Data Value: Was sind Ihre Daten wert?

Der Datenwert (engl. Data Value) gibt an, welchen Einfluss Daten auf den Umsatz eines Unternehmens haben. Im Folgenden erfahren Sie, wie Sie den Datenwert berechnen und welche Bedeutung dieser für Ihr Unternehmen hat.

Der Wert eines Unternehmens

Über alle Branchen hinweg profitieren Unternehmen von Daten, sodass ein Arbeiten ohne sie kaum mehr vorstellbar ist. Daten sind „wertvoll“, aber nicht in demselben Sinne wie andere Ressourcen. Wenn wir über den Wert eines Unternehmens sprechen, beschreiben wir in der Regel dessen quantitativen Marktwert. Wenn Sie Ihre Konten auflösen oder Gegenstände verkaufen, erhalten Sie dafür einen Geldbetrag. Sogar Ihr geistiges Eigentum könnten Sie mit einem Preisschild versehen. Ihre Daten aber haben keinen inhärenten Wert. Was also meinen wir, wenn wir über den Wert von Daten sprechen?

Was bedeutet Data Value?

Beginnen wir ganz von vorn: Was sind überhaupt Daten? Daten sind qualitative oder quantitative Variablen, die sich beispielsweise aus Messungen ergeben. Rohdaten (Daten in ihrer einfachsten Form) haben in der Regel einen sehr geringen Wert. Analytische Prozesse ziehen aus diesen Rohdaten nützliche Informationen, die Unternehmen für ihre Geschäfte nutzen können. Die daraus gewonnenen Erkenntnisse helfen ihnen bei der Entscheidungsfindung. Auf diese Weise können Firmen Geld sparen oder höhere Umsätze erzielen. Der Wert von Daten lässt sich somit anhand der finanziellen Auswirkungen für das Geschäft ermitteln.

Beispiele für die Messung des Datenwerts

Um die finanziellen Auswirkungen von Daten zu messen, suchen Unternehmen nach spezifischen Möglichkeiten, wie sie Daten zur Kostensenkung und zur Steigerung des Umsatzes einsetzen können. Es gibt verschiedene Möglichkeiten, wie Daten für eine Organisation einen Wert haben können. Hier sind einige Beispiele für datengesteuerte Aktivitäten mit messbaren finanziellen Auswirkungen auf das Unternehmen:

1. Steigerung der Effizienz durch Transparenz: Die gemeinsame Nutzung vertrauenswürdiger Daten bricht Silos zwischen verschiedenen Abteilungen auf. So sind Transparenz über die Aktivitäten im gesamten Unternehmen sowie die Interaktionen mit Dienstleistern und Partnern gegeben.
   • Beispiel: Hersteller senken ihre Wartungskosten und minimieren Ausfallzeiten, indem sie Echtzeit-Sensordaten und prädiktive Analysen einsetzen. Auf diese Weise können Mitarbeiter Ausfälle von Anlagen besser vorhersehen und Reparaturen rechtzeitig planen.
2. Bessere Nutzung von Personalressourcen durch Automatisierung: Von elektronischen Abwesenheitsnotizen bis zum Saugroboter – heutzutage laufen viele Prozesse automatisiert ab, um unser Leben einfacher zu machen. Dadurch erhöht sich auch die Produktivität der Mitarbeiter.
   • Beispiel: Banken und Finanzinstitute automatisieren die Aufbereitung der von Kunden eingegebenen Daten. Die eingesparte Zeit können die Mitarbeiter für den Kundenservice aufwenden, bei dem ihre menschliche Expertise gefragt ist.
3. Erreichen neuer Zielgruppen durch Segmentierung und Anpassung: Das Marktforschungsunternehmen Gartner fand heraus, dass 63 Prozent der Marketingmitarbeiter Probleme mit personalisiertem Marketing haben. Daten können Unternehmen aber dabei helfen, zu verstehen, wer ihre Kunden sind und welche Bedürfnisse diese haben.
   • Beispiel: Markthändler im Außendienst integrieren Daten aus verschiedenen Quellen, beispielsweise CRMs oder Social-Media-Feeds. Sie nutzen diese Daten, um personalisierte Kauferlebnisse zu schaffen, die auf bestimmte Kundensegmente und Märkte zugeschnitten sind.
4. Verbesserung der Kundenzufriedenheit: Bei der Ausweitung des Geschäftsbetriebs hilft eine datengestützte 360-Grad-Sicht auf den Kunden, um der Kundenkommunikation eine persönliche Note zu verleihen und die Zufriedenheit der Kunden zu erhöhen.
   • Beispiel: Einzelhändler integrieren Daten aus Online- und Offline-Kanälen. Wann immer Kunden persönlich vorbeikommen, online einkaufen oder anrufen, erhalten sie somit ein nahtloses Kauferlebnis, das die persönliche Bindung zum Unternehmen verstärkt.
5. Innovation durch Forschung und Entwicklung: Big Data ist ein Game-Changer für den technologischen Fortschritt. Künstliche Intelligenz ist viel besser als der Mensch darin, wesentliche Informationen aus einer riesigen Datenmenge zu ziehen und Erkenntnisse in Echtzeit zu liefern.
   • Beispiel: Consumer-Apps analysieren das Verhalten der Nutzer, um mehr über deren Bedürfnisse zu erfahren. Diese Informationen liefern Inspiration für neue Funktionen und die Go-to-Market-Strategie für neue Produkte.

Mit Daten Umsatz generieren

Daten fördern umsatzsteigernde Prozesse, beispielsweise im Vertrieb oder in der Produktion. Unternehmen können Daten aber auch für die direkte Wertschöpfung nutzen. Das Marktforschungsunternehmen Gartner hält die gemeinsame Nutzung von Daten als notwendig, um in der Big-Data-Welt erfolgreich zu sein. Mit dem richtigen Ansatz gelingt es innovativen Unternehmen, die Konkurrenz in zahlende Kunden zu verwandeln. Sie tun dies, indem sie aufbereitete Daten als Produkt oder Dienstleistung anbieten. 

Die Monetarisierung von Daten as a Service (DaaS)  ist leichter gesagt als getan. Die Lieferung von Daten an externe Kunden legt die Messlatte für die Analyse der Datenqualität und die Datenverfügbarkeit besonders hoch. Jedes Unternehmen sollte eine Infrastruktur zur Verfügung stellen, die seinen internen Nutzern einen schnellen Zugriff auf hochgradig vertrauenswürdige Daten ermöglicht. Die Bereitstellung von Daten für externe Nutzer kann jedoch Schwachstellen aufdecken. Potenzielle Probleme, die ein Unternehmen für seine Mitarbeiter vielleicht in Kauf genommen hat, können die Monetarisierung der Daten beeinträchtigen.

Bevor Sie mit der Freigabe von Daten beginnen, überlegen Sie sich genau, an welchen Orten die Daten gespeichert sind. Potenzielle Kunden sollten keinen Zugriff auf ein Data Warehouse  erhalten, in dem alle Unternehmensdaten gespeichert sind. Stattdessen wäre es ratsam, eine Data Mart  zu verwenden, um die zu monetarisierenden Daten aufzuteilen. Auf diese Weise isolieren Sie die zum Verkauf stehenden Daten von sensiblen Unternehmensdaten, die Sie nicht weitergeben möchten.

Den Datenwert berechnen

Sie können für Ihr Unternehmen aus Daten einen messbaren Wert generieren, wenn sie diese für die folgenden Zwecke nutzen:

• um Kosten zu senken
• um Umsätze zu steigern
• um Einkommen zu generieren

Die Berechnung Ihrer Kapitalrendite ist der einfachste Weg, um den Nettowert Ihrer Unternehmensdaten aufzudecken. Da das Aufbereiten und Speichern von Daten nicht kostenlos ist, müssen Sie die Kosten und den Nutzen messen, um den ROI Ihrer Daten ermitteln zu können.

Wenn Sie in Ihre Daten investieren, investieren Sie in die Zukunft Ihres Unternehmens. Die Folgen einer solchen Investition können jedoch stark variieren, je nachdem zu welchem Zeitpunkt Sie in Daten investieren. Bereits 1992 entwickelten George Labovitz und Yu Sang Chang die 1-10-100-Regel für die Kosten von Daten:

• 1 $: Kosten für die Überprüfung oder Standardisierung von Daten nach deren Eingabe in das System
• 10 $: Kosten, wenn ein Unternehmen mit der Bereinigung der Daten wartet, bis diese im System sind
• 100 $: Kosten für die Schadensbegrenzung, wenn ein Unternehmen Daten verwendet, die nicht bereinigt sind

Die Rendite von Daten lässt sich an…

• … der Datenmenge,
• … der Datengeschwindigkeit,
• … und der Datenqualität messen.

Damit Daten jedoch tatsächlich „wertvoll“ für ein Unternehmen sind, müssen sie für die Personen zugänglich sein, die sie benötigen – ein Zustand, den wir Data Health nennen. 

Der führende Pharmakonzern AstraZeneca beispielsweise erzielte mit Talend im Zuge seiner digitalen Transformation einen ROI von 40:1. Für jeden Dollar, den das Unternehmen für Daten ausgibt, erhält es 40 Dollar zurück. Mit Talend Data Fabric  können 90 Prozent der Daten des Unternehmens innerhalb von drei Minuten für die Analyse bereitstehen. Dadurch konnte AstraZeneca die Durchlaufzeit für klinische Studien um einen Monat verkürzen und somit eine Milliarde US-Dollar pro Jahr einsparen. Das Unternehmen hat die Daten für die gemeinsame Nutzung bereitgestellt und so den Wert der eigenen Daten gesteigert.

Möchten Sie den ROI Ihrer Daten verbessern? Verfügen Sie über die notwendigen Kennzahlen, um den Wert von Daten in Ihrem Unternehmen zu messen? Talend hat sich zum Ziel gesetzt, diese Metriken zu liefern und Unternehmen dabei zu unterstützen, den Wert von Daten zu erkennen. Jetzt Talend Data Fabric testen!