Datenökonomie: Daten als Rohstoff der Wirtschaft von morgen

Die Verfügbarkeit und Nutzung von Daten wird in der digitalisierten Wirtschaft zu einem entscheidenden Wettbewerbsfaktor – nicht umsonst gelten Daten als das „neue Öl“ der vernetzten Ökonomie. Dies beschreibt auch der Begriff der Datenökonomie: Es geht um die Erzeugung, Verarbeitung und Monetarisierung von Daten, die durch digitale Technologien zu werthaltigen Informationen transformiert werden.

Die Datenökonomie ebnet neue Möglichkeiten

Die Chancen und Einsatzgebiete der Datenökonomie sind vielfältig, von der Entwicklung neuer Geschäftsmodelle bis zu einer optimierten Ansprache von Kundinnen und Kunden. Diverse Studien belegen, dass Unternehmen, die ihre eigenen oder externe Daten nutzen, höheres Wachstum und höhere Profitabilität erzielen. Auch für die österreichische Wirtschaft lautet daher die Kernfrage: Wie lassen sich Daten zur Wissensgenerierung nutzen, und wie können damit Wachstumssteigerungen beziehungsweise Wettbewerbsvorteile erzielt werden?

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Zu konkreten Use Cases, die sowohl international wie auch in Österreich bereits Anwendung finden, zählen beispielsweise:

• Customer Targeting/Marketing-Optimierung
  Aus der Analyse von Kundendaten oder Webprofilen werden Kundenprofile erstellt, die affin für spezifische Angebote und Produkte sind. Das ermöglicht eine zielgerichtete Ansprache von Kundinnen und Kunden und damit auch höhere Conversion-Raten.
  
  
• Anwendungen im Bereich IoT/Konnektivität
  Die Daten, die im „Internet of Things“ (IoT) sensorisch erhoben werden, liefern wertvolle Informationen, aus denen neue Produkte und Services generiert werden können.
  
  
• Digital Twin
  Produkte werden komplett digitalisiert und in Onlineshops und auf Plattformen für B2B- und B2C-Anwendungen kalibrierbar gemacht.
  
  
• Predictive Maintenance
  Aus der Analyse maschineller Daten werden mittels Künstlicher Intelligenz beziehungsweise Machine Learning Modelle erstellt, die die Wahrscheinlichkeiten für einen Ausfall ermitteln und damit Wartungsprozesse deutlich optimieren können.
  
  
• Risikomanagement/Kredit-Scoring
  Aus Bonitätsdaten (etwa Transaktionen oder Bilanzen) von Kundinnen und Kunden wie von Unternehmen werden Ausfallwahrscheinlichkeiten für Kredite bestimmt.
  

Daten: die neuen Produkte

Neue Modelle, die in diesem Bereich aufkommen sind insbesondere Data-as-a-Service-Angebote: Daten werden zu Produkt-Paketen geschnürt und dann zu einem bestimmten Preis angeboten.

Bei dem Einsatz von Datenanalytik sind die Unternehmen mit einer Reihe von Herausforderungen konfrontiert:

• Rechtlich: komplexe und teils unklare Rechtslage, Datenschutz (DSGVO), Regulierung der Datenverarbeitung
  
  
• Organisatorisch: hoher Abstimmungs- und Koordinationsaufwand zur Strukturierung und Verarbeitung von Daten
  
  
• Wirtschaftlich: Entwicklung von Strategien für Geschäftsmodelle/Use Cases, Aufbau großer Datenbestände, um Synergieeffekte zu erzielen, schwierige Finanzierung durch hohe Investitionskosten (auch in Bezug auf Regulatorik und DSGVO)
  
  
• Personal Skills: neue Aufgabenprofile für die Beschäftigten, speziell die technologische Ausbildung erfordert Schulungen und Weiterbildungen 
  
  
• Technologie und Tools: Aufbau der technischen Infrastruktur, Entwicklung von Datenkonzepten, Beschaffung und Implementierung der nötigen Tools
  
  

Ein wesentlicher strategischer Faktor für die künftige Datenökonomie ist der Zugang zu Daten, insbesondere für KMU. Seitens der öffentlichen Verwaltung wird daher das Thema Open Data beziehungsweise Open Government Data vorangetrieben, das Unternehmen barrierefreie Zugänge zu den für ihren Sektor relevanten Daten ermöglichen und mittelfristig den Wirtschaftsstandort stärken soll. „Open Data“ kann definiert werden anhand von drei zentralen Punkten:

• Verfügbarkeit und freier Zugang:
  Die Daten müssen als Ganzes verfügbar sein und in einem zweckmäßigen und editierbaren Format vorliegen.
  
  
• Wiederverwendung und Weitergabe:
  Die Bereitstellung der Daten muss so erfolgen, dass die Wiederverwendung und Weitergabe ermöglicht wird.
  
  
• Universelle Beteiligung:
  Es darf keine Benachteiligung von einzelnen Personen, Gruppen oder Anwendungszwecken geben (nicht erlaubt ist etwa der Ausschluss der kommerziellen Nutzung).
  
  

Ein Beispiel für Privatunternehmen, die Open Data kostenfrei zur Verfügung stellen, ist Uber Movement: Die Veröffentlichung der anonymisierten Daten von mehreren Milliarden Uber-Fahrten (etwa hinsichtlich der Fahrtdauer zwischen Standorten, der Verteilung der Fahrgeschwindigkeiten in einer Stadt oder der Verkehrsdichte in Städten) soll effiziente Stadtplanungen unterstützen. Ähnlich will Inside Airbnb – die Open-Data-Plattform, auf der Airbnb-Nutzungsdaten veröffentlicht werden – einen Mehrwert für den Wohnungsmarkt schaffen, etwa über Listen aller Wohnungen in einer Stadt, einen Kalender aller Buchungszeiträume und Informationen über die durchschnittliche Mietdauer. Hier ist allerdings davon auszugehen, dass mittelfristig ein Datenmarktplatz mit kostenpflichtigem Zugang entstehen wird.

Der Umgang mit Daten in der EU

Aufgrund der strategischen Bedeutung des Zugangs zu Daten hat es sich die EU im Zuge der europäischen Datenstrategie zum Ziel gesetzt, einen Binnenmarkt für Daten zu schaffen, um nicht nur die Wettbewerbsfähigkeit, sondern auch die Souveränität Europas gegenüber den USA oder asiatischen Ländern nachhaltig zu sichern. Der Fokus soll dabei stets auf der Berücksichtigung menschlicher Bedürfnisse sowie auf der Stärkung europäischer Werte und Rechte liegen. Mit der Initiative soll die Datenverfügbarkeit für Wirtschaft und Gesellschaft sichergestellt werden, ohne dabei einen Verlust der Kontrolle über diese Daten von Seiten der Akteure auszulösen. Hierzu soll eine entsprechende Gesetzgebung sowohl in der EU als auch in den Mitgliedsländern gefördert werden. Zusätzlich sollen mehr Investitionen in diesen Bereich fließen, um Bürgerinnen und Bürgern die Möglichkeit zu geben, in allen Lebensbereichen von der Datennutzung zu profitieren.

Europäische Projekte

Ein wesentlicher Teil der europäischen Datenstrategie ist das Cloud-Projekt Gaia-X, das federführend von einer Kooperation deutscher und französischer Unternehmen entwickelt wurde. Inzwischen sind diverse Akteure aus Wissenschaft und Wirtschaft aus mehreren europäischen Ländern, darunter auch Österreich, beteiligt. Das grundlegende Ziel ist es, einheitliche Voraussetzungen für eine europäische Dateninfrastruktur zu schaffen, um die Wertschöpfung und Beschäftigung in Europa zu sichern. Um zu verhindern, dass europäische Unternehmen standardmäßig auf US-amerikanische Systeme zurückgreifen, sollen Souveränität und Verlässlichkeit der europäischen Dateninfrastruktur durch die Vernetzung kleiner Anbieter auf Cloud-Ebene gesichert werden – zugunsten einer verbesserten Wettbewerbsfähigkeit europäischer Unternehmen auf internationaler Ebene.

Mehr Infos zu Gaia-X: Gaia-X Hub Austria

Daten und Wirtschaft - TEDx Talks mit Chen Sun

Das Konzept der Datenwirtschaft wird in den meisten Fällen als neues Konzept angesehen und dass es dabei im weitesten Sinne um Technologie geht, und nicht um Wirtschaft. Das diese Sicht auf Daten doch nicht ganz stimmt wird sehr anschaulich von Chen Sun erklärt und in einem Experiment deutlich gemacht. Daten spielten schon lange bevor es ein modernes Buzzword wurde, eine wichtige Rolle für die Wirtschaft.