Durch die Datenmonetarisierung können Unternehmen ihre Datenbestände und Fähigkeiten der künstlichen Intelligenz (KI) nutzen, um einen spürbaren wirtschaftlichen Wert zu schaffen. Dieses Wertaustauschsystem nutzt Datenprodukte um die Geschäftsleistung zu verbessern, einen Wettbewerbsvorteil zu erlangen und die Herausforderungen der Branche als Reaktion auf die Marktnachfrage anzugehen.

Zu den finanziellen Vorteilen gehören höhere Einnahmen durch die Schaffung angrenzender Branchengeschäftsmodelle, der Zugang zu neuen Märkten zur Schaffung weiterer Einnahmequellen und die Steigerung bestehender Einnahmen. Eine Kostenoptimierung kann durch eine Kombination aus Produktivitätssteigerungen, Infrastruktureinsparungen und Betriebskostensenkungen erreicht werden.

Im Jahr 2023 wurde der globale Datenmonetarisierungsmarkt auf 3.5 Milliarden US-Dollar geschätzt, und Experten gehen davon aus, dass er bis 14.4 2032 Milliarden US-Dollar erreichen wird durchschnittliche jährliche Wachstumsrate von 16.6 % von 2024 bis 2032.

Daten als strategisches Gut behandeln

Daten gehören zu den wertvollsten immateriellen Vermögenswerten für Unternehmen. Daher trägt die Einführung eines ganzheitlichen Ansatzes, der der datengesteuerten Geschäftstransformation Priorität einräumt, zur Optimierung der Wertschöpfung bei. Diese Transformation nutzt die Macht der Daten innerhalb des Unternehmens, ermöglicht eine unternehmensweite Kostenoptimierung und erschließt neue Netto-Direktumsatzmöglichkeiten.

Bei der Datenoptimierung konzentrieren sich die meisten Unternehmen ausschließlich auf die Reduzierung der Infrastrukturkosten. Wer jedoch datengesteuerte Geschäftstransformationsstrategien einsetzt, kann die Vorteile vervielfachen, indem er das Umsatzwachstumspotenzial berücksichtigt, die Kosten für Infrastruktur, Entwicklung und Wartung optimiert und die Datensicherheit und Compliance verbessert.

Kritische Aspekte der datengesteuerten Geschäftstransformation sind die allgemeine Datenmonetarisierungsstrategie und die Art und Weise, wie Datenprodukte verwendet werden. Dateneinblicke und KI-Automatisierung treiben die Kostenoptimierung durch vorausschauende Wartung, Prozessautomatisierung und Personaloptimierung voran. Die KI-Automatisierung reduziert Datensicherheits- und Compliance-Risiken erheblich, indem sie den Schweregrad, den Umfang und die Grundursache von Bedrohungen proaktiv identifiziert und analysiert, bevor sie sich auf das Unternehmen auswirken.

Der Nettoeffekt der datengesteuerten Geschäftstransformation ist eine erhöhte Compliance, Produktivität und Effektivität durch Automatisierung in verschiedenen Geschäftsbereichen wie Vertrieb, Marketing und Services. Dies führt zu einer Umsatzsteigerung durch Möglichkeiten zur Schaffung neuer Dienste und Kanäle.

Datenprodukte identifizieren

Branchenübergreifend erleben wir einen Anstieg des Unternehmensdatenvolumens, der sowohl Herausforderungen als auch Chancen mit sich bringt. Diese Herausforderungen beeinflussen zusammen mit spezifischen Branchenanforderungen und Anwendungsfällen 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 angereichert werden, um einzigartige Erkenntnisse zu gewinnen, die bei Geschäftsentscheidungen helfen. Diese Datenbestände werden als Produkte verwaltet und verfügen über definierte Serviceverträge, wiederholbare Bereitstellungsmethoden und ein klares Wertversprechen.

Die Bankenbranche steht beispielsweise vor folgenden Herausforderungen:

• Konkurrenz durch agile und innovative Finanztechnologie- und Challenger-Banken.
• Hohes Maß an regulatorischer Kontrolle.
• Sensible Informationen müssen geschützt werden.
• Organisatorische Datensilos, die ein einheitliches Kundenerlebnis behindern.
• Der Druck, die Margen zu erhöhen und neue Einnahmequellen zu identifizieren.

Um diese Herausforderungen anzugehen, erstellen Unternehmen relevante Anwendungsfälle, die auf ihre spezifischen Bedürfnisse sowie die Bedürfnisse des Marktes insgesamt eingehen. Die folgenden Beispielanwendungsfälle zeigen zugehörige Datenprodukte und entsprechende finanzielle Vorteile.

Datenprodukte können für die interne Verwendung in verschiedenen Funktionen oder Geschäftsbereichen erstellt werden. Wenn eine Organisation ihre Daten intern und konsistent weitergibt, um die Effizienz zu verbessern und qualitative oder quantitative Vorteile zu erzielen, spricht man von interner Datenmonetarisierung.

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 Vorteile zu erzielen, spricht man von externer Datenmonetarisierung.

KI-gesteuerte Datenplattformökonomie

Eine KI-gesteuerte Organisation ist eine Organisation, in der KI-Technologie sowohl für die Wertschöpfung als auch für die Werterfassung innerhalb des Geschäftsmodells von grundlegender Bedeutung ist. Eine auf Plattformökonomie basierende Datenmonetarisierungsfunktion kann ihr maximales Potenzial erreichen, wenn Daten als ein Produkt erkannt werden, das entweder durch KI erstellt oder angetrieben wird.

Im sammlungsgesteuerten Modell werden Daten aus externen und internen Quellen, wie z. B. Data Warehouses und Datenspeichern, in Analysetools zur unternehmensweiten Nutzung eingespeist. Auf Unternehmensebene identifizieren die Geschäftseinheiten die benötigten Daten aus Quellsystemen und erstellen Datensätze, die ausschließlich auf ihre spezifischen Lösungen zugeschnitten sind. Dies führt zu einer Wucherung von Organisationsdaten und erhöhter Komplexität der Pipeline, was zu Herausforderungen bei der Wartung und Nutzung neuer Lösungen führen kann, was sich direkt auf Kosten und Pünktlichkeit auswirkt.

Da Unternehmen von sammlungsorientierten zu produktorientierten Modellen übergehen, werden Datenprodukte unter Verwendung externer und interner Datenquellen sowie Analysetools erstellt. Nach der Entwicklung können diese Datenprodukte den Geschäftseinheiten innerhalb der Organisation für den Datenaustausch und die Analyse in Echtzeit zur Verfügung gestellt werden. Darüber hinaus bieten diese Datenprodukte Möglichkeiten zur Monetarisierung durch Ökosystempartnerschaften.

In 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 Zeit bis zur Wertschöpfung zu verkürzen.

Die Datenplattform bietet datenangereicherte Datenprodukte, die maschinelles Lernen, Deep Learning und generative KI nutzen. Diese KI-gesteuerten 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, die Bereitstellung eines einzigen Datennetzes in der gesamten Hybrid Cloud und die authentifizierte, sichere und geprüfte Bereitstellung von Datenprodukten.

Wenn Unternehmen ihre wertvollen Daten und KI-Ressourcen mit größeren Benutzergruppen verbinden, können sie den Multiplikatoreffekt aus der Nutzung und Entwicklung von Datenprodukten sowie die Marktreichweite aus der skalierbaren Cloud-Verteilung nutzen.

Die wirtschaftlichen Auswirkungen der Datenmonetarisierung

Unternehmen entwickeln in der Regel einen Business Case über einen Zeitraum von drei bis fünf Jahren, um einen umfassenden Überblick über die kurz-, mittel- und langfristigen wirtschaftlichen Vorteile zu erhalten. Erfolgreiche Fälle gehen auf die Anforderungen des Marktes ein, um wettbewerbsfähig zu bleiben, die Skalierbarkeit zu fördern und ständig Möglichkeiten zur Kostenoptimierung und Umsatzsteigerung zu verfolgen.

Die obige Grafik zeigt das zusätzliche Umsatzpotenzial aus der Datenmonetarisierung über einen Zeitraum von 5 Jahren. In einer Beispielorganisation mit einem Umsatz von 2 Milliarden US-Dollar beträgt der Basisumsatz aus Daten 5 Millionen US-Dollar (0.25 % des Gesamtumsatzes). Wenn das Unternehmen dem traditionellen Ansatz folgt, könnte der Umsatz aus Daten im Jahresvergleich um 10 % steigen, von 5 Mio. USD auf 6.7 Mio. USD in drei Jahren, was nur dem 1.34-fachen des Basisumsatzes entspricht.

Im Gegensatz dazu kann die Datenmonetarisierung als Kraftmultiplikator wirken tragen dazu bei, den Umsatz eines Unternehmens um mehr als 1 % zu steigern. Mit den Möglichkeiten zur Datenmonetarisierung könnte der Umsatz aus Daten innerhalb von drei Jahren möglicherweise von 5 Millionen US-Dollar auf 20 Millionen US-Dollar steigen, was einer Vervierfachung des Basisumsatzes entspricht.

Laut Aktuelle Berichte über wirtschaftliche Auswirkungen, die Baukosten Eine Möglichkeit zur Datenmonetarisierung ist geringer als der Basisumsatz aus Daten. Daher könnte ein Unternehmen im ersten Jahr einen Teil seiner bestehenden Dateneinnahmen für den Aufbau einer Datenmonetarisierungsfunktion bereitstellen.

Erste Schritte mit der Datenmonetarisierung

Unternehmen können damit beginnen, ihre Datenmonetarisierungsstrategie zu definieren und die Datenprodukte zu identifizieren. Anschließend können sie ihre Datenmonetarisierungsfähigkeit durch die Entwicklung einer integrierten KI-gesteuerten Datenplattform verbessern. IBM Cloud Pak® für Daten, IBM Cloud Pak® für Integration, IBM® watsonx.data™ und IBM® watsonx.ai™ bieten ihnen diese ganzheitliche Plattform.

Wir empfehlen einen Discovery-Workshop, in dem Sie Ihre Daten- und KI-Ambitionen erkunden, um Ihr erstes Datenprodukt zu ermitteln. In einem 4- bis 6-wöchigen Sprint erarbeiten wir gemeinsam eine Vision für Ihre Plattformarchitektur und entwickeln einen Proof of Concept für das erste Datenproduktdesign. Dieser umfassende Prozess umfasst die Entwicklung des ersten Datenprodukts, die Erstellung einer Roadmap für zukünftige Produkte und die Erstellung eines unterstützenden Business Case.

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