Zukunftstrend Data-as-a-Service: Drei Geschäftsmodelle, mit denen Sie profitieren

Daten sind ein handelbares Gut - das hat die Welt inzwischen verstanden. Vorgemacht haben es diejenigen, die mit Steuersünder-CDs Millionen verdienten. Doch auch für andere Branchen bieten Daten enormes Geschäftspotenzial: Im Kommen - und mit dem Gesetz vereinbar - ist Data-as-a-Service (DaaS): Dabei werden bereits verfügbare Daten aufbereitet und strukturiert, etwa als Text-, Bild-, Video- oder Audiodateien, für neue Anwendungen verwertet - gewissermaßen auf Provisionsbasis.

Möglich wird dies erst, weil das Internet zum einen Massen an Daten bereithält. Zum anderen weil Unternehmen intern große Datenmengen gesammelt haben. Hinzu kommt außerdem, dass rund um die Uhr zahllose Echtzeitdaten aufgezeichnet werden. DaaS wird allein oder kombiniert mit Software-as-a-Service für viele Branchen künftig zu einer Chance, die ungenutzten Informationen gewinnbringend zu verwenden.




Es gibt drei Modelle für Wertschöpfungszyklen, die aufzeigen, wie DaaS funktionieren kann. Für alle drei Modelle gibt es unterschiedliche mögliche Anwendungen mit Erfolgspotenzial. Es sind jeweils andere Player in der Wertschöpfungskette involviert und die potenziellen Zielgruppen unterscheiden sich:

Modell 1: Unternehmen nutzen die eigenen Daten für eigene Anwendungen

Data-as-a-Service-Anwendungen müssen nicht zwangsläufig auf einen externen Kunden abzielen. Viele Unternehmen haben ungenutzte Daten, die, wenn sie strukturiert wären, dem Eigentümer selbst einen Zusatznutzen bringen. Die Unternehmen könnten mit den strukturierten Daten zum Beispiel neue Business Cases generieren oder ihren Kunden einen Mehrwert bieten. Außerdem könnten die aufbereiteten Daten einer Abteilung des Unternehmens interne Prozesse einer anderen Unit erleichtern; dann würde die Abteilung zum Profitcenter. Bei DaaS-Modell 1 kommen zwei bis drei Parteien ins Spiel:

• Das Unternehmen, das unstrukturierte Daten besitzt, die zweitverwertet werden können
  
• Der DaaS-Dienstleister, der die Daten entsprechend der Anwendung des Kunden aufbereitet
  
• Eventuell ein Kunde, der von einem neuen Business Case profitiert

Ein Beispiel für Modell 1 ist die DaaS-Anwendung von Koupon Media   aus den USA: Der Mobil-Couponing-Anbieter bietet seinen Kunden einen Mehrwert, indem er aus eigenen, bisher ungenutzten Daten einen zusätzlichen Service für sie generierte. Die ebenfalls amerikanische Firma Infochimps   stellte die DaaS-Infrastruktur zur Verfügung und half somit, die Daten der Coupon-Käufer zu ordnen und durchsuchbar zu machen. Nun kann Koupon jedem seiner Kunden eine demografische Analyse der Coupon-Käufer zur Verfügung stellen. Damit können diese besser einschätzen, wer die Coupons kauft und welche Zielgruppen sie mit ihnen am effektivsten ansprechen.

Drei potenzielle Geschäftsideen für Modell 1:

1. Für große Konzerne wie Chemieunternehmen bietet es sich an, das komplette Knowhow aus unzähligen Datenbanken, Whitepapers, EMail-Verläufen, Case Studies und mehr zu gruppieren und als Ganzes durchsuchbar zu machen. Dadurch könnte das Unternehmen das über Jahre gesammelte Wissen allen Mitarbeitern zugänglich machen und viele Entwicklungs- und Problemlöseprozesse beschleunigen.
   
   
2. Für Forschungsinstitute und -gesellschaften bieten sich ebenfalls DaaS-Lösungen an. Der DaaS-Dienstleister könnte sämtliche Forschungsergebnisse, wissenschaftliche Paper, Doktorarbeiten und Kontakte zu ehemaligen wissenschaftlichen Mitarbeitern aufbereiten und in einer Datenbank zur Verfügung stellen. Diese Datenbank ließe sich an andere Institutionen verkaufen.
   
   
3. Für Pharmakonzerne könnten DaaS-Dienstleister die Daten über eigene Medikamente und deren Inhaltsstoffe mit einer Allergie- und Unverträglichkeitsdatenbank kombinieren. Diese könnten sie Ärzten und Krankenkassen zur Verfügung stellen.

Modell 2: Der Datenbesitzer bietet seine Daten direkt an

Bei diesem Modell bietet ein Unternehmen seine Daten kostenlos oder kostenpflichtig an und wird damit selbst zum Datenservice. Andere Unternehmen können sie nutzen und damit eigene Services anbieten - sie werden zum Kunden der Datenanbieter. Bei Modell 2 kommen drei Player ins Spiel:

• Der Anbieter der Daten
  
• Der Nutzer der Daten, der eine Geschäftsidee auf Basis der Daten entwickelt
  
• Der Kunde, der von der Geschäftsidee profitiert

Robert Fox von Liaison Technologies   geht noch ein Stück weiter. Er ist davon überzeugt, dass mehrere Datenlieferanten ihre Daten untereinander austauschen sollten. Dadurch würden die Datensätze vollständiger, meinungsunabhängiger und die Wahrscheinlichkeit steige, dass sie immer aktuell bleiben.

Das aktuellste Beispiel für das zweite Modell ist die Content-API   von Zeit Online  . Über diese Schnittstelle kann man auf Inhalte und zugehörige Metadaten aus dem Archiv der Zeit seit 1946 und von Zeit Online zugreifen: "Wir laden alle an Programmierung, Datenanalyse und Visualisierung Interessierten ein, den Index aus mehreren hunderttausenden Artikeln zu erkunden," heißt es auf der Internetseite.

Damit könnte sich der Zeitverlag langfristig eine neue Einnahmequelle abseits von Abonnenten und Anzeigenkunden sichern. Denn das Artikelarchiv bietet viel Potenzial für Geschäftsideen. Andere Verlage könnten daraus zum Beispiel die Informationen für Reiseführer oder für Bücher über die neuere Geschichte extrahieren - und die Zeit dafür entlohnen.

Schon länger etabliert sind Staumelder, die die Informationen von Handys oder Navigationsgeräten nutzen. Die Echtzeitdaten, die zeigen, wo sich die Telefone oder Navis befinden, wären ansonsten ein Abfallprodukt. Aber für Staumelder sind sie Gold wert. Denn akkumuliert man die Daten, geben sie zuverlässige Hinweise auf die Verkehrslage. Zum Beispiel nutzt Google   diese Floating-Car-Daten für die Google Maps-App.

Gerade die Archive von Tages- oder Wochenzeitungen sind besonders spannend für DaaS-Anwendungen, weil hier besonders viele und äußerst vielfältige Daten schlummern. Aber es gibt zahlreiche andere Unternehmen, die interessante Daten besitzen und verkaufen könnten.

Drei potenzielle Geschäftsideen für Modell 2:

1. Reisende/Reiseanbieter oder Automobilhersteller, die Videos als Footage für andere Anwendungen bereitstellen können
   
2. Logistikunternehmen, die ihre Daten zu Warenströmen anbieten könnten
   
3. Industrieunternehmen, die Werkstoff- oder Verfahrensdaten verkaufen könnten

Modell 3: Auf dem DaaS-Marktplatz treffen sich Anbieter von Daten und Service sowie Kunden

Der Datenmarktplatz ist eine Plattform, auf der aufbereitete Datensätze verschiedener Herkunft strukturiert für die Zweitverwertung angeboten werden. Außerdem kann man hier Dienstleistungen und Tools buchen, mit denen die gebuchten Daten weiter aufbereitet werden. Denn erst durch die weitere Aufbereitung können sie zu einer tatsächlichen Anwendung werden. Fünf Parteien treffen sich auf dem DaaS-Marktplatz:

• Der Anbieter des Marktplatzes als Plattform, der gleichzeitig die Daten aus dem frei verfügbaren Internet aufbereitet
  
• Das frei verfügbare Internet als Datenbasis
  
• Drittanbieter, die ihre eigenen (nicht frei verfügbaren) Datenbanken zur Verfügung stellen
  
• Anbieter von Analyse- und Suchalgorithmen
  
• Der Kunde, der die Daten für seine Geschäftsidee nutzt

Der Windows Azure Marketplace   ist ein Beispiel für einen solchen Marktplatz. Über die Microsoft  -Plattform bieten Unternehmen Datensätze zu verschiedenen Themen und DaaS-Dienstleistungen an. Beispiele dort verfügbare Informationen sind historische Wetterdaten von Weather Trends International   oder die europäischen Treibhausgas-Emissionswerte der Europäischen Umweltagentur  .

Ein Projekt, das sich im Gegensatz zum Azure Marketplace ausschließlich auf das deutschsprachige Internet konzentriert, nennt sich Mia   - Marktplatz für Informationen und Analysen. Es handelt sich um ein Forschungsprojekt, das mehrere Industrie- und Forschungspartner unter der Leitung des Fachgebiets Datenbanksysteme und Informationsmanagement   (DIMA) der Technischen Universität Berlin entwickeln. Das Bundeswirtschaftsministerum fördert es. "Der Marktplatz konzentriert sich auf das deutsche Internet", beschreibt Holger Düwiger von Neofonie    aus Berlin, einem der Projektpartner. "Gegen große amerikanische Unternehmen wie Amazon oder Infochimps, die ebenfalls versuchen, Datenmarktplätze zu etablieren, können wir uns behaupten, weil wir das deutschsprachige Web besser abbilden können."

In Zukunft soll es von Mia ein Spin-off geben, über den der Marktplatz in die Wirtschaft vordringt. "Im Moment befindet sich Data-as-a-Service noch in einer sehr frühen Marktphase", sagt Düwiger. Er sei aber sicher, dass es ein erfolgreiches Geschäftsmodell werden wird. "Daten sind bereits ein handelbares Gut. Aber die Vielfalt der Mehrwerte, die man damit schaffen kann, sieht der Markt bisher noch nicht."

Gerade ein Datenmarktplatz, der Daten aus zahlreichen Branchen vereint, bietet eine Menge Anwendungszenarien und potenzielle Kunden.

Drei potenzielle Geschäftsideen für Modell 3:

1. Zum Beispiel hält Christian Herta eine Suche für die Bau- und Architekturbranche für sehr interessant. Der Professor an der Hochschule für Technik und Wirtschaft   (HTW) Berlin setzt sich seit Längerem mit dem Thema DaaS auseinander, weil auch er dazu forscht und das BBC-DaaS-Forschungsprojekt   betreut. "Auf einem Architektur-Suchportal könnte man spezielle Baustoffe und passende Dienstleister in der Nähe finden. Oder neueste Nachrichten für Architekten, die aus verschiedenen Quellen zusammengestellt werden." Mit einem Datenmarktplatz ließen sich seiner Meinung nach solche Suchen viel kostengünstiger realisieren und im Idealfall aus bestehenden Komponenten zusammenbauen.
   
   
2. Aufgrund der neuen Lebensmittelinformations-Verordnung der EU hat die Lebensmittelbranche weniger als zwei Jahre Zeit, um erweiterte Angaben über Energie- und Nährwerte, Lebensmittel-Imitate, Allergene und Herkunft der Produkte zu erfassen. Diese Informationen sind beziehungsweise werden auf Verpackungen und in der Beschreibung im Onlineshop Pflicht. Deshalb dürfte es nicht lange dauern, bis die ersten DaaS-Anbieter Datenbanken zu diesen Angaben starten werden.
   
   
3. Die Gesundheitsbranche bietet zahlreiche Anwendungsmöglichkeiten. Beispielsweise könnten Krankenkassen ihren Kunden ein Ernährungsportal anbieten, um Diabeteserkrankungen vorzubeugen. Darauf findet der Nutzer Informationen zu Inhaltsstoffen in Fertigprodukten, Rezepte für gesundes Kochen und Nährwerte von Lebensmitteln. Alle Informationen stammen zum Teil aus dem frei verfügbaren Web, zum Teil aus speziellen Datenbanken - auf dem Marktplatz sind sie vereint.

Herausforderung bei Data-as-a-Service-Anwendungen

Wenn das Interesse geweckt ist, sollten sich Unternehmen folgende Fragen stellen: Habe ich Daten, die sich für Zweitverwertungen eignen? Gibt es Unternehmen oder Anwendungen, für die meine Daten interessant sein könnten? Sind die Informationen in diesen Daten exklusiv? Wer alle drei Fragen mit Ja beantworten kann, der kann den ersten Schritt gehen und mögliche Szenarien testen.

Der Weg bis zu erfolgreichen Marktplätzen ist ein ganzes Stück länger: Sie werden sich erst etablieren, wenn viele Unternehmen in ihren Servern gekramt haben und eine große Menge an Datensätzen zur Verfügung stellen können. Denn: "Für einen ökonomischen Erfolg muss ein Marktplatz eine kritische Masse an Daten und Extraktoren umfassen," sagt Christian Herta. Erst durch Menge und Vielfalt wird er interessant. Eine weitere Herausforderung ist laut Holger Düwiger, "dass die Kunden Vertrauen in die Plattform haben. Schließlich werden auch nichtöffentliche Daten eingebunden."

Ein für alle DaaS-Modelle wichtiges Thema ist der Datenschutz. Informationen, die dem Datenschutz unterliegen, etwa Adressen oder sonstige Kundendaten, dürfen selbstverständlich nicht ohne Einwilligung der Betroffenen weitergegeben werden. Oder alternativ anonymisiert.

Heute ist der Data-as-a-Service-Markt noch weit davon entfernt, sich zu etablieren. Aber Holger Düwiger identifiziert einen wichtigen Indikator dafür, dass DaaS ein Erfolg werden könnte: "Ich sehe in dem Bereich ganz klar Wachstum, weil sich die Amerikaner bereits jetzt breit aufstellen," sagt er. Schließlich sind die Amerikaner uns meistens um drei Jahre voraus.