Definition

Datengetriebene Geschäftsmodelle nutzen Daten als zentralen Rohstoff für die Wertschöpfung. Daten werden nicht nur intern analysiert, sondern werden selbst zum Produkt oder ermöglichen völlig neue Services und Erlösquellen.

Daten als das neue Öl?

Der Vergleich hinkt: Öl wird beim Verbrauch weniger, Daten können unendlich oft genutzt werden. Aber die Analogie zeigt: Daten sind ein strategischer Rohstoff des 21. Jahrhunderts.

Typen datengetriebener Geschäftsmodelle

1. Daten als Produkt

Direkter Verkauf von Daten oder Datenzugang.

Beispiele: Marktforschung, Wetterdaten, Finanzdaten (Bloomberg)

2. Daten für Werbung

Nutzerdaten ermöglichen zielgerichtete Werbung.

Beispiele: Google, Facebook, kostenlose Apps mit Werbefinanzierung

3. Daten für Personalisierung

Bessere Nutzererfahrung durch datenbasierte Empfehlungen.

Beispiele: Netflix, Spotify, Amazon Produktempfehlungen

4. Daten für Optimierung

Interne Prozesse verbessern und als Service anbieten.

Beispiele: Predictive Maintenance, Supply Chain Optimierung

5. Daten für neue Services

Aufbau völlig neuer Angebote auf Datenbasis.

Beispiele: Versicherungen mit Telematik, Pay-per-Use-Modelle

Daten monetarisieren: Die Optionen

Direkt: Daten verkaufen oder lizenzieren

Indirekt: Daten nutzen, um bessere Produkte/Services anzubieten

Werbefinanziert: Kostenloser Service, Erlös durch Werbung

Premium/Freemium: Basis kostenlos, erweiterte Insights kostenpflichtig

Erfolgsfaktoren

– Datenqualität: Garbage in, garbage out

– Datenquantität: Oft braucht man kritische Masse

– Unique Data: Daten, die andere nicht haben

– Datenschutz: DSGVO-Konformität, Vertrauen der Nutzer

– Analysefähigkeit: Skills und Tools zur Datenauswertung

Häufige Fragen

Kann jedes Unternehmen ein datengetriebenes Modell aufbauen?

Nicht jedes, aber fast jedes kann Daten besser nutzen. Die Frage ist: Welche einzigartigen Daten haben wir, die wertvoll sind?

Wie gehe ich mit Datenschutz um?

DSGVO als Chance sehen: Unternehmen, die transparent und verantwortungsvoll mit Daten umgehen, bauen Vertrauen auf.

Brauche ich Data Scientists?

Für fortgeschrittene Modelle ja. Für den Einstieg reichen oft gute BI-Tools und analytisch denkende Mitarbeiter.

Was sind typische Fehler?

Daten sammeln ohne klares Ziel, Datenschutz vernachlässigen, zu viel auf Technologie fokussieren statt auf Kundennutzen.