflagen machen, die zur Geheimhaltung verpflichten, gerade im Gesundheitswesen oder der Finanzbranche. All diese Fragen stellten sich aber in verschiedener Ausprägung bereits hier und heute bei der klassischen Mandantenfähigkeit, bei der Schutzbedarfsfeststellung im Datenschutz, wie auch bei der Auftragsdatenverarbeitung durch Dritte.

Daten-Sharing für Unternehmen

Informationen zu teilen, bringt viele Innovationen und Verbesserungen mit sich. Ein besseres Verständnis für Kunden und Produkttrends ermöglicht beispielsweise die Reduzierung von Softwarefehlern oder die Identifikation und Lösung von Serviceproblemen, bevor sie zu einem Customer-Support-Ticket werden. Einzelhändler könnten sicherstellen, dass sie immer die richtige Produktmenge zur richtigen Zeit auf Lager hätten. Wenn wir einige Jahre in die Zukunft denken und die gegenwärtigen Trends zu Cloud-Services, „Machine Learning“ und dem Internet der Dinge fortschreiben, scheinen die Möglichkeiten endlos.

Dass Data-Sharing bereits möglich ist, zeigt folgendes Beispiel: Die Daten des Global Positioning Systems (GPS), das von der US-Regierung in den 1970er-Jahren entwickelt wurde, bilden die Basis für tausende Unternehmen – vom Agrarbereich bis hin zu selbstfahrenden Autos. Ohne GPS-Daten gäbe es auch kein Google Maps und keine Echtzeit-Sendungsverfolgung unserer Online-Bestellungen, ohne unsere zahlreichen Smartphones keine Live-Verkehrsinformationen.

Besonders Online-Dienste, die wir heute im Umgang mit natürlicher Sprache in Anspruch nehmen – beispielsweise Übersetzungen oder die Sentiment-Analyse in sozialen Netzwerken – profitieren davon, dass Millionen Nutzer jeden Tag neue Beispiele liefern, die den generischen Algorithmen das „Lernen“ ermöglichen. Da die verfügbaren IT-Verarbeitungskapazitäten exponentiell und nicht linear steigen, verbessert sich die Leistungsfähigkeit solcher Systeme nicht nur kontinuierlich – sondern vor allem rasant. Dieses Potenzial in die B2B-Beziehungen und Unternehmen zu bringen, ist ein vielversprechender Ausblick.

Der Blick in die Zukunft

Data-Sharing-Modelle sind bisher nur Zukunftsmusik. Neben der Angst, wettbewerbsrelevante Daten zu verlieren, müssen Unternehmen auch den Datenschutz, Regulierungen und rechtliche Konsequenzen berücksichtigen. In den nächsten fünf bis zehn Jahren werden jedoch immer mehr „Early Mover“ über diesen Schritt nachdenken. Sind die Grundvoraussetzungen gegeben, wird auch der Rest der Geschäftswelt nachziehen. Sobald das Modell der Data-Sharing-Economy einmal ins Rollen gekommen ist, kann es nicht mehr ignoriert werden. Unternehmen, die sich nicht vorbereitet haben und sich weiter verschließen, werden die Konsequenzen deutlich spüren.

Der Wert der Daten – vollständig erschlossen

Viele Unternehmen haben heute noch nicht den vollen Wert ihrer In-House-Daten erkannt und betrachten beispielsweise ihre Dokumenten- und Archivsysteme als administrative Belastung statt als wertvolle „historische Datenschätze“. Haben sie diese mithilfe von Künstlicher Intelligenz und Cognitive Computing erschlossen, gibt es noch einen weiteren profitablen Weg, besagte Daten zu nutzen: das Teilen der Daten mit anderen Unternehmen im eigenen Netzwerk. Dann wird die Monetarisierung der wenig bis nicht genutzten, statischen Informationen für uns zum Alltag gehören – ebenso wie das schon bei Autos oder Wohnungen der Fall ist.

Oder anders gesagt: Wer in B2B-Daten-Sharing früh investiert, könnte die derart preisgegebenen Informationen später äußerst lukrativ verzinst zurückbekommen.

Kommentare werden geladen....

Kommentar zu diesem Artikel abgeben

Anonym mitdiskutieren oder einloggen Anmelden

Avatar
  1. Avatar
    Avatar
    Bearbeitet von am
    Bearbeitet von am
    1. Avatar
      Avatar
      Bearbeitet von am
      Bearbeitet von am

Kommentare werden geladen....

Kommentar melden

Melden Sie diesen Kommentar, wenn dieser nicht den Richtlinien entspricht.

Kommentar Freigeben

Der untenstehende Text wird an den Kommentator gesendet, falls dieser eine Email-hinterlegt hat.

Freigabe entfernen

Der untenstehende Text wird an den Kommentator gesendet, falls dieser eine Email-hinterlegt hat.

copyright

Dieser Beitrag ist urheberrechtlich geschützt. Sie wollen ihn für Ihre Zwecke verwenden? Infos finden Sie unter www.mycontentfactory.de (ID: 44773127 / Industrie 4.0)