DATA Storage & Analytics Technology Conference 2020 – Keynote Alexander Geibig Externe Datenmonetarisierung bietet ungeahnte Potenziale für Wirtschaft und Gesellschaft

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Die DATA Storage & Analytics Technology Conference 2020, die aufgrund der Coronakrise am 30. April und 12. Mai dieses Jahres online sowie am 17. September in Würzburg und am 24. September in Neuss stattfindet, verspricht spannende „Keynotes“. BigData-Insider hat als Mitveranstalter und Medienpartner die Keynote-Speaker im Vorfeld um eine Preview gebeten. Hier: Alexander Geibig, Gründer & CEO @ Alpha Affinity GmbH.

Blicken wir zurück auf die Digitalisierungsbemühungen der letzten Dekade, so sehen wir ein Jahrzehnt des Aufbruchs und der großen Erwartungen. Motiviert durch die Verheißungen von Big Data und Machine Learning haben viele Unternehmen große Summen in Infrastruktur und Pilot-Projekte investiert. Den Blick meist nach innen gerichtet, wurden die Datenbanken gefüllt, Dashboards gebaut und zumindest an irgendeiner Stelle im Produktportfolio „KI“ verbaut.

Doch oftmals folgt auf die hohen Erwartungen schnelle Ernüchterung. Entweder fehlen passende, hochqualitative Daten in ausreichender Menge, um ein bestimmtes Problem zu lösen, oder es sind Massen an interessanten Daten vorhanden, aber nicht die Ressourcen oder das Know-how, diese effektiv zu nutzen. Wir sehen also einen Markt, auf dem Nachfrage und Angebot eigentlich sehr hoch sind, der Austausch der Güter jedoch nur in sehr eingeschränktem Umfang erfolgt.

Datenmonetarisierung ist mehr als der Verkauf von Daten

Beide Seiten zusammen zu bringen ist die Kernidee der externen Datenmonetarisierung. Dabei geht es um weit mehr, als „nur“ den Verkauf von Daten. Es geht darum, die enormen Potenziale zu heben, die in unserem globalen Wirtschaftssystem verborgen sind. Eine höhere Verfügbarkeit von Informationen verbessert die Entscheidungen, die einzelne Akteure treffen können und hilft so, Ressourcen effizienter und nachhaltiger zu nutzen.

Darüber hinaus nutzt die externe Datenmonetarisierung, wie der Name schon sagt, auch den Unternehmen, die entsprechende Informationen bereitstellen. Die Daten können sowohl direkt – beispielsweise im Austausch gegen Geld oder andere Daten – als auch indirekt über die Erweiterung bestehender Produkte monetarisiert werden.

Hinsichtlich ihrer Kostenstruktur ähneln datenbasierte Geschäftsmodelle oft sehr stark dem SaaS-Geschäftsmodell. Für den Aufbau eines großen, qualitativ hochwertigen und einzigartigen Datenbestandes sowie die Entwicklung guter Datenprodukte sind in der Regel hohe Anfangsinvestitionen nötig, während die variablen Kosten gegen Null tendieren. Dies macht den Verkauf der Daten nicht nur für Käufer und Verkäufer attraktiv, sondern auch für das gesamte Wirtschaftssystem, da die Entwicklungskosten so auf viele Akteure verteilt werden können.

Gesetzliche Rahmenbedingungen

Einem verstärkten Datenaustausch stehen jedoch einige Hindernisse entgegen. Urheberrecht, DSGVO und Daten-Lizenzverträge sind auch aufgrund der Internationalität des Datengeschäfts sehr komplex – und außerdem möchten Unternehmen richtigerweise das Vertrauensverhältnis zu ihren Geschäftspartnern nicht gefährden. Solche externen Faktoren müssen bei der Entwicklung einer nachhaltigen Datenstrategie zwingend berücksichtigt werden, insbesondere da etwaige Probleme meist nicht sofort offensichtlich sind, sondern sich erst nach einer gewissen Zeit manifestieren.

Hinzu kommen darüber hinaus auch interne Herausforderungen. Diese können eher technischer Natur sein, wie die Bereitstellung adäquater Infrastruktur oder das Identifizieren, Sammeln und Pflegen relevanter Daten. Mindestens genauso wichtig sind jedoch strategische Fragen wie die Sicherung der eigenen Wettbewerbsposition bei gleichzeitiger Preisgabe wertvoller Daten und schließlich die Entwicklung der Datenprodukte selbst. Letzteres ist insbesondere aufgrund des intransparenten Marktes und des hohen Abstraktionsgrades derartiger Produkte schwierig.

Erfolgsbeispiel Tesco und dunnhumby

Dass sich die Nutzung interner Daten für die Entwicklung datenbasierter Produkte für Unternehmen dennoch lohnt, zeigt beispielsweise die britische Einzelhandelskette Tesco mit ihrer Tochterfirma dunnhumby. Letztere hat sich auf die Analyse der Transaktions- und Kundendaten spezialisiert, die von Tesco und anderen Unternehmen in ihrem Partnernetzwerk bereitgestellt werden. Die daraus entwickelten Analyseprodukte werden sowohl von den Einzelhändlern als auch von den Zulieferern genutzt, um ihre Produkte und Dienstleistungen zu verbessern. Die eigenen Daten generieren so nicht nur zusätzliche Einnahmen durch die Lizenzierung an die Analysefirma, sondern stärken gleichzeitig auch das Kerngeschäft und verbessern damit die Wettbewerbsfähigkeit in doppelter Hinsicht.

Wenn dies nun Ihr Interesse geweckt hat, würde ich mich sehr freuen, Sie auf der DATA Conference 2020 begrüßen zu dürfen. Dort werde ich unter anderem darauf eingehen, wie Sie relevante Daten erkennen, Fehlinvestitionen vermeiden und erste Schritte zu Ihrem eigenen datenbasierten Geschäftsmodell machen können.

BigData-Insider ist Mitveranstalter und Medienpartner der DATA Storage & Analytics Technology Conference 2020. Wenn Sie Alexander Geibig und viele weitere interessante Speaker live erleben wollen, melden Sie sich hier zur virtuellen Konferenz oder zu den Konferenzterminen im September an:

+++ Veranstaltungsupdate +++

Da für uns die Gesundheit und Sicherheit unserer Teilnehmer, Partner und Teammitglieder an erster Stelle steht, haben wir uns entschieden, die bisherigen Präsenztermine der DATA Storage & Analytics Conference 2020 in den Herbst zu verschieben. Diese Entscheidung ist uns nicht leichtgefallen, jedoch ist es angesichts der aktuellen Situation rund um COVID-19 die einzig richtige. Zusätzlich bieten wir Ihnen die Teilnahme an unserer Virtual Conference an, welche am 30. April und am 12. Mai stattfinden wird.

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