Fehlende oder unzureichende Datenstrategien sowie ineffiziente Nutzung von KI-Technologien („Wir haben jetzt ChatGPT und somit auch KI“) führen zu vermeidbaren Kosten, Wettbewerbsnachteilen und bremsen Innovation. Dabei heißt es doch überall: Daten sind das neue Öl – und da sind wir uns vermutlich alle einig: In Daten steckt Wert. Doch wie können Unternehmen diesen Wert identifizieren und tatsächlich nutzbar machen? Die Antwort liegt in einer Datenstrategie, genauer, in der Datenmonetarisierung – dem strategischen Ansatz, aus Daten wirtschaftlichen Nutzen zu ziehen. Dabei geht es nicht nur um den Verkauf von Daten, sondern auch um neue Geschäftsmodelle, effizientere Prozesse und bessere Entscheidungen. Sind Sie bereit, die Potenziale Ihrer Daten zu heben?
Datenmonetarisierung in Kürze
Datenmonetarisierung ist mehr als ein Technologiethema – sie ist ein zentraler Baustein moderner Unternehmensstrategien.
Ob intern durch Effizienzsteigerung oder extern durch datenbasierte Produkte und Services – Datenmonetarisierung bietet Unternehmen aller Branchen neue Chancen. Doch sie erfordert klare Ziele, passende Governance-Strukturen und ein Verständnis des Geschäftsmodells, der Kernsysteme sowie der zentralen Fähigkeiten, die die Wertschöpfung erzielen.
Die Hauptziele der Datenmonetarisierung
Die Monetarisierung von Daten verfolgt mehrere strategische Zielrichtungen:
- Wertschöpfung aus bestehenden Datenbeständen: Unternehmen erzeugen kontinuierlich Daten durch Produktion, Vertrieb oder Kundeninteraktionen. Diese Daten lassen sich analysieren und in Form von internen Services oder Produkten nutzen, um somit die bestehende Wertschöpfung zu optimieren oder neue zu generieren.
- Entwicklung neuer und Optimierung bestehender Geschäftsmodelle: Daten können die Grundlage für neue digitale Geschäftsmodelle sein, etwa datengetriebene Plattformen, Pay-per-Use-Modelle oder individualisierte Services, und dabei helfen, bestehende Geschäftsmodelle durch Qualitätssteigerung zu verbessern.
- Effizienzsteigerung und Kostenoptimierung: Durch interne Datenanalyse lassen sich Prozesse verbessern, Wartungszyklen optimieren oder Lieferketten effizienter gestalten – ein indirekter, aber wirkungsvoller monetärer Effekt.
- Partnerschaften und Datenökosysteme: Der kontrollierte Austausch von Daten mit Partnern oder innerhalb von Branchenökosystemen kann neue Märkte öffnen – etwa durch Data-Sharing-Plattformen oder datenbasierte Kooperationen.
- Transparenz und bessere Entscheidungen: Daten schaffen eine Faktenbasis. Fundierte Entscheidungen auf Managementebene oder in der Produktentwicklung zahlen langfristig auf den Unternehmenserfolg ein.
Wie kann Datenmonetarisierung anhand einer Anlagenkomponente funktionieren?
Ein Praxisbeispiel zeigt, wie sich datenbasierte Mehrwerte entlang technischer Anlagen konkret erschließen lassen. Ein Kunde der Materna SE stellt Komponenten für Anlagenmaschinen her. Um sein bestehendes Produkt- und Leistungsportfolio zu erweitern, war es des Ziel, einen datengetriebenen Service als digitales Geschäftsmodell zu entwickeln.
Zunächst war tiefes Verständnis der Fachdomäne entscheidend. Nur wer die Technik und deren Einsatz versteht, kann Daten sinnvoll nutzen. In unserem Fall bedeutete das: Wie funktionieren bestimmte Anlagenkomponenten? Wann arbeiten sie effizient – und warum weichen reale Betriebszustände davon ab?
Darauf basierte eine klar formulierte Business Hypothese: „Wenn wir den optimalen Betriebszustand identifizieren, spart der Kunde X % Energie und damit Kosten.“ Der Fokus lag auf einem konkreten wirtschaftlichen Nutzen, nicht auf einem reinen Analyseprodukt.
Um diese Hypothese zu prüfen, folgten wir einem strukturierten Validierungsprozess:
- Interne Analyse: Erste Abschätzungen, Rechnungen und Modellierungen.
- Interviews: Gespräche mit Technik, Instandhaltung und Management zur Einschätzung von Relevanz und Realisierbarkeit.
- Proof of Value: Überprüfung anhand realer Betriebsdaten, mit dem Ziel, die Einsparpotenziale nachvollziehbar zu demonstrieren.
Dabei stand stets die Frage im Raum: Ist der erkannte Mehrwert groß genug, dass der Kunde dafür zahlt?
Ein weiterer Erfolgsfaktor war der gezielte Austausch mit den relevanten Nutzergruppen. Guter Kundenkontakt bedeutete: Austausch mit denjenigen, die die Anlagenkomponenten tatsächlich betreiben, beurteilen und verbessern – nicht nur mit der Einkaufsabteilung. Nur so konnten wir sicherstellen, dass das Produkt den realen Bedarf trifft.
Dabei stellt sich eine zentrale Frage: Bedeutet Datenmonetarisierung immer, dass direkt Umsatz generiert wird? Die klare Antwort: Nein. Monetarisierung kann auch bedeuten, strategische Werte zu schaffen, etwa besseres Prozessverständnis, effizientere Abläufe oder die Grundlage für neue Geschäftsmodelle. Diese Werte zahlen nicht sofort auf Umsatz oder Gewinne ein, stärken aber langfristig die Position des Unternehmens am Markt.
Das Ergebnis: Der Kunde konnte ineffiziente Betriebszustände erkennen, Einsparungen realisieren und daraus ein digitales Serviceangebot entwickeln – sowohl für den eigenen Betrieb als auch für seine Kunden.
Zeit zu handeln
Unser Kunde wird nicht das einzige Unternehmen sein, welches über große Mengen ungenutzter Daten verfügt. Gerade in der Produktion von Maschinen, die viele Daten erzeugen, besteht noch ein großes Potential, um das eigene Geschäft weiterzuentwickeln und sich Wettbewerbsvorteile zu sichern – mit quasi vorhandenen Ressourcen. Jetzt ist der richtige Zeitpunkt, um die Datenstrategie zu modernisieren, um Daten gezielt für neue Ertragsquellen oder interne Effizienzgewinne einzusetzen.
