Datenökonomie prägt digitale Transformation

Die Datenökonomie ist im Rahmen der digitalen Transformation und Big Data entstanden. Daten sind ein entscheidender Faktor für die Wertschöpfung von Prozessen und Abläufen. Unternehmen haben durch neue Technologien wie der Künstlichen Intelligenz die Möglichkeit, aus Daten Informationen und Wissen zu generieren und wertschöpfend zu nutzen.

Der Tangle von IOTA ist genau auf solche Anwendungen ausgelegt. Die IOTA Stiftung geht mit den Datenmarktplätzen und der Einbindung von Datenströmen auf den Tangle nur einen von vielen Wegen zur industriellen Nutzung.

Datenökonomie – Was ist das?

Die Datenökonomie umfasst alle Technologien, Methoden, Lösungen und Anwendungen, um Daten zu sammeln, auszuwerten und wirtschaftlich sinnvoll zu nutzen. Auf den Erkenntnissen basieren strategische Unternehmensentscheidungen. Eine wirtschaftliche Datenökonomie benötigt jedoch immer auch effiziente Software und Algorithmen, von denen viele auf Künstlicher Intelligenz basieren.

Die Datenökonomie ist parallel mit der Digitalisierung entstanden, beziehungsweise in diesem Rahmen notwendig geworden. Denn im digitalen Zeitalter bringen neue Geschäftsmodelle häufig noch mehr Daten in die Unternehmen, als das bisher der Fall war.

Um das ökonomische Potenzial dieser großen Datenmengen auszuschöpfen, ist es elementar, dass geeignete Methoden und Technologien in den Unternehmen zur Verfügung stehen.

Das Sammeln von Daten ist seit Jahren gängige Praxis in betrieblichen Abläufen. Auch Analysen sind im betrieblichen Kontext, etwa im Marketing oder Kundenservice, bekannt.

Doch mit steigendem Datenaufkommen sehen sich viele Unternehmen nicht mehr in der Lage, datengetriebene Entscheidungen in Echtzeit zu treffen. Um die Daten im Internet, sowohl die bestehenden als auch die neu gewonnenen, ist eine eigene Wirtschaft entstanden.

Die Wissenschaft der Daten, Data Science, bietet mathematische Algorithmen zur Analyse von großen Datenströmen und Silos. Der Einsatz von KI hat der Datenökonomie in den letzten Jahren mehr Bedeutung gebracht und ihre Möglichkeiten stehen heute in direktem Bezug zur wertschöpfenden Optimierung in Unternehmen.

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— senseering (@senseering) May 29, 2020

Datengetriebene Prozesse in Unternehmen

Im Wirtschaftsbereich und der Industrie sind von smarten Technologien ausgehend, neue Produktionsmöglichkeiten entstanden. Roboter, die bisher der Automation in der Produktionskette dienten, haben ihr Potenzial nahezu ausgeschöpft.

Veränderte Kundenanforderungen, kürzere Produktlebenszyklen und der Wunsch nach Mobility-as-a-Service haben ganze Branchen zum Umdenken bewegt. Um die Effizienz der hochautomatisierten Prozesse steigern zu können, sind aber datengetriebene Ansätze erforderlich.

In den vergangenen Jahren hat die Digitalisierung zu einem massiven Zuwachs von Daten in allen Bereichen geführt. Das gilt für den wirtschaftlichen, öffentlichen und auch den privaten Bereich. Praktisch überall sind folglich immer größere Datenmengen entstanden.

Das Internet der Dinge und die Maschinenökonomie basieren auf rein digitalen Prozessen und mobilen Endgeräten. Autonomes und vernetztes Fahren benötigt datengetriebene Sensoren. Gleichzeitig erzeugen diese neue Daten. Fahrzeuge entwickeln sich zum Shared-Ledger, können Daten sammeln und Dritten zur Verfügung stellen.

Produktionsstätten in der Industrie 4.0 können heute nur einen Bruchteil der digitalisierten Prozesse abbilden. Doch mit der zunehmenden volkswirtschaftlichen Bedeutung von Daten in allen Geschäftsbereichen und dem notwendigen technologischen Fortschritt entwickeln sich Daten immer mehr zu einem zentralen Wettbewerbsfaktor.

Das große ökonomische Potenzial zeigt sich in der Entwicklung ganz neuer, datengetriebener Ansätze zur Auswertung und vor allem zur Verknüpfung von Daten. Sie werden von Experten daher als Innovationsbeschleuniger bezeichnet.

Künstliche Intelligenz für Datenanalysen

Bei der wirtschaftlichen Verwendung von Daten kann KI zahlreiche gesellschaftliche, nutzerzentrierte sowie politische Einflüsse einbeziehen und mit Algorithmen mögliche Szenarien vorhersagen. Die Szenario-Planung ist geprägt von der Omnipräsenz der Digitalisierung, Datenökonomie und Künstlichen Intelligenz.

Daten übernehmen dabei eine Schlüsselfunktion in der Wertschöpfung. Sie ermöglichen datengetriebene Entscheidungen und folglich die Optimierung und Erweiterung von bestehenden Geschäftsmodellen.

Im Rahmen der Datenökonomie geht es auch um die direkten, indirekten und induzierten Auswirkungen auf die Wirtschaft. Dabei nimmt die Künstliche Intelligenz als Technologie im Rahmen von betriebswirtschaftlichen Perspektiven eine Schlüsselrolle ein.

Aber auch in politischer Hinsicht gewinnt die Nutzung von KI an Bedeutung. Dazu wird in zahlreichen Ländern an einer strategischen Ausrichtung gearbeitet, die Digitalisierungsstrategien, KI und den Aufbau einer „Europäischen Datenwirtschaft“ vorantreiben sollen.

In der Wissenschaft beschäftigt man sich mit diesem Bereich bereits seit den 1960er-Jahren. Heute gäbe es ohne Big Daten kaum Anwendungen von KI und umgekehrt ist Big Data ohne die Künstliche Intelligenz nutzlos.

Von Big Data zu Smart Data

Ein einzelner Datensatz ist bei vielen Zusammenhängen zunächst völlig wertlos. Denn erst in der Vielzahl der Daten und dem Erkennen von Mustern lassen sich Handlungsempfehlungen ableiten.

Erst die Vielzahl an Daten erzeugt den ökonomischen Wert für Unternehmen. Algorithmen nutzen logische Auswertungsvorschriften und enthalten Entscheidungsanweisungen.

Smart Data, also intelligente Daten, sind mithilfe von Künstlicher Intelligenz aufgewertet worden. Sie enthalten eine Software, die Muster und Zusammenhänge erkennt, über die ein Mensch nicht mal nachdenken würde. Mit den neuen Möglichkeiten ergeben sich zahlreiche Chancen für die Vertriebsstrategie von Unternehmen.

Das gelingt aber nur dann, wenn die Prozesse und die Arbeitsweisen entsprechend geändert und angepasst werden.

Die stetige Weiterentwicklung der Digitalisierung bringt Unternehmen nun die Fähigkeit, mit ihren Daten smart umgehen zu können. Daten sind eine wertvolle Ressource. Ein Rohstoff, der verarbeitet werden muss. So erhalten Anwender Informationen aus Daten und wandeln diese in Wissen um.

Ein smarter Prozess, der die Aufgaben im Vertrieb erheblich verändert und neue Herausforderungen mit sich bringt.

Wertschöpfungsfaktor Daten

Die Wertschöpfung nimmt heute einen viel höheren Stellenwert ein. Dabei umfasst der Begriff der Wertschöpfung alle Prozesse und Methoden entlang der Liefer- oder Produktionskette eines Produktes oder einer Dienstleistung.

Daten sind als ökonomischer Wert in diese Kette aus unterschiedlichsten Prozessen, Partnern und System geworden. Durch die Digitalisierung gibt es Möglichkeiten, die in den Daten liegende Wertschöpfung ökonomisch sinnvoll zu nutzen.

Unternehmen haben die Möglichkeit, aus Daten zu lernen und sie nicht nur abstrakt zu betrachten. Technologien, die wir heute haben, erlauben uns, mit den Daten schneller und systematischer umzugehen.

Das führt zu einem ökonomisch rentablen Mehrwert für Unternehmen und birgt Einsparungspotenziale. Und letztlich sind die ein wichtiger Faktor für die zukünftige Wettbewerbsfähigkeit am Markt.

Künstliche Intelligenz ist die Antwort auf die Effizienzbegrenzungen der industriellen Automation. Sie setzt aber andere Mittel ein und ist daher nicht als reine Fortsetzung zu betrachten. Die Automatisierung von Prozessen und Entscheidungen kann dazu führen, dass neue Produkte und Geschäftsmodelle entstehen.

Prozesse laufen mit dem neu gewonnenen Wissen jedoch viel schneller und präziser ab, was die Effizienz steigert und Produktionskosten reduziert. Es lassen sich so aber auch neue Trends erkennen, auf Veränderungen am Markt in Echtzeit reagieren und Kunden aktiv in die Wertschöpfungskette einbinden.

IOTA Tangle stützt Datenökonomie der Zukunft

Smarte Prozesse und Anwendungen sind seit mehreren Jahren in unserem Alltag vorhanden. Die smart Factory nutzt digitale Technologien für die Effizienzsteigerung von Produktionsstraßen und Gebäuden. Und Sensoren gewinnen Informationen in Echtzeit.

Wenn es um smarte Abläufe geht, sind meist Sensoren im Einsatz, die über mobile Endgeräte oder digitale Anwendungen gesteuert werden. Das Internet der Dinge ist zentraler Speicher und Plattform für sämtliche Steuerungssysteme und ihre Informationen.

Für die automatische Ökonomie der Zukunft, sei es die Datenökonomie oder die Maschinenökonomie, entstehen dezentrale Netzwerke aus drahtlosen Sensoren. Je mehr Daten diese Sensoren gewinnen, umso wichtiger wird ihre gewinnbringende Nutzung. Doch ehe das so weit ist, müssen die Daten gesammelt und gespeichert werden.

Um Daten operativ und strategisch verwertbar zu machen, können Unternehmen den Tangle von IOTA nutzen. Das Kommunikationsprotokoll IOTA Streams ermöglicht Sensoren und anderen Geräten, die Datenströme verschlüsselt und sicher im Tangle zu verankern.

Leistungsfähiges Datenmanagement im IOTA Tangle

Das Netz, das die Datenströme verschlüsselt zum IOTA Tangle bringt, steht nur autorisierten Personen zur Verfügung. Der Zugriff auf die Daten ist sicher und transparent hinterlegt. Die einzelnen Sensoren agieren als Nodes (Clienten) und organisieren sich über die dazugehörige Funkübertragung selbst. Weitere Nodes oder Sensoren lassen sich jederzeit kostengünstig ins Netz integrieren.

Das multifunktionale Second Layer Datenübertragungsprotokoll von IOTA Streams bieten relevanten Branchen Integrität, Datenschutz und Unveränderlichkeit. Das Framework für kryptografische Anwendungen eröffnet im Rahmen der Datenökonomie viele neue Anwendungsfelder. Die Datenmarktplätze gibt es aber bei IOTA bereits, wie den IOTA Industrial Marketplace.

Dahinter steht natürlich auch die Monetarisierung von Daten, denn hier ist ein Potenzial entstanden, dass sich bisher noch nicht abschließend bewerten lässt. Auch Fragen nach dem persönlichen Datenschutz und der Wahrung der Privatsphäre sind jedoch noch nicht abschließend beantwortet.

Hier sieht aber beispielsweise die Bundeszentrale für politische Bildung bpb ein hohes Risiko, denn Datensammlungen lassen sich aus Sicht der Organisation auch politisch instrumentalisieren.

Datenökonomie durch steigende Datenmengen

Bedingt durch Konzepte der Digitalisierung und vor allem der Industrie 4.0 bilden sich digitale Ökosysteme in verschiedenen Bereichen und Industriesektoren. Es geht dabei aber nicht nur um personenbezogene Daten, sondern auch um Auftrags-, Maschinen-, Prozess- und Transaktionsdaten.

Mit den neuen Möglichkeiten zur Sammlung, Verarbeitung, Verwertung und der Monetarisierung sowie ihre Integration in die Wertschöpfungsketten, sind Daten zu einer wertvollen Ressource geworden.

Es gibt Produkte, die überhaupt nur durch die Existenz von großen und qualitativ hochwertigen Datenmengen entstanden sind. Beispiele für solche Produkte sind unter anderen Google Maps oder Modelle wie Uber mit neuen Shared-Mobility-Konzepten.

Daten sind ein Ertragsmodell und wirtschaftlicher Erfolg zeichnet sich durch den Umgang mit ihnen aus. Hochflexible Wertschöpfungsnetzwerke erfordern neue Formen für die Zusammenarbeit von Unternehmern und Partnern. Es gilt dabei, eine globale Kommunikationsstruktur zu schaffen, die die wirtschaftliche Beziehung zwischen Daten abbilden kann.

Der IOTA Tangle ist eine vielversprechende Methode, Daten sicher, dauerhaft und transparent für Dritte verfügbar zu machen, um damit ihr Wertschöpfungspotenzial zu erhöhen. Mit den derzeitigen Entwicklungen ist die IOTA Foundation aber auf dem besten Weg, Standards innerhalb der Datenökonomie zu formulieren.