Daten­­monetarisierung

Datenmonetarisierung bezeichnet die wertschöpfende Nutzung von Unternehmensdaten. Dies geschieht entweder intern zur Optimierung von Prozessen oder extern durch den Verkauf oder die Bereitstellung von Daten als Produkt.

• Interne Datenmonetarisierung: Unternehmen nutzen Daten, um Kosten zu senken, operative Effizienz zu steigern und bessere Entscheidungen zu treffen. Beispiele sind die Automatisierung von Abläufen oder datenbasierte Kundenanalysen.
• Externe Datenmonetarisierung: Daten werden in anonymisierter Form an Dritte verkauft oder als Data-as-a-Service angeboten. Beispiele sind Bewegungsanalysen für Smart Cities oder die Bereitstellung von Marktdaten für Geschäftspartner.

In der Telekommunikationsbranche spielt Datenmonetarisierung eine zentrale Rolle. Netzbetreiber nutzen Kundendaten und Netzauslastungsanalysen, um neue Geschäftsmodelle zu entwickeln.

• Netzwerkoptimierung: Bewegungsdaten helfen bei der besseren Steuerung der Infrastruktur und der Entwicklung von Smart City-Lösungen.
• Personalisierte Angebote: Durch Analyse des Nutzungsverhaltens können maßgeschneiderte Tarife und Services entwickelt werden.
• Datenbasierte Geschäftsmodelle: Telekommunikationsanbieter bieten Datenanalysen für Dritte an, z. B. für Verkehrs- oder Werbeanalysen.

Datenhandel bezeichnet den Verkauf oder Austausch von Unternehmensdaten mit Dritten.

• Rohdatenhandel: Unternehmen verkaufen große, unstrukturierte Datenmengen, die der Käufer selbst analysieren muss.
• Datenprodukte: Unternehmen bieten vorverarbeitete und analysierte Daten mit spezifischen Insights an.
• Datenmarktplätze: Plattformen ermöglichen Unternehmen, ihre Daten in strukturierter Form zu handeln.
  
  

Datenhandel unterliegt strengen Datenschutzbestimmungen und ist in der EU nur unter Einhaltung der DSGVO möglich.

Big Data beschreibt die Verarbeitung und Analyse großer und komplexer Datenmengen, die mit herkömmlichen Methoden nicht mehr effizient genutzt werden können.

Merkmale von Big Data sind:

• Datenmenge: Große Mengen an strukturierten und unstrukturierten Daten.
• Geschwindigkeit: Daten werden in Echtzeit generiert und verarbeitet.
• Datenvielfalt: Unterschiedliche Formate wie Text, Bilder, Videos oder Sensordaten.
• Datenqualität: Daten müssen bereinigt und validiert werden, um zuverlässige Ergebnisse zu liefern.
• Wert: Der geschäftliche Nutzen, der durch die Analyse von Daten entsteht.

Ein Beispiel für die Nutzung von Big Data ist die Personalisierung von Inhalten auf Streaming-Plattformen.

Data Mesh ist ein dezentraler Ansatz zur Datenverarbeitung, der Unternehmen mehr Flexibilität und Skalierbarkeit bietet.

Anstatt alle Daten zentral in einer Abteilung zu verwalten, werden sie als Data Products in den jeweiligen Fachabteilungen bereitgestellt. Jede Abteilung übernimmt Verantwortung für ihre eigenen Daten und stellt sie anderen Teams in standardisierter Form zur Verfügung.

Vorteile von Data Mesh:

• Skalierbarkeit: Daten sind nicht auf eine zentrale Infrastruktur beschränkt.
• Schneller Zugriff: Teams erhalten sofort die Daten, die sie benötigen.
• Bessere Datenqualität: Die Fachbereiche sind für die Korrektheit und Aktualität ihrer Daten verantwortlich.

Ein Data Lake speichert Rohdaten in ihrer ursprünglichen Form, während ein Data Warehouse strukturierte Daten enthält, die für Berichte und Analysen optimiert sind.

• Data Lake: Flexibel und für explorative Analysen geeignet. Ideal für Data Scientists und Machine Learning-Anwendungen.
• Data Warehouse: Enthält strukturierte, bereinigte Daten für standardisierte Berichte und Business Intelligence. Wird oft in Finanz- und Vertriebsabteilungen genutzt.

Ein Data Lake eignet sich besonders für unstrukturierte oder semi-strukturierte Daten, während ein Data Warehouse für klar definierte Anwendungsfälle und schnelle Berichterstattung ausgelegt ist.