Kommentar von Steffen Vierkorn, QUNIS Datenprodukte zum Treiber der Wertschöpfung machen

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Daten sind strategische Assets – dazu gibt es keine zweite Meinung. Dennoch werden sie oft nur intern genutzt, statt sie in bare Münze umzuwandeln. Viele Unternehmen erkennen zwar die Potenziale der Monetarisierung ihrer Daten, scheitern aber an der Umsetzung. Schlummernde Business-Werte heben zu können, erfordert hier wie dort ein Umdenken.

Daten gelten völlig zurecht als Rohstoff für Innovation, Effizienz und neue Geschäftsmodelle. Dennoch fehlt den Unternehmen meist die Strategie, den kostbaren Rohstoff systematisch nutzbar zu machen – zwischen der bloßen Bekenntnis zum Datenwert und der tatsächlichen Umsetzung klafft insofern oft eine Lücke.

Nach Lünendonk erzielen hierzulande 82 Prozent der Unternehmen durch ihre Daten Effizienzsteigerungen, nur 17 Prozent jedoch monetarisieren ihre Daten. Sie konzentrieren sich auf unproduktive Kostenreduktion und Effizienzsteigerung, statt neue Geschäftsmodelle und Umsatz-quellen für sich zu erschließen. Straits Research prognostiziert, dass gleichzeitig der globale Markt für Daten-Monetarisierung jährlich um über 25 Prozent wächst, bis 2032 soll er auf über 22 Milliarden US-Dollar steigen .

Datenprodukte

Die Ursache liegt selten im Mangel an Daten, sondern in fehlenden Strukturen. Das Problem beginnt bereits oft mit einem Missverständnis: Tabellen, Reports und Dashboards sind nur Datenfragmente aus einer Datenlandschaft. Bei den deutlich komplexeren Data Products hingegen handelt es sich um strategisch aufbereitete, strukturierte Sammlungen von Daten, die spezifischen Geschäftsanforderungen dienen .

Weit mehr als reine Datensammlungen bieten sie so klar definierte und nutzerorientierte Angebote für alle erdenklichen spezifischen Geschäftsanforderungen entlang der Wertschöpfungskette. Die Betonung liegt eindeutig auf dem wertstiftenden Nutzen: Ein Datenprodukt, das keinen Anwendungsfall findet, wird immer wirkungslos bleiben. Daher muss bereits in der Konzeption klar sein, welche Produkte intern oder extern konkret benötigt werden, um Prozesse zu verbessern oder neue digitale Services zu entwickeln.

Data Culture als Wettbewerbsfaktor

Ohne Datenstrategie bleibt KI wirkungslos

Wie bei anderen physischen und digitalen Produkten auch braucht es beim Datenprodukt drei wesentliche Elemente: eine Strategie für die interne oder externe Wertschöpfung, einen Lebenszyklus von der Entwicklung über Betrieb und Pflege bis hin zur Anpassung und Nachfolgeversion, aber auch klare Verantwortlichkeiten, um Business-Nutzen, IT und Datenstrategie zu verbinden. Hier übernimmt der Data Product Owner eine zentrale Rolle, indem er Business und IT verbindet und sicherstellt, dass Qualität, Aktualität und Nutzen dauerhaft stimmen.

Zu einem marktfähigen Data Product gehören darüber hinaus technische und organisatorische Komponenten wie Schnittstellen, Metadaten, Data Contracts, Nutzungsbedingungen, Pricing-Modelle und Vermarktungsstrategien. Das Ziel dahinter: die Daten nicht nur zugänglich, sondern verbindlich, verständlich und wertstiftend zu machen.

Produkt(um)denken: vom Datenlager zum Datenmarkt

In vielen Unternehmen werden Daten noch immer wie Rohöl gelagert – wertvoll, aber unraffiniert. Nur wenn Daten jedoch wie ein Produkt gedacht, entwickelt, betrieben und vermarktet werden, können daraus auch Business-Werte entstehen. Das setzt voraus, sie über eine strukturierte Plattform handeln, kombinieren und nutzen zu können. Der Schlüssel hierfür liegt in der Herleitung aus der Unternehmensstrategie: Man muss verstehen, an welchen Stellen – ob etwa in Produkten, Services, Regionen oder Prozessen – die Daten tatsächlichen Wert schaffen.

Erst wenn dieser Business Value klar ist, lässt sich auch der Datenwert konkret nutzen. Das heißt jedoch nicht im Umkehrschluss, dass lediglich monetarisierbare Daten wertvoll sind. Selbstverständlich stellen sie auch intern genutzt wichtige Assets dar, wenn es etwa um Steuerung, Qualitätsverbesserung oder Entscheidungsunterstützung geht. Unternehmen, die diese Doppelfunktion erkennen und ihre ganzheitliche Datenstrategie daran ausrichten, schaffen nachhaltige Geschäftswerte.

Kommentar von Bart Koek, Immuta

Mit Katalogen und Marktplätzen zu mehr Datenpotenzial

Angebote auf Datenmarktplätzen skalieren

Für Data Products gilt, wie für alle anderen Produkte auch, dass ihre Existenz allein nicht ausreicht. Neben den benannten Aspekten benötigt es insbesondere eine klare Infrastruktur, um die Produkte auffindbar, vergleichbar und nutzbar zu machen. Solche Datenmarktplätze kann man als den Handelsplatz für Datenprodukte sehen – so wie ein gut sortierter Onlineshop, nur nicht für Consumer, sondern Data Products. Wie beim Online-Kauf benötigt man auch hier weiterführende Informationen, beispielsweise zu Leistung, Qualität, Bezugsmöglichkeiten und nicht zuletzt die Nutzungsbedingungen.

In diesen ist zu klären, wer was, unter welchen Bedingungen und zu welchem Preis (auch kostenlos ist ein Preis) nutzen darf. Außerdem sollte sich der Bereitsteller der Datenprodukte einen Überblick über deren Nutzer verschaffen sowie deren Wünsche und Verhalten kennenlernen; das ermöglicht zielgerichtete Aktualisierungen und Support. Um Daten als echte Leistung bereitstellen zu können, die gesteuert, gemessen und gefördert werden kann, muss darüber hinaus alles transparent, nachhaltig und leicht auffindbar sein.

Studie zur Nutzung und Wahrnehmung von Daten

Deutsche Unternehmen übersehen das wirtschaftliche Potenzial ihrer Daten

Dabei sollte klar sein: Datenprodukte gehen wie Datenmarktplätze über reine IT-Fragen hinaus. Sie verändern auch Verantwortlichkeiten, Rollenbilder und Entscheidungswege. Daher sind eine klare Data Governance und ein bewusstes Change Management maßgeblich für den Erfolg. Von Anfang an muss etwa geklärt sein, wer was bereitstellen und wer konsumieren darf, wer Qualität, Zugriff und Haftung bestimmt. Nur wenn alle Beteiligten verstehen, warum sich ihr Umgang mit Daten verändert und welchen Beitrag sie dabei leisten können, kann eine echte Datenkultur entstehen, die konsequent aufgesetzt und gepflegt wie jede andere Form der Unternehmenskultur eine solide Basis und den Nordstern für Erfolg oder Misserfolg setzt.

Erfolgreiche Wertschöpfung

Aus Datenprodukten echte Business-Werte generieren – dabei geht es wohlgemerkt nicht um blanke Theorie, sondern um bereits gelebte Praxis. Davon zeugen beispielsweise spannende Erfolgsstorys aus dem Maschinenbau. Dort konnten einer VDMA-Studie zufolge die Umsätze durch digitale Services um bis zu 32 Prozent gesteigert werden. Das MIT berichtet außerdem davon, dass Unternehmen, die Echtzeit-Analysen einsetzen, ein um 62 Prozent höheres Umsatzwachstum erzielen. Hier zeigt sich: Wer Daten nur bereitstellt, betreibt häufig die reine Logistik für die Bereitstellung. Aber wer Daten als Produkt denkt, schafft eine vollkommen neue Ebene der Wertschöpfung.

In diesem Zusammenhang darf man von Artificial Intelligence (AI) durchaus als einem der stärksten Treiber datengestützer Wertschöpfung sprechen: Technologien wie Computer Vision erkennen Muster oder Anomalien in visuellen Daten, Reinforcement Learning ermöglicht lernende Systeme auf Basis von Feedback und Optimierungsalgorithmen verbessern Entscheidungen dynamisch. Besonders spannend ist hier die Generative AI: Sie kann Datenräume synthetisch erweitern oder fehlende Informationen intelligent ergänzen. So entsteht ein neues Niveau an Qualität und Kontextverständnis.

Kommentar von Dr. Andreas Böhm, One Data

Warum Datenprodukte der Schlüssel zum Unternehmenserfolg sind

Im Umfeld von Datenprodukten, Datenmarktplätzen und Data Eco-Systemen wirkt AI ebenso als Qualitätsmotor – sie erkennt Abweichungen, verbessert Dokumentation und Metadatenpflege, schafft zudem Transparenz über Herkunft und Nutzung. Wichtig ist jedoch auch hier der gezielte Einsatz: Der Mehrwert entsteht nicht durch „eine AI für alles“, sondern durch das Verständnis, welche Technologie in welchem Prozess die größte Wirkung erzielt.

Kein Grund zu warten

Die datengetriebene Ökonomie steht erst am Anfang, aber die Regeln der Wertschöpfung verschieben sich rasant. Wer Daten nur hortet, verschenkt Potenzial. Wer sie als Produkte denkt, schafft Innovation, Differenzierung und Wachstum. Datenprodukte haben wie beschrieben das Potenzial, zum echten Business-Treiber zu werden – wenn man sie als solche definiert und in nutzenstiftende Angebote umwandelt. Viele Unternehmen beginnen dabei mit Dateninitiativen im Inneren, indem sie ihre Effizienz steigern, Kosten senken und Risiken reduzieren. Das ist durchaus naheliegend, messbar und oft auch dringlich.

In stärker digitalisierten Branchen wie dem Maschinenbau beobachten wir hingegen, dass datenbasierte Angebote und Services im Vordergrund stehen. Dort erfolgt der Schritt zur Monetarisierung von Daten häufig früh, oft sogar noch vor der internen Prozessoptimierung. Erfolgreiche Unternehmen trennen diese Welten jedoch nicht. Sie betrachten Daten ganzheitlich als Portfolio aus Effizienz- und Wachstumsinitiativen.

Kommentar von Marc Mai, doubleSlash

Fließband für Datenprodukte

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