Finanzielle Vorteile durch Datenmonetarisierung erschließen

Die Monetarisierung von Daten ermöglicht es Unternehmen, ihre Datenbestände und die Fähigkeiten der künstlichen Intelligenz (KI) zu nutzen, um einen greifbaren wirtschaftlichen Wert zu schaffen. Dieses Wertetauschsystem nutzt Datenprodukte, um die Unternehmensleistung zu verbessern, Wettbewerbsvorteile zu erzielen und auf die Herausforderungen der Branche als Reaktion auf die Marktnachfrage zu reagieren.

Zu den finanziellen Vorteilen zählen höhere Einnahmen durch die Schaffung von Geschäftsmodellen in angrenzenden Branchen, der Zugang zu neuen Märkten zur Erschließung weiterer Einnahmequellen und die Steigerung bestehender Einnahmen. Kostenoptimierung kann durch eine Kombination aus Produktivitätssteigerungen, Einsparungen bei der Infrastruktur und Reduzierungen der Betriebskosten erreicht werden.

Im Jahr 2023 wurde der weltweite Markt für Datenmonetarisierung auf 3,5 Milliarden USD geschätzt, und Experten prognostizieren, dass er bis 2032 ein Volumen von 14,4 Milliarden USD erreichen wird, was einer durchschnittlichen jährlichen Wachstumsrate von 16,6 % zwischen 2024 und 2032 entspricht.

Daten sind einer der wertvollsten immateriellen Assets für Unternehmen. Daher trägt ein ganzheitlicher Ansatz, der eine datengesteuerte Geschäftstransformation priorisiert, zur Optimierung der Wertgewinnung bei. Diese Transformation nutzt die Leistungsfähigkeit der Daten innerhalb des Unternehmens, ermöglicht eine unternehmensweite Kostenoptimierung und erschließt neue direkte Umsatzmöglichkeiten.

Bei der Datenoptimierung konzentrieren sich die meisten Unternehmen ausschließlich auf die Reduzierung der Infrastrukturkosten. Unternehmen, die datengesteuerte Strategien zur Geschäftstransformation umsetzen, können jedoch die Vorteile vervielfachen, indem sie das Umsatzwachstumspotenzial berücksichtigen, die Kosten für Infrastruktur, Entwicklung und Wartung optimieren und die Datensicherheit und Compliance verbessern.

Kritische Aspekte der datengesteuerten Geschäftstransformation sind die allgemeine Strategie zur Monetarisierung von Daten und die Art und Weise, wie Datenprodukte genutzt werden. Datenanalyse und KI-Automatisierung fördern die Kostenoptimierung durch vorausschauende Wartung, Prozessautomatisierung und Personaloptimierung. Die KI-Automatisierung reduziert Datensicherheits- und Compliance-Risiken erheblich, indem sie proaktiv die Schwere, den Umfang und die Ursache von Bedrohungen identifiziert und analysiert, bevor diese sich auf das Unternehmen auswirken.

Der Nettoeffekt der datengesteuerten Geschäftstransformation ist eine verbesserte Compliance, Produktivität und Effektivität durch Automatisierung in verschiedenen Geschäftsbereichen wie Vertrieb, Marketing und Dienstleistungen. Dies ermöglicht Umsatzsteigerungen durch die Schaffung neuer Dienstleistungen und Vertriebskanäle.

Branchen in allen Bereichen erleben einen Anstieg des Volumens an Unternehmensdaten, was sowohl Herausforderungen als auch Chancen mit sich bringt. Diese Herausforderungen sowie spezifische Branchenanforderungen und Anwendungsfälle beeinflussen die Art der Datenprodukte, die Unternehmen oder Märkte benötigen.

Datenprodukte sind Assets, die aus den internen Datenquellen eines Unternehmens oder durch die Kombination interner und öffentlicher Daten entwickelt und mit KI ergänzt werden, um einzigartige Erkenntnisse zu gewinnen, die bei Geschäftsentscheidungen hilfreich sind. Diese Datenbestände werden als Produkte verwaltet und verfügen über definierte Serviceverträge, wiederholbare Liefermethoden und ein klares Wertversprechen.

Die Bankenbranche steht beispielsweise vor folgenden Herausforderungen:

• Konkurrenz durch flexible und innovative Finanztechnologie und Challenger-Banken.
• Hohes Maß an regulatorischer Kontrolle.
• Sensible Informationen müssen geschützt werden.
• Organisatorische Datensilos, die eine einheitliche Customer Experience behindern.
• Druck, die Gewinnmargen zu erhöhen und neue Einnahmequellen zu erschließen.

Um diesen Herausforderungen zu begegnen, entwickeln Unternehmen relevante Anwendungsfälle, die sowohl ihren spezifischen Anforderungen als auch den Bedürfnissen des Marktes insgesamt gerecht werden. Die folgenden Anwendungsbeispiele veranschaulichen die damit verbundenen Datenprodukte und die entsprechenden finanziellen Vorteile.

Datenprodukte können für den internen Gebrauch in verschiedenen Funktionen oder Geschäftsbereichen erstellt werden. Wenn ein Unternehmen seine Daten intern und konsistent teilt, um die Effizienz zu verbessern und qualitative oder quantitative Vorteile zu erzielen, wird das als interne Datenmonetarisierung bezeichnet.

Datenprodukte können auch für eine breitere externe Nutzung über mehrere Organisationen und Ökosysteme hinweg erstellt werden. Wenn Daten extern geteilt werden, um strategische und finanzielle Nutzen zu erzielen, wird dies als Monetarisierung externer Daten bezeichnet.

Ein KI-gesteuertes Unternehmen ist ein Unternehmen, in dem KI-Technologie sowohl für die Wertschöpfung als auch für die Wertabschöpfung innerhalb des Geschäftsmodells von grundlegender Bedeutung ist. Eine auf Plattformökonomie basierende Datenmonetarisierungsfunktion kann ihr maximales Potenzial entfalten, wenn Daten als ein Produkt anerkannt werden, das entweder durch KI erstellt oder angetrieben wird.

Im sammlungsorientierten Modell werden Daten aus externen und internen Quellen, wie beispielsweise Data Warehouses und Datenspeichern, in Analysewerkzeuge eingespeist, um unternehmensweit genutzt zu werden. Auf Unternehmensebene identifizieren die Geschäftsbereiche die Daten, die sie aus den Quellsystemen benötigen, und erstellen Datensätze, die ausschließlich auf ihre spezifischen Lösungen zugeschnitten sind. Dies führt zu einer Zunahme der Unternehmensdaten und einer erhöhten Komplexität der Pipeline, was Herausforderungen bei der Pflege und Nutzung neuer Lösungen mit sich bringen kann und sich direkt auf die Kosten und die Pünktlichkeit auswirkt.

Da Unternehmen zunehmend von sammelorientierten zu produktorientierten Modellen übergehen, werden Datenprodukte unter Verwendung externer und interner Datenquellen sowie Analysewerkzeugen erstellt. Nach ihrer Entwicklung können diese Datenprodukte den Geschäftsbereichen innerhalb des Unternehmens für den Echtzeit-Datenaustausch und Analysen zur Verfügung gestellt werden. Darüber hinaus bieten diese Datenprodukte Möglichkeiten zur Monetarisierung durch Partnerschaften innerhalb des Ökosystems.

Bei einem plattformbasierten Ansatz entwickeln Geschäftsbereiche Lösungen, indem sie standardisierte Datenprodukte verwenden und Technologien kombinieren, um den Arbeitsaufwand zu reduzieren, die Unternehmensdatenarchitektur zu vereinfachen und die Time-to-Value zu verkürzen.

Die Datenplattform bietet datenreiche Datenprodukte, die maschinelles Lernen, Deep Learning und generative KI nutzen. Diese KI-gestützten Datenprodukte können unterschiedliche Datenquellen virtualisieren und integrieren, um domänenspezifische KI-Modelle unter Verwendung proprietärer Unternehmensdaten zu erstellen. Datenplattformdienste ermöglichen die Bereitstellung von Datenprodukten als SaaS-Dienste, ein einziges Daten-Netzwerk, das über die Hybrid-Cloud bereitgestellt wird, sowie eine authentifizierte, sichere und geprüfte Bereitstellung von Datenprodukten.

Wenn Unternehmen ihre wertvollen Daten und KI-Ressourcen einer breiteren Nutzergruppe zugänglich machen, können sie vom Multiplikatoreffekt durch die Nutzung und Weiterentwicklung von Datenprodukten sowie von der Marktreichweite durch skalierbare Cloud-Distribution profitieren.

Unternehmen entwickeln in der Regel einen Business Case für einen Zeitraum von drei bis fünf Jahren, um sich einen umfassenden Überblick über die kurz-, mittel- und langfristigen wirtschaftlichen Vorteile zu verschaffen. Erfolgreiche Fälle befassen sich mit den Marktanforderungen, um wettbewerbsfähig zu bleiben, die Skalierbarkeit zu fördern und kontinuierlich Möglichkeiten zur Kostenoptimierung und Umsatzsteigerung zu verfolgen.

Die obige Grafik veranschaulicht das zusätzliche Umsatzpotenzial, das sich aus der Monetarisierung von Daten über einen Zeitraum von fünf Jahren ergibt. In einem Beispielunternehmen mit einem Umsatz von 2 Milliarden USD beträgt der Basisumsatz aus Daten 5 Millionen USD (0,25 % des Gesamtumsatzes). Wenn das Unternehmen den traditionellen Ansatz verfolgt, könnten die Einnahmen aus Daten innerhalb von drei Jahren um 10 % gegenüber dem Vorjahr steigen, von 5 Millionen USD auf 6,7 Millionen USD, was lediglich dem 1,34-fachen der Basiseinnahmen entspricht.

Im Gegensatz dazu kann die Monetarisierung von Daten als Kraftmultiplikator fungieren und zu einer Steigerung des Unternehmensumsatzes um bis zu 1 % beitragen. Mit den Funktionen zur Datenmonetarisierung könnten die Datenumsätze in drei Jahren potenziell von 5 Millionen auf 20 Millionen USD steigen, was einer Vervierfachung gegenüber dem Basisumsatz entspricht.

Jüngsten Berichten über die wirtschaftlichen Auswirkungen zufolge sind die Kosten für den Aufbau einer Datenmonetarisierungsfunktion geringer als die Grundumsatz aus Daten. Daher könnte ein Unternehmen einen Teil seiner bestehenden Datenumsätze im ersten Jahr für den Aufbau einer Datenmonetarisierungskapazität bereitstellen.

Unternehmen können damit beginnen, ihre Strategie zur Monetarisierung von Daten zu definieren und die Datenprodukte zu identifizieren. Anschließend können sie ihre Datenmonetarisierungsfähigkeiten durch die Entwicklung eines integrierten Portfolios von KI-Produkten aufbauen. IBM® Cloud Pak for Data, IBM Cloud Pak for Integration, IBM® watsonx.data und IBM watsonx.ai bieten Sie ihnen dieses ganzheitliche Portfolio an.

Wir empfehlen einen Discovery-Workshop, in dem Sie Ihre Ambitionen im Bereich Daten und KI erkunden, um Ihr erstes Datenprodukt zu bestimmen. In einem vier- bis sechswöchigen Sprint werden wir gemeinsam eine Vision für Ihre Plattformarchitektur entwickeln und einen Proof of Concept für das erste Datenproduktdesign erstellen. Dieser umfassende Prozess umfasst die Entwicklung des ersten Datenprodukts, die Erstellung einer Roadmap für zukünftige Produkte und die Erstellung eines unterstützenden Business Case.