Kommentar von Lukas Diener, QUNIS Marktplätze für Austausch und Monetarisierung von Daten

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Daten gelten zurecht als wertvolle Ressource und essenzielle Grundlage für Innovationen und neue Geschäftsmodelle. Ihre bloße Existenz reicht jedoch nicht aus: Ohne konkreten Anwendungsfall bleiben sie wirkungslos. Damit Daten in einer Organisation zugänglich und nutzbar gemacht werden, braucht es einen klaren Perspektivwechsel im Umgang mit Daten: Daten müssen als Produkte verstanden werden – ergänzt durch Datenmarktplätze, über die diese Produkte gefunden, verglichen und konsumiert werden können.

Der europäische Big-Data-Markt wächst rasant: Deutschland, Frankreich und Großbritannien führen gemeinsam den Markt an. Mit einem prognostizierten jährlichen Wachstum von über 25 Prozent bis 2033 werden Daten zum zentralen Treiber der digitalen Transformation. Für Unternehmen entsteht daraus eine klare Chance: Wer Daten nicht nur für internes BI (Business Intelligence) nutzt, sondern als strukturiertes Produkt über Marktplätze intern wie extern zugänglich macht, sorgt für einen entscheidenden Wettbewerbsvorteil gegenüber der Konkurrenz und neue Chancen mit Blick auf das eigene Geschäftsmodell. Denn Daten stellen heutzutage keine bloßen Nebenprodukte mehr dar, sondern treten über immer mehr Data-driven-Initiativen als zentrales Wirtschaftsgut in den Vordergrund.

In Datenprodukten denken

Insofern zählen Daten im digitalen Zeitalter zu den wichtigsten Bestandteilen des Unternehmens-kapitals – daher ist es essenziell, Daten konsequent aus Produktsicht zu denken. Dazu gehört, ihre Bereitstellung als eigenständige Leistung zu verstehen und Daten als wiederverwendbare Produkte organisationsweit verfügbar zu machen, statt sie für jeden neuen Use Case erneut aufzubauen. Das steigert die Effizienz, reduziert Redundanzen und beschleunigt die Gewinnung neuer Erkenntnisse.

Data Culture als Wettbewerbsfaktor

Ohne Datenstrategie bleibt KI wirkungslos

Daten sollten nicht länger als komplexe Einzelprojekte betrachtet werden, sondern als standardisierte Produkte, die sich – vereinfacht ausgedrückt – per Plug-and-play einsetzen lassen. Voraussetzung dafür ist, dass sie den FAIR (Findable, Accessible, Interoperable, Reusable)-Prinzipien folgen: Sie müssen auffindbar, zugänglich, interoperabel und wiederverwendbar sein.

Vor diesem Hintergrund ist es grundlegend, die Produzenten potenzieller Datenprodukte zu motivieren, ihre aufbereiteten Daten (etwa Kundenstammdaten, Verkaufs Dashboards oder IoT Daten) für andere zugänglich zu machen. Der Appell richtet sich in erster Linie an intrinsische Antriebe – andere Teams die eigenen Datenprodukte nutzen und darauf aufbauen lassen, zahlt schließlich auf die Wettbewerbsfähigkeit des Unternehmens ein. Zusätzlich können auch gezielte Anreizsysteme wirken, etwa interne Budgets oder Incentivierungen für Datenprodukte. Eine völlig andere Dynamik kann sich außerdem entwickeln, wenn verantwortliche Abteilungen nicht mehr als reine Kostenstelle, sondern als Profitcenter geführt werden.

Nächster sinnvoller Schritt

Konsequent weitergedacht können Datenprodukte aber auch für externe Nutzer wie Kunden, Lieferanten und Partner interessant und relevant sein – beispielsweise in Form von Nutzungsanalysen, Benchmarks oder Performance-Vergleichen. Auch datengetriebene Preisgestaltung eröffnet neue Möglichkeiten. Dadurch entstehen neue Geschäftsmodelle und zusätzliche Chancen der Monetarisierung. Selbst eine kostenlose Bereitstellung kann erheblichen Mehrwert schaffen, etwa durch eine gestärkte Kooperation, höhere Effizienz entlang der Wertschöpfungskette oder schnellere Innovationen.

Es empfiehlt sich jedoch, die Datensilos zunächst innerhalb der eigenen Organisation aufzubrechen. Hier lassen sich Potenziale schneller erschließen sowie in einer offenen Fehlerkultur wichtige Erkenntnisse für die externe Bereitstellung sammeln und die erforderlichen Rahmenbedingungen (wie zum Beispiel legale Aspekte, IT-Sicherheit etc.) dafür schaffen.

Ob Datenprodukte am Ende lediglich intern, überbetrieblich oder in hybriden Modellen verfügbar gemacht werden – entscheidend ist, dass sich eine Kultur im Unternehmen etabliert, in der Daten aktiv genutzt werden und Qualität, Serviceorientierung sowie Verantwortung klar verankert sind.

Gamechanger Datenmarktplatz

Allerdings gilt für Datenprodukte genauso wie für Waren aller Art: Die Existenz allein reicht nicht aus. Ebenso entscheidend ist eine leistungsfähige Infrastruktur, die sie auffindbar, vergleichbar und nutzbar macht. Hier kommen Datenmarktplätze als zentrale Säule einer datengetriebenen Ökonomie ins Spiel. Ein solcher Handelsplatz für Datenprodukte lässt sich mit einem Onlineshop vergleichen. Er stellt strukturierte Informationen zu Datenprodukten bereit und bringt Anbieter und Nachfrager zusammen.

Das Prinzip: Datenprodukte werden für die verschiedensten Bedarfe nach festen Kriterien beschrieben, bepreist und mit Qualitätsstandards versehen. Wesentlich dabei ist, dass die Nachfrager schnell erkennen können, welche Datenprodukte verfügbar sind, unter welchen Bedingungen sie genutzt werden können und welche Kosten entstehen (auch kostenlos ist ein Preis!). Gleichzeitig benötigen Anbieter Transparenz über aktive Konsumenten, Nachfrage, Nutzung und zusätzliche Anforderungen. Wichtig dabei ist, dass ein Datenprodukt entlang seines Lebenszyklus bedarfsgerecht und kontinuierlich weiterentwickelt und ein verlässlicher Support durch das verantwortliche Team sichergestellt wird.

Kommentar von Bart Koek, Immuta

Mit Katalogen und Marktplätzen zu mehr Datenpotenzial

Data Contracts schaffen hierbei Klarheit über Struktur, Bedeutung, Qualität und Nutzung der Daten zwischen Anbietern und Nutzern. Sie legen Schema und Semantik sowie klar definierte Service Level Agreements (SLAs) zu Aktualität, Verfügbarkeit und Support fest und wirken damit als technisches Leistungsversprechen. So können Datenprodukte auf dem Marktplatz gehandelt und skalierbar betrieben werden, der Austausch wird professionell, standardisiert und sicher.

Product Owner und Data Governance

Ebenso wichtig wie die technische Plattform ist die organisatorische Verankerung. Datenprodukte müssen über ihren gesamten Lebenszyklus hinweg strukturiert gemanagt werden – von Design über Build und Run bis hin zu Retire. Die zentrale Verantwortung trägt dabei der Data Product Owner. Analog zu einem klassischen Produktmanager stellt er sicher, dass ein klarer fachlicher, organisatorischer und wirtschaftlich messbarer Nutzen entsteht. Er sorgt dafür, dass seine Datenprodukte marktfähig sind und bleiben – klar beschrieben, dokumentiert, qualitativ gesichert und nutzbar.

Ergänzend sorgt eine etablierte Data Governance für Qualität, Vertrauen und nicht zuletzt auch Compliance: Wie können die rechtlichen Anforderungen etwa gemäß DSGVO oder des EU Data Act erfüllt werden? Die Data Governance definiert Prinzipien und Regeln für den verantwortungsvollen Umgang mit Daten und stellt sicher, dass rechtliche Anforderungen eingehalten werden.

Eine effiziente Bereitstellung, Integration und Wiederverwendung von Daten in Form von Datenprodukten stellen die Grundlage für skalierbare KI in Unternehmen dar. Dabei wächst eine wirksame Data Governance idealerweise entlang konkreter Anwendungsfälle und umfasst klare Rollen, Verantwortlichkeiten wie auch Qualitätsrichtlinien. So entsteht ein System, das Daten zur gemeinsamen Ressource macht – weg von Silos und hin zu einer datenbewussten Unternehmenskultur.

Orientierung am Markt

Große etablierte Data Catalog und Plattform Marktplätze verfügen zwar über ein hohe technische Reife, bieten jedoch häufig keine vollständige Abdeckung, da Legacy oder spezialisierte Datenquellen schwer integrierbar sind. Zudem sind viele Lösungen eng an ein spezifisches Vendor Ökosystem gebunden, was die Flexibilität im Datenaustausch und die Offenheit gegenüber externen Akteuren einschränken kann.

Umso wichtiger ist es, den konkreten Zweck des eigenen Datenmarktplatzes klar zu definieren: Welche Zielgruppen sollen adressiert werden? Welche Funktionen sind zwingend erforderlich? Und in welchem Ökosystem soll sich die Lösung bewegen? Externe Expertise kann bei der Marktsondierung wertvolle Orientierung bieten. Gerade in einem volatilen Umfeld, in dem Anbieter schnell verschwinden oder übernommen werden, hilft eine fundierte Einordnung bei der Auswahl geeigneter Lösungen.

Turbo für datengetriebene Unternehmen

Immer mehr Unternehmen richten ihre Prozesse und Geschäftsmodelle datengetrieben aus – ein Trend, den der Markt deutlich bestätigt. Ob bei funktionsübergreifenden Prozessketten oder der ganzheitlichen Steuerung der Customer Journey: Entscheidend ist, Daten als konsistente, wiederverwendbare und leicht zugängliche Bausteine zu verstehen – sogenannte Data Assets, die als Data Products umgesetzt werden. Datenmarktplätze übernehmen dabei eine zentrale Rolle. Sie bringen Produzenten und Konsumenten gezielt zusammen und ermöglichen eine strukturierte Steuerung des gesamten Lebenszyklus von Datenprodukten – von der Erstellung über den Zugriff sowie der Verwaltung der Output-Ports bis hin zu Governance, einschließlich klar definierter Freigabeprozesse.

Kommentar von Mashood Ahmad und Thorsten Warnecke, Camelot Management Consultants

Data Marketplaces – die nächste Evolutionsstufe der digitalen Transformation

Studien zeigen die wachsende Bedeutung solcher Plattformen: Bereits heute messen viele IT-Entscheider ihnen eine hohe Relevanz bei – mit weiter steigender Tendenz. Die Entwicklung hin zu datengetriebenen Organisationen schafft nicht nur wirtschaftlichen Mehrwert, sondern fördert auch eine neue Unternehmenskultur: datenorientiert, vernetzt und zukunftsgerichtet. Auch wenn viele Unternehmen noch am Anfang stehen, ist doch das Potenzial enorm. Sich frühzeitig mit Datenmonetarisierung und entsprechenden Plattformen auseinanderzusetzen, ist daher ein entscheidender Erfolgsfaktor.

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