Was ist Datenmonetarisierung? Strategien, um aus Daten Wert zu schaffen

Was ist Datenmonetarisierung?

Datenmonetarisierung ist der Prozess, unternehmenseigene Daten so einzusetzen, dass ein messbarer wirtschaftlicher Nutzen entsteht. Sie erweitert den Handlungsspielraum und die Flexibilität von Unternehmen, um mehr aus ihren Daten herauszuholen. 

Je nach Strategie unterscheidet man zwischen direkter und indirekter Datenmonetarisierung. Erstere umfasst den Verkauf von Daten oder datenbasierten Produkten an externe Parteien. Indirekte bzw. interne Datenmonetarisierung bedeutet dagegen, Daten zur Leistungssteigerung im Unternehmen einzusetzen.

Datenmonetarisierung kann Unternehmen unter anderem folgende Vorteile bringen:

• Umsatzsteigerung. Ob durch den Verkauf von Daten an Dritte oder durch datenbasierte Produkte wie LLMs – dein Unternehmen kann Daten nutzen, um neue Einnahmequellen zu erschließen.
• Operative Effizienz. Daten lassen sich intern einsetzen, um das Tagesgeschäft zu optimieren. Indem du zeitfressende Engpässe und ineffiziente Prozesse erkennst und Abläufe schlanker gestaltest, hilft Datenmonetarisierung, Kosten zu senken und die Performance zu steigern.
• Bessere Kundenerlebnisse. Mit Datenanalysen in allen Bereichen deines Geschäfts verstehst du das Kundenverhalten besser, verbesserst Produkte oder Services und erhöhst die User Experience.

Strategien zur Datenmonetarisierung

Es gibt viele Wege, Daten zu monetarisieren. Abhängig von der gewählten Strategie unterscheidet man zwischen direkter und indirekter Datenmonetarisierung.

Direkte oder externe Datenmonetarisierung 

Hierbei werden Daten sowie datenabgeleitete Produkte und Services an externe Parteien verkauft oder lizenziert. Bei Data-as-a-Service-(DaaS-)Anbietern können Daten im Rohformat oder aggregiert nach einer Datenanalyse verkauft werden. 

Ein Beispiel: Ein Unternehmen, das Marktentwicklungen sammelt und analysiert, könnte diese Daten zu Marktforschungszwecken an andere Unternehmen verkaufen. In komplexeren Fällen werden Daten in Analyseplattformen eingebettet und darüber vermarktet.

Indirekte oder interne Datenmonetarisierung

Dies ist ein weiter gefasster Ansatz, bei dem Daten genutzt werden, um operative Entscheidungen zu unterstützen und messbare Verbesserungen der Unternehmensleistung zu erzielen. Die Möglichkeiten reichen von der Senkung von Betriebskosten und dem Verschlanken von Prozessen über ein besseres Verständnis des Kundenverhaltens bis hin zu neuen Partnerschaften.

Viele Unternehmen mit einer ausgereiften Datenmonetarisierungsstrategie setzen letztlich auf einen hybriden Ansatz, der interne Verbesserungen mit externem Verkauf kombiniert. Anders gesagt: Interne Datenmonetarisierung wird oft genutzt, um die externe Datenmonetarisierung zu stärken. 

Beispiele für Datenmonetarisierung

Schauen wir uns anhand einiger Fallstudien an, wie Datenmonetarisierung in der Praxis funktioniert. 

X (früher Twitter)

X ist ein 2006 gegründetes Social-Media-Unternehmen. Die Plattform ist durch ihre Posts – früher Tweets – im Internet und in allen Medien allgegenwärtig. Ende 2022 wurde sie von Elon Musk übernommen. Kurz nach der Übernahme führte Musk eine Reihe von Reformen und Managementwechseln ein, die Fragen nach der finanziellen Fähigkeit des Unternehmens aufwarfen, die Plattform zu betreiben.

Einer der drastischsten Schritte zur Erschließung neuer Erlösquellen war die Deckelung des kostenlosen Zugriffs auf die Twitter API. Die API ermöglicht Nutzerinnen und Nutzern sowie Entwicklern, Twitter-Daten wie Nutzer-Posts, Profile, Likes und Retweet-Zahlen abzurufen. 

Damit wollte Musk das Potenzial des Twitter-Datensatzes – wohl eines der leistungsstärksten und umfassendsten der Welt – mit einer klaren Strategie der direkten Datenmonetarisierung ausschöpfen. 

Nach den neuen Regeln bietet die API vier Zugriffsstufen mit unterschiedlichen Rechten und Preisen. 

X API-Zugriffsstufen. Quelle: X

Auch wenn die Änderungen den Versuch darstellen, Margen in der Entwickler-Community der Plattform zu heben, ist das nur ein Teil des Bildes. Der Rückgang an Entwicklerinnen und Entwicklern sowie X-basierten Anwendungen muss parallel zu möglichen Mehreinnahmen betrachtet werden. Viele Unternehmen und Entwickler setzten auf den kostenlosen Zugang der X API, um verschiedenste Anwendungen zu bauen. Nach den neuen Regeln können sich viele – insbesondere kleine – Entwickler die Preise nicht mehr leisten. 

ChatGPT

Generative KI schafft neue, substanzielle Chancen, Daten zu monetarisieren. Leistungsfähige Large Language Models (LLMs), die mit riesigen Datenkorpora trainiert werden, unterstützen eine Vielzahl hochwertiger Anwendungsfälle in unterschiedlichsten Workflows und Branchen. 

Betrachten wir OpenAIs ChatGPT, wohl das anschaulichste Beispiel für das Potenzial generativer KI. Wie Vin Vashishta, Gründer und Chief Revenue Officer von V Squared, in unserem DataFramed-Podcast sagt:

Modelle, die auf hochwertigen Daten basieren, lassen sich vielfach monetarisieren. Ausschlaggebend ist nicht das Modell und nicht der Code (zumal Open-Source-LLMs allgegenwärtig sind), sondern die Daten.

Geld mit generativer KI zu verdienen, ist jedoch alles andere als einfach. Große Mengen hochwertiger Daten zu beschaffen – zumindest genug, um mit den genauesten Modellen mitzuhalten – ist schwierig und teuer. Es braucht Zeit, Talente und robuste Technologie, um Daten zu sammeln, zu speichern und zu verarbeiten, bevor sie ins Modell fließen. Auch Entwicklung, Training und Betrieb generativer KI-Tools erfordern erhebliche Ressourcen. 

Vor diesem Hintergrund überrascht es nicht, dass der Markt für generative KI stark von Big-Tech-Unternehmen dominiert wird, die über das nötige Know-how und die Ressourcen verfügen. 

Specsavers

Specsavers, ein führender Anbieter von Optometrie-, Audiologie- und weiteren Gesundheitsleistungen, stand vor großen Herausforderungen in den Analyseprozessen. Eine starke Abhängigkeit von manueller Excel-Arbeit und deutliche Kompetenzlücken in Power BI und Databricks bremsten die Effizienz der Mitarbeitenden und verhinderten, datenbasierte Entscheidungen im großen Stil zu nutzen.

Specsavers arbeitete mit DataCamp for Business zusammen, um ein Weiterbildungsprogramm zu starten und so die Kraft der Daten über eine interne Datenmonetarisierungsstrategie zu heben. 

 Die Ziele des Programms waren:

• Kompetenzlücken in Power BI und Databricks schließen, um Excel-Arbeit zu automatisieren und zentrale Analyseteams zu entlasten.
• Die Datenkompetenz bei Führungskräften und Mitarbeitenden außerhalb der Datenteams steigern, um datenbasierte Entscheidungen zu fördern.
• Interne Mobilität stärken und Mitarbeitenden den Einstieg in Data-Science-Karrieren ermöglichen.

Mit 115 weitergebildeten Mitarbeitenden spart Specsavers pro Person bis zu 4 Stunden pro Woche – mit spürbar besserer Leistung und geringeren Kosten. Lies die vollständige Fallstudie, um mehr über die Specsavers-DataCamp-Partnerschaft zu erfahren.  

Die Geschichte von Specsavers unterstreicht einen der wichtigsten Erfolgsfaktoren für Datenmonetarisierung: Ein datenkompetentes Team im Unternehmen ist der Schlüssel, um Daten zu monetarisieren. 

Wie Tiffany Perkins-Munn, Head of Data and Analytics der innovativen CDAO-Organisation bei J.P. Morgan Chase, im DataFramed-Podcast betont:

Herausforderungen und Lösungen der Datenmonetarisierung

Trotz ihres enormen Potenzials gelingt es vielen Unternehmen nicht, die Kraft von Daten zu nutzen, um Kundinnen und Kunden Mehrwert zu bieten, Umsätze zu steigern und Entscheidungsprozesse zu unterstützen.

Tiffany Perkins-Munn hebt einige der häufigsten Hürden hervor:

Eine weitere zentrale Herausforderung ist der Datenschutz. Datenmonetarisierung bedeutet, Daten intern oder extern zugänglicher zu machen. Die Balance zwischen Zugänglichkeit, Privatsphäre und Sicherheit zu wahren, ist anspruchsvoll. In Zeiten strenger Datenschutzvorgaben haben Privatsphäre und Datensicherheit höchste Priorität. Daher braucht es bei steigender Zugänglichkeit robuste Data-Governance- und Sicherheitsmaßnahmen. 

Unser Kurs Introduction to Data Privacy vermittelt ein solides Fundament an Datenschutzprinzipien und verknüpft diese mit weiteren zentralen Konzepten der vernetzten Datenlandschaft.

Insgesamt erfordert der Aufbau einer Datenmonetarisierungsstrategie erhebliche Investitionen in Talente und Technologie sowie ein langfristiges strategisches Commitment, das vielen Unternehmen fehlt. 

Eine wichtige Lehre: Der Aufbau einer starken Datenkultur ist entscheidend für den Erfolg. Datenkultur bedeutet ein Umfeld, in dem Daten nicht nur geschätzt, sondern auch leicht zugänglich sind und konsequent die Entscheidungsfindung steuern. Es ist eine Kultur, in der Datenkompetenz weit verbreitet ist und datenbasierte Erkenntnisse die Regel sind – wie Sudaman Thoppan Mohanchandralal festhält:

Wenn du dein Unternehmen auf die Datenkultur-Revolution vorbereiten willst, kann DataCamp helfen. DataCamp For Business ist speziell darauf ausgelegt, Unternehmen beim maximalen Nutzen aus Daten zu unterstützen. 

Mit DataCamp for Business kannst du Folgendes erwarten:

• Eine branchenführende Lernplattform, der 80% der Fortune-1000-Unternehmen vertrauen – darunter Google, Microsoft, Uber und eBay.
• Ein erstklassiges Data-Science-Lernprogramm von Branchenexpertinnen und -experten mit Kursen zu Python, SQL, R, ChatGPT, Power BI, Tableau und Data Literacy.
• Flexible Lernpfade, die sich an die Bedürfnisse deiner Organisation anpassen lassen.
• Eine interaktive Lernumgebung mit praxisnahen Übungen und realen Anwendungsfällen.
• Kurze, fokussierte Lektionen für nachhaltige Wissensverankerung.
• Präzise Kompetenzchecks, mit denen du die Stärken und Kompetenzlücken deines Unternehmens skalierbar identifizieren und verfolgen kannst.
• Zugang zu anerkannten Datenzertifizierungen, um die Lücke zwischen Ausbildung und Beruf zu schließen.
• Nahtlose Integrationen mit führenden SSO- und LMS-Anbietern 
• Customer-Success-Unterstützung mit Ressourcen und Guidance – von Best Practices zur Adoption bis zu SSO- und LMS-Integrationen

Die Zukunft der Datenmonetarisierung

Datenmonetarisierung entwickelt sich rasant weiter. Im Daten- und KI-Umfeld entstehen laufend neue Technologien, die Unternehmen neue Möglichkeiten eröffnen, ihre Strategien – direkt wie indirekt – zu verbessern. In diesem Kontext bleiben KI und Machine Learning die vielversprechendsten Technologien für leistungsfähige, prädiktive Werkzeuge.

Ein weiterer wichtiger Trend ist generative KI. Mit dem Aufstieg von Tools wie ChatGPT und Google Gemini entstehen neue Wege, Einnahmequellen zu schaffen. Generative KI ist noch jung. Jetzt ist die Zeit für Unternehmen, innovativ zu sein.

Wie bereits erwähnt, ist der Aufbau leistungsfähiger KI-Modelle kostspielig – der Schritt sollte erst erfolgen, wenn eine klare Umsetzungsstrategie steht. Wenn du mehr darüber erfahren willst, wie man KI monetarisiert, sieh dir unseren Kurs Monetizing Artificial Intelligence an.

Diese leistungsstarken Tools erfordern datenkompetente Teams. Daher ist die Investition in Datenkultur wichtiger denn je für alle, die das Potenzial von Daten und KI ausschöpfen wollen.

Fazit

Wir hoffen, dir hat dieser Artikel gefallen. Datenmonetarisierungsstrategien sind entscheidend, um neue Einnahmequellen zu erschließen und im hochkompetitiven Daten- und KI-Umfeld zu bestehen. 

Datenkompetenz ist ein Grundpfeiler erfolgreicher Datenmonetarisierung. Sie im Unternehmen aufzubauen, führt zu besseren Ergebnissen für dein Business und deine Kundschaft – und befähigt Mitarbeitende, im Arbeitsalltag mehr Wert zu schaffen. 

Kontaktiere DataCamp für eine Demo und erfahre, warum sich 80% der Fortune 1000 für DataCamp entscheiden.