Datenmonetarisierung: Die 5 Regeln zur Gewinnung neuer Werte aus Ihren Daten

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Mit der Datenmonetarisierung - der Monetarisierung von Daten, d. h. dem Prozess der strategischen Analyse und praktischen Umsetzung, der es Ihnen ermöglicht, Daten als Einnahmequelle zu nutzen - können Unternehmen gesammelte Daten in einen monetarisierbaren Wert umwandeln, genau wie andere Vermögenswerte. Die Datenmonetarisierung wird zu einer Strategie, die es Unternehmen ermöglicht, ihre Investitionen in IoT- und IIoT-Infrastrukturen, -Systeme und -Plattformen zurückzugewinnen, ihren Entwicklungspfad zu beschleunigen und neue Geschäftsszenarien zu entwickeln.

Der Wert von Daten ist immer höher und greifbarer

Man muss nur die Zahlen der jüngsten Marktforschung lesen, um zu verstehen, dass die Definition von "Big Data" inzwischen überholt ist. Der Beitrag von Daten zur Wirtschaft eines Unternehmens wird greifbar und erreicht, auf nationaler Ebene multipliziert, erhebliche BIP-Werte.

  • Das Datenvolumen wächst ständig und wird sich in den kommenden Jahren verdreifachen - von derzeit 64,2 ZB (wobei ein Zettabyte aufgerundet 1 Milliarde Terabyte entspricht) auf die für 2025 prognostizierten 181 ZB (Quelle: IDC und Statista).
  • Intelligente Objekte und IoT- und IIoT-Geräte werden exponentiell zunehmen und alles um uns herum durchdringen, von derzeit 23 Milliarden über die für 2025 prognostizierten fast 39 bis hin zu 50 Milliarden vernetzten Objekten im Jahr 2030 (Quelle: Strategy Analytics).
  • Daten, Anwendungen und ihre Derivate werden einen bedeutenden Anteil am nationalen BIP ausmachen: 2030 wird der Gesamtwert für Südeuropa, zu dem Italien gehört, 11,5 % erreichen, 14,5 % in Nordamerika und 26,1 % in China (Quelle: Bahrain FinTech Bay - PwC).

Datenmonetarisierung: Wie man aus Daten Wert schöpft

Um eine Strategie zur Datenmonetarisierung umzusetzen, muss sich ein Unternehmen zunächst die Frage stellen, welche Daten es braucht, um zu wachsen. Die Fortsetzung der Politik des Data Warehouse, oder besser gesagt der sterilen "Lagerung" in Silos, macht heute wenig Sinn, auch angesichts der Kosten, die sich aus diesem Verfahren ergeben: Zu den Kosten, die für die Sammlung der Daten notwendig sind, kommen die Kosten für ihre Verbringung in eine Cloud, die Verarbeitung und die Kosten für ihre anschließende Verteilung hinzu.

Es ist daher von Vorteil, im Voraus anhand einer präzisen Datenstrategie festzulegen, welche Daten wirtschaftlich rentabel werden, wenn sie durch Analyse und Verarbeitung zu wertvollen Informationen angereichert werden. Zusammenfassend lassen sich 5 wesentliche Punkte für eine rentable Datenmonetarisierung definieren:

  1. Zunächst einmal muss definiert werden, welche Daten für das Unternehmen wirklich nützlich sein können. Die Heterogenität der Daten schafft einen Wert, aber nicht alle Daten sind etwas wert. Um die Monetarisierung von Daten zu optimieren, müssen die Auswirkungen von Analyse- und Automatisierungstechnologien wie künstlicher Intelligenz und maschinellem Lernen optimal genutzt werden, wenn sie richtig eingesetzt werden.
  2. Die meiste Zeit, die Analysten zur Verfügung steht, wird mit der "Bereinigung" von Daten verbracht. Es ist daher notwendig, die Verarbeitungsrahmen richtig zu definieren. Die Auswertungsparameter (KPIs) sind oft nicht optimiert, was die Qualität der Daten mindert oder sogar ungültig macht - ein unverzichtbares Merkmal, um den Wert des Assets zu steigern.
  3. Es ist ratsam, die Verlagerung von Daten in eine Cloud zu reduzieren, indem die Verarbeitung in der Nähe durch Edge-Computing-Lösungen ermöglicht wird, die eine höhere Qualität der Daten dank ihrer Erkennung und Verarbeitung in Echtzeit ermöglichen und gleichzeitig die Kosten für die Übertragung und Analyse in der Cloud senken.
  4. Festlegung des Reifegrads des Unternehmens in Bezug auf die Analytik und die professionellen Fähigkeiten. Es werden Mitarbeiter benötigt, die die Analyseprozesse ständig verbessern können, um das Kerngeschäft zu erneuern. Laut einer Studie von 2020, die von den "Big Data and Business Analytics Observers of Milan Polytechnic" durchgeführt wurde, haben 39 % der italienischen Unternehmen angegeben, dass sie nicht über spezifische interne Kompetenzen verfügen und dass sie keine Experimente zum Thema KI durchgeführt haben. Ein Beratungssystem mit Ihren Partnern ermöglicht es Ihnen, von einem höheren Kompetenzniveau zu profitieren und die Zeit bis zur Markteinführung von Produkten zu verkürzen.
  5. Es kann von Vorteil sein, eine Politik der gemeinsamen Datennutzung nicht nur intern, sondern auch extern unter Einbeziehung von Partnern und Lieferanten zu definieren. Eine gemeinsam genutzte Lieferkette kann zum Beispiel die Monetarisierung von Daten ermöglichen: 87 % der Entscheidungsträger würden sich gerne auf externe Daten stützen, um ihre Geschäftsszenarien zu erweitern (Quelle: The Insights Professional's Guide to External Data - Forrester 2020).

Die Unternehmen, denen es gelingt, ihre Daten zu monetarisieren, erzielen mittel- und langfristig im Durchschnitt höhere und nachhaltige Leistungen. Dazu muss sich das Unternehmen jedoch nach außen öffnen und einen Kompetenzaustausch innerhalb eines partnerschaftlichen Ökosystems anstreben, und zwar nicht nur in Bezug auf die Bereitstellung von Materialien (Hardware-/Software-Plattformen und -Lösungen), sondern auch in Bezug auf Kompetenzen, indem es die spezifischen Vorteile seiner Partner nutzt.