Erstmals in der Geschichte belegten 2021 Digitalkonzerne die obersten Ränge der weltweit wertvollsten Unternehmen: Apple, Amazon, Alphabet und Microsoft (PWC; 2021; Global Top 100 companies – March 2022). Im Gegensatz zu traditionellen Industrieunternehmen bestimmt sich der größte Anteil der Unternehmens- bzw. Börsenwerte dieser Konzerne nicht durch physische Assets, sondern durch den immateriellen Wert vorhandener Daten, Informationen und informationstechnischer Dienste (Tamir; Miller; Gagliardi; 2015). Datenzugriff und -nutzung sind zunehmend wettbewerbsentscheidend und begründen auch in der produzierenden Industrie die Notwendigkeit zur digitalen Transformation etablierter Geschäftsmodelle und -prozesse (Akred; Samani; 2018). Dennoch schöpft Deutschland relativ zur wirtschaftlichen Bedeutung sein Potenzial für die Datenwirtschaft nicht aus.
Wo die hiesige Industrie steht
Zur Ermittlung des Status quo wurde eine Fragebogenstudie durchgeführt. In den drei Handlungsfeldern Aufbau, Nutzung und Monetarisierung wurden Unternehmen aufgefordert, Aspekte wie Datenqualität, Formen und Ziele der Datennutzung oder Preisfindungsstrategien und damit verbundenen Herausforderungen einzuschätzen. Aus der Verteilung der durchschnittlichen Zustimmungswerte zu den Fragen (Abbildung 1) lassen sich zwei wesentliche Schlussfolgerungen ableiten: Die Handlungsfelder Aufbau und Nutzen weisen ungefähr die gleiche durchschnittliche Bewertung auf. Darüber hinaus ist der durchschnittliche Zustimmungswert zu den Antwortvorgaben im Handlungsfeld Monetarisierung deutlich geringer als in anderen Handlungsfeldern und es haben hierbei zudem weniger Teilnehmende geantwortet. Dies sind eindeutige Indizien dafür, dass produzierende Unternehmen in der Monetarisierung ihrer Datenbasis wesentlich schlechter aufgestellt sind als in den anderen beiden Bereichen.
Grundlegende Mängel
Auf dem Weg zur Datenmonetarisierung müssen deutsche Unternehmen noch einige Herausforderungen meistern. Vielfach ist die Datenqualität zu niedrig, um sie weiterführend nutzen oder monetarisieren zu können. Zu den häufigsten Mängeln zählen der geringe Umfang oder die Unvollständigkeit der Daten bis hin zu Datenfehlern. Inkonsistente oder fehlerbehaftete Daten können nicht verwendet werden und die daraus gewonnenen Informationen sind nicht glaubwürdig. Darüber hinaus fehlen Unternehmen oft Kenntnisse über existierende Datenquellen. Weitere Hürden stellt die fehlende Bereitschaft der Kundinnen und Kunden von Produktionsunternehmen dar, Daten mit den Herstellern zu teilen. Zudem fehlen Fertigern vielfach Möglichkeiten und Kompetenzen, auf Daten zuzugreifen und diese sinnvoll zu nutzen. Ist eine fundierte Datenbasis aufgebaut und nutzbar, muss ihr Wert erfasst werden, um sie monetarisieren zu können.
Das können Unternehmen tun
Der Begriff Datenmonetarisierung umfasst zunächst die Fähigkeit, das ökonomische Potenzial verschiedener Unternehmensdaten zu erkennen und zu realisieren. Darüber hinaus bescheibt er auch den konkreten Tausch der Daten gegen Geld. Die Monetarisierung erstreckt sich daher von einer internen, impliziten Bewertung bis hin zur externen, konkreten und situativen Wertzuweisung. Produzierende Unternehmen können Daten auf verschiedenen Wegen monetarisieren. Nach innen gerichtet können sie dazu beitragen, Prozesse und Produkte zu verbessern und langfristig Kosten zu reduzieren. Extern lassen sich Daten über den Verkauf einer Leistung direkt vermarkten. Hierzu bieten sich verschiedene Möglichkeiten: der Verkauf von Rohdaten, datenbezogene Leistungen (Smart Services), auch in Kombination mit einem Produkt (z.B. vorausschauende Wartung einer Pumpe) und produktunabhängige Leistungen (z.B. datenbezogene Unternehmensexpertisen wie Beratung zum Düngen und Ernten).