Data & AI

Data Ecosystems: mehr Innovationspower durch unternehmensübergreifenden Datenaustausch

Data Ecosystems unterstützen Unternehmen bei der Realisierung innovativer, hochwertiger Angebote und bei der Lösung der großen Herausforderungen unserer Zeit. Wir zeigen Ihnen den Mehrwert, den sie für Sie und Ihre Kunden bieten können.

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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.
     

Verpassen Sie nicht den Anschluss 

Mit einem Data Ecosystem Approach erschließen Sie neue Wege der Kollaboration und des Wachstums und machen Ihr Unternehmen zukunftssicher. Ignorieren Sie diesen radikalen Wandel, bedeutet das einige Risiken für Sie: 

Festhalten an veralteten Geschäftsmodellen 

Mit der neuen Datenoffenheit könnte das aktuelle Modell des Aufbaus und Verkaufs großer Datenmengen angesichts der zunehmenden Offenheit und Verfügbarkeit immer detaillierterer Daten bald archaisch anmuten. Der große Umbruch wird kommen, wenn Unternehmen erkennen, dass nicht der Einkauf von Big Data, sondern unterschiedliche, kleine Data Sets zum Erfolg führen und dass Geschäftsmodelle, die auf dem Kauf sehr kleiner Datenmengen basieren, nicht wirklich geeignet sind. 

Blick in die Vergangenheit 

Daten beziehen sich zu häufig in erster Linie auf die Vergangenheit. Wer in einem komplexen Ökosystem den Wandel gestalten oder Risiken managen muss, braucht Daten als Grundlage und Orientierung für entsprechende Maßnahmen – und diese Daten müssen aktuell sein. Das ist einfacher gesagt als getan, wenn die Daten, auf die Sie zugreifen, jederzeit verfügbar sind und nicht als gegebene Menge, die einem bestimmten Zeitraum entspricht, ge- oder verkauft werden. 

Fehlender Überblick  

Wenn Sie auf Ihre eigenen Daten beschränkt sind, verfügen Sie oft nur über einen Teil der Lösung. Noch gravierender ist, dass Sie vermutlich nicht einmal wissen, was Ihnen entgeht. Datenaustausch kann das große Ganze für alle Beteiligten besser sichtbar machen – und eine klare gemeinsame Basis für die Planung, Umsetzung und Messung von Veränderungen bilden. 

Das Big Picture mit Zühlke  

Der Datenaustausch zwischen verschiedenen Beteiligten ist ein entscheidender Faktor zur Lösung wesentlicher Probleme unserer Zeit und zur Entwicklung wegweisender Lösungen. Komplexe Datensilos, mangelhafte Datenqualität und regulatorische Bürokratie stehen dem jedoch oftmals im Weg. Sprechen Sie uns an, um gemeinsam mit unseren ISO-zertifizierten Strategen, unseren Consultants und unseren Entwicklungsteams mit der richtigen Daten- und KI-Strategie neue Wege der Wertschöpfung zu erschließen. 

  • As data becomes more open, the existing model of building and selling large data sets could soon seem like an archaic practice in the face of increasingly open and accessible data – on an ever more granular scale. A big evolution will happen when people realise that instead of buying big data, they actually need to buy different sets of very small data – and that business models associated with buying very small amounts of data aren’t really appropriate.

  • Too often, data is something that primarily reports on the past. When you need to drive change or manage risk across a complex ecosystem, data needs to inform and direct action – so it needs to be up to date. That’s more easily done when the data you’re accessing is available at all times, rather than bought or sold as chunks that represent a set period of time.

  • If you only have access to your own data, you’ve often only got part of the solution. Worse still, you’re unlikely to even know what it is you’re missing. Data sharing, then, helps all involved see the bigger picture – and provides a clear, common basis for planning, delivering, and measuring change.

How Zühlke can help 

Data sharing between diverse players is essential for solving the biggest issues of our time and creating pioneering solutions. But complex data silos, poor data quality, and regulatory red tape can make this seem like an impossible task.

Speak to us today about how our ISO-accredited strategists, scientists, and engineers can help you create new value at scale with the right data strategy, governance, and AI solutions

Ansprechpartner für Großbritannien

Dan Klein

Global Chief of Data & AI

Dan Klein ist Zühlke's Chief of AI & Data. Er verfügt über umfangreiche Erfahrungen in verschiedenen Branchen. Als erfahrener Ingenieur und strategischer Berater verknüpft Dan Klein erfolgreich die Bedürfnisse des Business Leadership mit der technischen Expertise von Fachteams. Er schafft es so, erfolgreich datengetriebene Transformationsprojeke für Unternehmen umzusetzen.

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