Data Ecosystems ermöglichen neue Geschäftsmodelle, innovative Arbeitsmethoden und Lösungen für Probleme, die ohne offenen und transparenten Datenfluss gar nicht identifizierbar wären. Wir zeigen Ihnen in diesem Blogartikel, was Sie zum Thema wissen müssen: 

Was ist ein Data Ecosystem (Datenökosystem)? 

Ein Data Ecosystem (deutsch: Datenökosystem) besteht aus mehreren Unternehmen, die ihre Daten aus wirtschaftlichen oder wohltätigen Motiven austauschen.  

Diese Ökosysteme unterscheiden sich von den klassischen B2B-Modellen der Datennutzung, da der Fokus auf der offenen Zusammenarbeit liegt und nicht auf dem Handel mit Daten, von dem nur jeweils eine Seite profitiert.  

Unternehmen müssen deshalb ein Mindset der Dezentralisierung entwickeln und Grenzen aufbrechen, um den Datenaustausch zwischen den Unternehmen zu ermöglichen. 

Erfolgreiche Data Ecosystems bringen großes Potenzial für Unternehmen: 

• Neue Herausforderungen annehmen. Problemstellungen, die das Zusammenspiel vieler Akteure bedingen, z. B. die COVID-19-Pandemie, lassen sich leichter lösen, wenn alle erforderlichen Datenquellen offen und direkt verfügbar sind. 

• Bisher unlösbare Probleme lösen. Mit der Kombination heterogener, isolierter Daten lassen sich Erkenntnisse gewinnen, die bisher versteckte Lösungen sichtbar machen. 

• Fundiertere Entscheidungen treffen. Daten müssen vollständig, richtig und aktuell sein, damit Entscheidungsträger auf Basis der gewonnenen Erkenntnisse handlungsfähig sein können. Offene Datenökosysteme helfen beim Schließen elementarer Wissenslücken.  

Was bedeutet das? Wie in natürlichen Ökosystemen, in denen sich verschiedene Arten in Wechselbeziehung zueinander ansiedeln, eröffnen Data Ecosystems Unternehmen die Möglichkeit, in einem Umfeld gemeinsam genutzter Informationen zu wachsen und sich zu entwickeln. 

Welche wirtschaftlichen Vorteile bringt ein Data Ecosystem? 

Mit einem Data Ecosystem lassen sich Probleme lösen wie ein Puzzle, dessen Teile an eine Gruppe von Personen verteilt sind. 

Solange nicht alle Teile des Puzzles zusammengefügt werden, sehen alle Teilnehmenden immer nur einen Teil des gesamten Bildes. Möglicherweise besitzen sie nicht einmal die Kenntnis darüber, dass es ein großes Ganzes gibt – ganz zu schweigen von der Möglichkeit, es zu sehen. 

Einfach ausgedrückt: Ein Data Ecosystem lässt Trends und Muster erkennen, die ohne zusätzliche Daten nicht sichtbar sind.  

In vielen Fällen kombinieren solche Ökosysteme Daten aus der Wirtschaft und der öffentlichen Verwaltung, um Hürden bei der Lösung neuer Probleme zu überwinden. Dieser Trend verstärkt sich zunehmend. 2021 stellte Statistica fest, dass 81 % der Telekommunikationsanbieter, 73 % der Banken und 60 % der Konsumgüterhersteller die Einführung neuer Datenökosysteminitiativen planen.  

„Über die Hälfte der größten Unternehmen der Welt beteiligen sich aktuell aktiv an Data-Ecosystem-Modellen.“  

Eine Studie des BCG Henderson Institute zeigt, dass sich über die Hälfte der größten Unternehmen der Welt derzeit aktiv an Datenökosystemmodellen beteiligen. Ein Grund für diesen Zuwachs ist die Einhaltung neuer Vorschriften – ein weiterer sind die praktischen Anwendungsmöglichkeiten, die dieser unternehmensübergreifende Datenaustausch eröffnet. 

Mögliche Beispiele sind Healthcare Provider, die Daten mit Kommunalverwaltungen austauschen, um gefährdete Bevölkerungsgruppen zu identifizieren. Oder Versicherungs- und Straßenbauunternehmen, die Daten zur Identifizierung von Unfallstellen austauschen. 

So kündigte die britische Regierung im April 2023 die Einführung einer neuen digitalen Karte des gesamten unterirdischen Strom-, Gas und Wasserleitungsnetzes an, um besser auf Probleme vorbereitet zu sein und Störungen möglichst schnell beheben zu können. Das ist ein Musterbeispiel für ein Datenökosystem, das aktiv Informationsquellen verschiedener privatwirtschaftlicher und öffentlicher Beteiligter kombiniert.  

Ein aktuelles Projektbeispiel von Zühlke in diesem Bereich ist die Electric Vehicle (EV) Infrastructure Investor App – ein Proof-of-Concept, um mithilfe kombinierter Daten aus Quellen zu Transport, Energie und Geografie aufzuzeigen, wo Ladestationen für Elektrofahrzeuge (EV) künftig am dringendsten benötigt werden. 

Die App erstellte ausgehend von diesen Quellen eine Karte zur E-Fahrzeug-Verkehrsdichte, die sich mit Faktoren wie Witterung, Jahreszeit, Verkehrslage und sogar Fährenfahrplänen kombinieren lässt. Hier erfahren Sie mehr zum „Innovate UK“-Projekt. 

Das Data Ecosystem, das wir mit der AO Foundation realisiert haben, verbindet unterschiedliche Datensätze aus Kliniken, Krankenhäusern und medizinischen Forschungseinrichtungen, ohne die Privatsphäre der Patienten zu gefährden. Ein echter Durchbruch im Bereich AI empowered Healthcare.

Unter dem Strich begünstigen Data Ecosystems Innovation. Dabei muss es sich nicht um philanthropische, gemeinnützige Innovation handeln – die Einführung von Datenökosystemmodellen eröffnet auch weitreichende kommerzielle Möglichkeiten.  

Unternehmen müssen dafür ihr Mindset und ihre Prozesse verändern, um wirtschaftlichen Nutzen mehr durch ein Miteinander als durch ein Gegeneinander zu erzielen. 

Was muss sich ändern, damit Data Ecosystems Realität werden? 

Das Internet hat die Entwicklung ganzer Wirtschaftszweige ermöglicht, die mit dem Handel von Daten Geld erwirtschaftet. Entsprechend dürfte jede Initiative, die diese Unternehmen zur offenen Weitergabe von Daten motivieren will, auf Skepsis stoßen.  

Daher setzen Datenökosysteme eine neue Mentalität voraus. Konkret müssen sich zwei wesentliche Elemente verändern, damit Data Ecosystems funktionieren: Erstens, die Denkweise „die Daten gehören mir und ich gebe sie niemand anderem“. Zweitens tendieren Unternehmen mit großen Datenmengen dazu, diese an andere zu verkaufen. Das ist jedoch kein Ökosystem, sondern ein Markt. 

„Echter Wert entsteht nicht aus dem Verkauf einzelner Informationen, sondern aus den Goldstücken, die in mehreren kombinierten Daten verborgen sind.“ 

Um diese Denkweisen zu verändern, müssen Unternehmen ihr Ego zurückstellen und jeden Impuls ignorieren, in einem von der Idee her demokratischen Raum zu „führen“.  

Echter Wert entsteht nicht aus dem Verkauf einzelner Informationen, sondern aus den Goldstücken, die in mehreren kombinierten Daten verborgen sind. Sobald nur eine Partei ausschert, bricht das Ökosystem zusammen. 

5 Wege, um bereit zu sein für Data Ecosystems

Die Art und Weise zu verändern, wie Ihr Unternehmen über Daten denkt und sie nutzt, braucht Zeit. Folgende Best Practices helfen Ihnen dabei, Ihre Vision zu definieren und die definierten Ergebnisse zu erreichen: 

1. Klare Kommunikation

Definieren und kommunizieren Sie die Spielregeln für die Organisationen im Ökosystem. Ziel sind Transparenz und die Motivierung zum Datenaustausch im Rahmen des Wettbewerbs- und Kartellrechts.

2. Sorgfältiger In-House-Umgang mit Daten

Daten müssen fließen und an dem Ort und zu der Zeit verfügbar sein, wenn sie benötigt werden – sie dürfen nicht statisch abgelegt werden. Geschwindigkeit ist entscheidend: In Echtzeit verfügbare Daten können aktiv in Entscheidungen und Prozesse einfließen, anstatt im Nachhinein über Entscheidungen zu reporten. Daten sollten in ihrer unstrukturierten Rohform verfügbar sein, damit sie nicht unvollständig oder irreführend sind.

3. Opt-out statt Opt-in:

Die Akteure müssen unbedingt motiviert werden, Daten auf einer möglichst offenen Basis auszutauschen. Damit werden Daten standardmäßig weitergegeben und nur ausnahmsweise zurückgehalten – und nicht umgekehrt. Das ist ein entscheidender Faktor für die beschleunigte Zusammenarbeit.

4. Teamwork:

Suchen Sie nach Wegen, Ihren Partnern einen Mehrwert zu bieten, indem Sie (nicht vertrauliche) Daten an sie zurückgeben. Geben Sie den Beteiligten die Möglichkeit, das große Ganze und dessen Entstehung zu sehen. So sorgen Sie für ein gemeinsames Verständnis und profitieren von der gegenseitigen Evaluierung von Beobachtungen und Entscheidungen.

5. Formalisierung

Entwickeln Sie mit kuratierten Daten, Feeds, APIs, Methoden und Algorithmen gemeinsame Tools und Verfahren für die Datennutzung im Ökosystem. Definieren Sie dann, wer als vertrauenswürdig eingestuft wird – und in welchem Umfang.