Die Liberalisierung unserer Daten

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28.07.2022 17:00:02
In unserem letzten Artikel haben wir einen kurzen Überblick über das entstehende Dataverse, das damit verbundene Potenzial und die Gründe gegeben, die es zu einer so wichtigen Entwicklung machen, wenn es um die Förderung von Eigenverantwortung und Dateneigentum geht. Um die Vorteile besser zu verstehen, ist es jedoch sinnvoll, einen genaueren Blick auf die aktuelle Datenlandschaft zu werfen und sich mit dem Status quo der Art und Weise auseinanderzusetzen, wie Unternehmen mit ihren geschützten Daten arbeiten. Auf diese Weise werden sowohl die Chancen als auch die Risiken einer Wirtschaft des offenen Datenaustauschs deutlicher.

Wir alle haben schon gehört, dass Daten das Öl der Wirtschaft des 21. Jahrhunderts sind. Doch obwohl es sich um ein so wertvolles Gut handelt, scheinen große Mengen davon ungenutzt zu bleiben oder zumindest nicht in vollem Umfang genutzt zu werden. Jay Baer, ein Marketingexperte, bringt es am besten auf den Punkt:

“Wir sind von Daten umgeben, aber hungrig nach hieraus gewonnenen Erkenntnissen.“¹

Die Schätzungen über den Anteil der ungenutzten Daten variieren. Eine im Jahr 2020 durchgeführte Umfrage unter 1.500 Führungskräften weltweit zeigt, dass mehr als ⅔ der Daten, die Unternehmen zur Verfügung stehen, ungenutzt bleiben². Genau hier bedarf es eines Umdenkens, vor allem in einem so mittelständisch geprägten Wirtschaftsland wie Deutschland. Wir dürfen den nächsten Evolutionsschritt in der Bereitstellung und Verarbeitung von Daten nicht erneut dem Silicon Valley und den im Ausland ansässigen großen Technologieunternehmen überlassen.

Big Data und KI haben in den letzten zehn Jahren stark an Bedeutung gewonnen, doch sind es vor allem Big-Tech-Unternehmen und Datenbroker, die von den Vorteilen profitieren. Privatpersonen und Kundenbeziehungen zu Unternehmen werden zur Gewinnung großer Datenmengen genutzt. Leider haben sich die Menschen und auch Unternehmen uns so sehr an die Nutzung kostenloser Produkte und externer Dienstleistungen gewöhnt, dass Überlegungen darüber was mit all den Daten geschieht, nur noch selten angestellt werden. Doch das Leben ist ein Wechselspiel aus Ursache und Wirkung und in diesem Wettbewerb um die Vorherrschaft über die Datenökonomie gilt: “Wenn das Produkt kostenlos ist, bist du das Produkt.”

Abbildung 1: Globale Datenmengen explodieren³.

Obwohl viele Unternehmen damit begonnen haben, die einfache Analyse der von ihnen gespeicherten Daten in ihre Geschäftsabläufe einzubeziehen, fehlen den meisten von ihnen die Ressourcen, Datenmengen und/oder das Know-how, um zielgerichtete Datenanalysen durchzuführen.

Ebenso mangelt es an der Zusammenarbeit zwischen Unternehmen und Branchen, wenn es um die gemeinsame Nutzung von Daten geht. Die meisten Unternehmen halten ihre Daten völlig abgeschottet und würden unter keinen Umständen in Erwägung ziehen, bestimmte Informationen mit Konkurrenten zu teilen, selbst wenn es für beide Seiten von Vorteil wäre. Genau für diese Vertrauensproblem bietet das Algorithm-as-a-Service Prinzip von WeDataNation eine Lösung.

“Wir ermöglichen Erkenntnisgewinne aus Daten,
die nie jemand zu sehen bekommen hat.”

— Henry Concilio (CEO WeDataNation)

Vielen ist nicht bewusst, dass neue Technologien und Ansätze, die die Lizenzierung, den Zugriff und die Monetarisierung von Daten regeln, derzeit den Weg für eine neuartige Datenwirtschaft ebnen. Die Kombination von Datenfreigabe mit Monetarisierungsmöglichkeiten für Einzelpersonen und Unternehmen erschließt neue Möglichkeiten, dessen Potenzial wir heute nur erahnen können. Täglich stehen wir in Kontakt mit Unternehmen, diese Möglichkeiten in Richtung product/market-fit zu entwickeln.

Eine einfache Möglichkeit für Unternehmen, ihre Daten nutzbar zu machen.

Um die Mechanismen eines offeneren, kooperativen Datenraums zu vereinfachen, werden wir einen vagen Ansatz skizzieren, wie Unternehmen ihre Daten zusammenführen könnten, so dass alle davon profitieren.

Abbildung 2: Eine Situation, in der bestimmte Parteien mit gemeinsamen Zielen ihre Daten gemeinsam nutzen, ohne sensible Informationen preiszugeben. Indem sie ihre zusätzlichen Daten zusammenlegen, können sie ihren Datensatz erweitern und aufgrund des größeren Umfangs und der diversifizierten Informationen bessere Ergebnisse erzielen.
Abbildung 3: Datenherausgeber, die den vollständigen Schutz ihrer Daten gewährleisten wollen, können die Skripte in einer geschützten Umgebung vor Ort ausführen. Der Verbraucher hat zu keinem Zeitpunkt Zugriff auf die Daten selbst — nur die zusammengefassten Ergebnisse werden angezeigt, sobald das Skript ausgeführt wurde⁴. Das ist das Wunder von Compute-to-Data (C2D).


Natürlich kann man die sich hieraus ergebenden Vorteile auch aus einem anderen Blickwinkel betrachten. Anstatt Daten zu veröffentlichen, kann ein DataScientist Algorithmen veröffentlichen und bequem ein passives Einkommen verdienen, durch Beteiligung an den Einnahmen für jede Nutzung eines dieser Algorithmen durch eine Drittpartei. Dieser Anreiz sorgt dafür, dass das Ökosystem nicht einseitig wächst. Es kommt zu einem angemessenen Gleichgewicht zwischen Daten-Produzenten, DataScientists und Endkonsumenten. Auf diese Weise kombiniert der Marktplatz im wesentlichen DaaS (Data-as-a-Service) mit AaaS (Algorithms-as-a-Service) und schafft ein einzigartiges Ökosystem, das es verschiedenen Parteien ermöglicht, durch Zusammenarbeit zu profitieren.” — Henry Concilio (CEO WeDataNation).

Langfristig werden die im Dataverse angebotenen Funktionalitäten enorm wachsen. Irgendwann werden die Nutzer zum Beispiel in der Lage sein, Geschäftsabläufe, wie sie von Firmen wie Salesforce, SAP oder Hubspot angeboten werden, auf der Plattform zu veröffentlichen, so dass die Verbraucher für diese Dienste je nach Nutzung bezahlen können und die bestehenden SaaS-Strukturen überflüssig werden. Aber das ist ein Thema für einen anderen Artikel.

Abbildung 4: Eine vereinfachte Übersicht über die 3 wichtigsten Interessengruppen des Marktes.

DatenUnionen ebnen den Weg für eine integrierte Datenwirtschaft

Vereinfacht ausgedrückt ist eine DatenUnion ein Zusammenschluss von Einzelpersonen, Organisationen und Unternehmen, die ihre Daten in Pools sicher, verschlüsselt und unzugänglich für jeden außer Ihnen selbst zusammenlegen, um “Skaleneffekte” bei der Nutzbarkeit dieser Daten zu erzielen (d. h. bessere Ergebnisse aufgrund umfangreicherer Daten). Die Mitglieder der Vereinigung entscheiden selbst über die Verwendung ihrer Daten: Sie entscheiden wer, zu welchem Zeitpunkt, für wie lange und welchen Verwendungszweck Zugriff erhält.

DateUnionen werden primär aus zwei Gründen gebildet:

1. Um die eigene Datenanalyse zu verbessern oder

2. Monetarisierung der eigenen Daten.

Lass uns einige Szenarien veranschaulichen.

 

1) Verbessere deine Analyse (intra-industriell)

Stellen wir uns einen Automobilzulieferer vor, der sich entweder nicht selbst mit Datenanalyse beschäftigen will/kann oder dem der Datenumfang für eine Datenanalyse fehlt. Die von ihm gesammelten Daten stellen jedoch eindeutig einen Mehrwert für Dritte dar — theoretisch auch für Wettbewerber. Sowie quasi sämtliche Daten, welche aktuell bei den meisten Unternehmen noch ungenutzt gespeichert werden und wenig Beachtung erfahren.

Die Möglichkeit, die eigenen Daten Drittparteien zur Analyse anzubieten, ist daher potenziell profitabel, kann aber die eigene Marktposition schwächen. Aus diesem Grund ist es für diesen Autozulieferer sinnvoll, seine Daten in einen Pool von Autozuliefererdaten einzubringen: Eine sogenannte DatenUnion. Dieser Pool steht dann für die Auswertung einer ganzen Branche, Marktforschungsunternehmen oder potentiellen Automobilherstellern zur Verfügung, die für die Auswertung bezahlen.

Der Autozulieferer verdient nicht nur einen Anteil, wenn der Datenpool, den er mit Daten versorgt, genutzt wird, während die Kunden die gewonnenen Erkenntnisse nutzen können, um ihre vorausschauenden, betriebswirtschaftlichen Fähigkeiten zu verbessern. Er kann auch selbst von den Erkenntnissen profitieren, durch tiefgehende Brancheneinblicke, welche die eigenen Daten in Relation zu Konkurrenten oder Partner stellen. Die DatenUnion wird von ihren Mitgliedern anteilig verwaltet. So können die Nutzung, die Preisgestaltung, die Ausschlusskriterien für potenzielle Interessenten usw. mitbestimmt werden.

2) Monetarisierung eigener Daten (inter-industriell)

Der bereits bekannte Autozulieferer könnte seine Daten auch lizenzieren und den Zugang für algorithmische Analysen an ein Datenaggregationsunternehmen verkaufen. Dieses Datenaggregationsunternehmen hat ein Interesse daran, möglichst viele Datensätze aus einer Vielzahl von Branchen zu sammeln, um diese wiederum externen Dritten zur Analyse anbieten zu können. Der direkte Zugriff sowie Verkauf der Daten wird per Lizenz ausgeschlossen. Selbst das erwerbende Datenaggregationsunternehmen erhält keine direkten Einblicke auf die Daten, sondern lediglich die Erlaubnis zur Nutzung für A-a-a-S Dienstleistungen.

Potenzielle Kunden wären Marktforschungsunternehmen, mit einem Interesse daran, aus diesem Datenpool Aussagen über Inflation, Markttrends, Umlaufzeiten und vieles mehr zu treffen.

Für die Nutzung der Daten wird eine Zahlung an das Datenaggregationsunternehmen geleistet, das dann eine Gebühr an den Autozulieferer für die Nutzung der lizenzierten Daten gemäß den zuvor ausgehandelten Bedingungen überweist.

Fazit

Datenmonopole, die unser Internetverhalten genauestens überwachen und analysieren und die Nutzer in ihr abgeschottetes Ökosystem einsperren, haben uns lange genug glauben lassen, dass es keine Möglichkeit gibt, unsere Daten zu nutzen, geschweige denn sie zu monetarisieren. Doch wir befinden uns mitten in einem Prozess, dank den Möglichkeiten der Blockchain und des Web3, der eine selbstbestimmtere Zukunft anstrebt: Eine demokratische, selbstbestimmte Zukunft der Datenwirtschaft liegt vor uns — Wir dürfen uns dafür entscheiden endlich mitzubestimmen.

Beispiele

Wie jede neuartige Technologie bedarf es auch im Bereich der dezentralen Datenökonomie konkreter operativ leicht verständlicher Beispiele. Entscheider benötigen eine Vision die es zu verfolgen gilt. Wir präsentieren in unserer Artikel-Reihe “Next-Level-Marketing” Möglichkeiten für Marktforschung, welche durch die B2C-Sparte von WeDataNation realisiert werden. Lesen Sie mehr darüber in Teil I .

Quellen

1) https://twitter.com/jaybaer/status/494520032173776896?lang=de

2) https://www.frontier-enterprise.com/two-thirds-of-data-available-to-firms-goes-unused/

3) https://www.statista.com/chart/17727/global-data-creation-forecasts/

4) https://oceanprotocol.com/tech-whitepaper.pdf


Über WeDataNation
WeDataNation hat es sich zur Aufgabe gemacht, an der Spitze einer dezentralen, gemeinsamen Datenwirtschaft zu stehen. Wir geben Datenbesitzern die Macht zurück und extrahieren Daten von Einzelpersonen auf transparente Weise, indem wir Datenpools aufbauen, die Daten von allen Arten von Plattformen aus dem Web2 und Web3 enthalten. In Verbindung mit einer vollständig integrierten Token-Wirtschaft bieten wir unseren Kunden Zugang zu algorithmischen Analysen von erstklassigen Daten für jede Art von Forschung.

Weitere Informationen findest du auf unserer WebsiteTwitter oder Discord. Wenn du dich mit uns in Verbindung setzen möchtest, um den Artikel zu besprechen oder weitere Informationen darüber zu erhalten, wie du das Potenzial deiner Daten freisetzen kannst, wende dich bitte an info@wedatanation.io. Für weitere Anfragen kannst du auch unseren CEO Henry Concilio kontaktieren.

Kontakt: Henry Concilio, Gründer und Geschäftsführer, henry.concilio@wedatanation.io

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