Daten, Daten, Daten. Für Unternehmen sind sie nicht das neue Öl, aber ein wahrer Kapitalfaktor. Mit verfügbaren, guten Daten können Unternehmen nicht nur bessere Entscheidungen auf operativer wie strategischer Ebene treffen, sondern sie erhöhen auch den Unternehmenswert. Was viele nicht wissen: Mit Daten können Unternehmen auch Data & AI as a Service anbieten und somit ganz direkt Geld verdienen.

Gute Datenqualität ist wichtig für operative und strategische Entscheidungen

Mittelständische Unternehmen sind auf schnelle und fundierte Entscheidungen angewiesen, um wettbewerbsfähig zu bleiben. Ob es darum geht, die Effizienz von Lieferketten zu erhöhen, neue Marktchancen zu identifizieren oder Kunden gezielter anzusprechen – gute Daten sind der Schlüssel zu all diesen Entscheidungen. Daten von hoher Qualität ermöglichen es, komplexe Zusammenhänge besser zu verstehen und fundierte Entscheidungen zu treffen, die sowohl operativ als auch strategisch von Bedeutung sind.

Operative Entscheidungen, wie die Optimierung von Lagerbeständen oder die Planung von Produktion und Logistik, können mit genauen und aktuellen Daten deutlich effizienter getroffen werden. Strategische Entscheidungen, wie die Erschließung neuer Märkte oder die Entwicklung neuer Produkte, beruhen auf umfassenden Analysen, die wiederum auf verlässlichen Daten basieren müssen. Ohne hochwertige Daten riskieren Unternehmen Fehlentscheidungen, die kostspielige Folgen haben können.

Deshalb sollten Unternehmen nicht nur in die Sammlung und Speicherung von Daten investieren, sondern auch in deren kontinuierliche Pflege und Qualitätssicherung. Tools zur Datenanalyse und moderne Datenmanagementsysteme helfen dabei, Daten nicht nur zu sammeln, sondern auch zu verstehen und sinnvoll zu nutzen.

Die Daten sind zudem der Rohstoff für KI-gestützte Analyselösungen, die Unternehmen dabei helfen, verborgene Muster und Trends in ihren Daten zu erkennen und fundierte Prognosen zu erstellen. Unternehmen, die Potenziale für KI-Applikationen in ihrem Unternehmen identifizieren möchten, können dies z. B. über ein AI Assessment tun. In einem solchen AI Assessment werden die Betriebsprozesse untersucht und für sie passende KI-Lösungen gefunden, die Zeit und Kosten sparen.

Datenverfügbarkeit und -qualität erhöhen den Unternehmenswert

Der Marktwert eines Unternehmens wird zunehmend durch seine Fähigkeit bestimmt, Daten sinnvoll zu nutzen. Investoren und Analysten achten heute verstärkt darauf, wie gut ein Unternehmen seine Daten organisiert und nutzt. Unternehmen, die über saubere, gut strukturierte und aktuelle Daten verfügen, gelten als agiler und besser aufgestellt für zukünftige Herausforderungen. Sie haben einen besseren Überblick über ihre internen Abläufe, kennen ihre Kunden besser und können schneller auf Marktveränderungen reagieren.

Eine hohe Datenqualität und -verfügbarkeit schafft Vertrauen bei potenziellen Investoren, da sie ein Zeichen für ein solides Geschäftsmodell und eine nachhaltige Unternehmensstrategie sind. Daten werden somit nicht nur als operatives Werkzeug gesehen, sondern als strategisches Asset, das den Unternehmenswert erheblich steigern kann.

Darüber hinaus ermöglicht eine gute Datenstrategie eine differenzierte Marktpositionierung und eröffnet neue Geschäftsfelder. Unternehmen, die ihre Daten nutzen, um neue Erkenntnisse zu gewinnen und diese in neue Produkte oder Dienstleistungen umzusetzen, sind oftmals innovativer und können sich stärker vom Wettbewerb abheben. Diese Innovationskraft und Marktanpassungsfähigkeit erhöhen den Gesamtwert des Unternehmens und machen es zu einem attraktiveren Investmentziel.

Mit spezialisierten Diensten wie etwa ein Data Assessment sind konkrete Maßnahmen, um die eigene Daten-Architektur und die Datenqulität der eigenen Unternehmensorganisation auf Herz und Nieren prüfen zu lassen. Über ausgelagerte Data Engineering Dienstleistungen werden Ihre Daten auf dem neuesten Stand gehalten und die Verfügbarkeit wie Qualität für abgesprochene Stakeholder gesichert. Data Cleaning Services bereinigen und standardisieren Daten, um Fehler, Duplikate und Inkonsistenzen zu vermeiden. Cloud-basierte Data Lakehouse-Lösungen bieten darüber hinaus den Vorteil, dass sie skalierbar sind und somit mit dem Wachstum des Unternehmens Schritt halten können.

Continuous Data Auditing

Um von den Vorteilen einer guten Datenstrategie zu profitieren, müssen Unternehmen ihre Daten aktiv managen und pflegen. Dies ist keine einmalige Aufgabe, sondern ein fortlaufender Prozess. Zum Glück gibt es eine Vielzahl von Produkten und Dienstleistungen, die speziell darauf ausgerichtet sind, Unternehmen im Mittelstand dabei zu helfen, ihre Daten „fit“ zu halten.

Prüfungstools für Finanzdaten, wie etwa Audavis.ai, ermöglichen die einmalige oder kontinuierliche Prüfung und Analyse der Daten hinsichtlich der Muster, die auf bestimmte Risiken hindeuten. Zudem bieten sie das Aufspüren von Fehlern oder Anomalien in Finanzdaten bis zur einzelnen Buchungszeile. Unternehmen, die derartige Tools einsetzen, können das Vertrauen in ihre Daten- und Finanzorganisation gegenüber ihren Stakeholdern enorm erhöhen.

Diese Plattformen können in bestehende IT-Infrastrukturen integriert werden und ermöglichen es, Daten aus verschiedenen Quellen zusammenzuführen und in Echtzeit zu analysieren. Das Ergebnis: eine konsistente und aktuelle Datenbasis, die als Grundlage für fundierte Entscheidungen dient.

Unternehmen können Ihre Daten direkt oder indirekt verkaufen

Unternehmen können ihre Daten und KI-Fähigkeiten monetarisieren, indem sie Data as a Service (DaaS) und AI as a Service (AIaaS) Modelle nutzen. DaaS ermöglicht es, Daten zu verkaufen, zu lizenzieren oder auf Abonnementbasis anzubieten. Hierfür infrage kommen Daten, die nicht selbst Kernaussagen zum Unternehmen, jedoch zu ihrer Umwelt enthalten, beispielsweise Verkehrs- oder Umweltdaten.

AIaaS ist ein weiteres Konzept der Geschäftsmodell-Entwicklung, mit noch größeren Potenzialen, denn hier werden nicht die Daten selbst verkauft, sondern KI-Modelle und Funktionen als Dienste bereitstellt, die andere Unternehmen nutzen können. Die KI-Modelle können mit Daten trainiert werden, die selbst nicht an Dritte weitergegeben werden dürfen, bereitgestellt wird nur das mit diesen Daten trainierte KI-Modell.

Daten können über Marktplätze angeboten oder in Form von Analyse-Diensten verkauft werden, während KI-Modelle z. B. für Bilderkennung, Vorhersagen oder Automatisierungen als API-Zugriff zur Verfügung stehen.

Zusätzliche Monetarisierungsstrategien umfassen Partnerschaften zur Entwicklung neuer Produkte und das Schaffen von Innovationsökosystemen. Diese Modelle erfordern jedoch die Sicherstellung von Datenqualität, Datenschutz und Compliance, um Vertrauen und Marktakzeptanz zu gewährleisten – Hier sollten Sie keinesfalls an guter Beratung sparen.

Über den Autor

Benjamin Aunkofer ist  Daten- und KI-Experte sowie Hochschul-Dozent für Machine Learning und Datenstrategien. Er ist ferner Gründer und Geschäftsführer bei DATANOMIQ, einem unabhängigen Beratungs- und Lösungsanbieter für Daten- und KI-Lösungen, und bei AUDAVIS, einer AI as a Service für die Finanzdatenprüfung in der Wirtschaftsprüfung und Internen Revision.