Deutsche Wirtschaft hat Potenzial bei datengetriebenen Geschäftsmodellen

These im Wortlaut

Die Wirtschaft in Deutschland hat gute Voraussetzungen, um im Gebiet der skalierbaren datengetriebenen Geschäftsmodelle eine international führende Position einzunehmen.

Erkenntnis

Aktuell wird zwar nur bedingt davon ausgegangen, dass die deutsche Wirtschaft bei datengetriebenen Geschäftsmodellen eine relevante Rolle spielt, für die Zukunft wird das Bild aber etwas positiver. Der regulatorische Rahmen wird dabei als der entscheidende Einflussfaktor gesehen. Nachholbedarf besteht bei der Differenzierung des Themas in technologischer und datenanalytischer Hinsicht sowie den damit verbundenen ökonomischen Implikationen für den Standort Deutschland.

Einführung

Die Menge an Daten, welche täglich durch die Verwendung digitaler Dienste entsteht, wächst exponentiell. In darauf basierenden datengetriebenen Geschäftsmodellen wird aktuell großes wirtschaftliches Potenzial gesehen. Entscheidend ist dabei die Frage, welche dieser Daten in welcher Form analysiert werden, um zu gesellschaftlichen, wirtschaftlichen oder politischen Zwecken genutzt zu werden.


These: Die Wirtschaft in Deutschland hat gute Voraussetzungen, um im Gebiet der skalierbaren datengetriebenen Geschäftsmodelle eine international führende Position einzunehmen.

„Inwieweit trifft diese These auf die Situation in Ihrem Unternehmen zu?“

Basis: Gesamt n = 126, IKT n = 69, Nicht-IKT n = 57


Deskription

Auf dem Gebiet der skalierbaren datengetriebenen Geschäftsmodelle traut aktuell ein Drittel der befragten Experten (32 Prozent) Deutschland gute Voraussetzungen zu, um eine international führende Position einzunehmen. Diese Einschätzung steigt für das Jahr 2020 auf 46 Prozent an und für das Jahr 2025 erwartet knapp über die Hälfte (53 Prozent) der Experten, dass diese These zutrifft.

Interpretation

Nach Ansicht eines Drittels der befragten Experten haben deutsche Unternehmen grundsätzlich eine relativ gute Ausgangsposition, um im Wettbewerb mit datengetriebenen Geschäftsmodellen bestehen zu können. Hintergründe dieser Einschätzung können sein, dass deutsche Unternehmen sich immer mehr und in unterschiedlichen Feldern mit Big Data beschäftigen, beispielsweise im Kontext mobiler Dienste, sozialer Netze bis hin zu Fraud Detection, proaktiver Wartung oder Logistikthemen. Möglichweise ist diese Meinung derzeit stark durch eine algorithmisch-technische Sicht geprägt. Ein weiterer Grund kann in der allgemein sowohl vom In- als auch vom Ausland sehr positiven Wahrnehmung Deutschlands als vertrauenswürdiges Land mit hohen Sicherheits- und Qualitätsstandards begründet sein.

Insgesamt ist die Einschätzung der Experten eher zurückhaltend. Dies mag darin begründet sein, dass das Themenfeld noch relativ jung und wenig etabliert ist. Deutschland hat die Möglichkeiten von Big Data zwar erkannt, ist aber noch stark auf der Suche nach der Ableitung von tragfähigen Geschäftsmodellen. Aktuell existieren keine deutschen Hardware-Produkte (CPU, Speicher) oder eine entsprechende flächendeckende Netzinfrastruktur, welche den Ansprüchen für einen autonomen Umgang mit Big Data genügen, weshalb sich der Markt vor allem amerikanischer Produkte bedient. Auch die rechtlichen und regulatorischen Rahmenbedingungen sind aktuell noch nicht gegeben. Möglicherweise vermuten die Experten, dass diese in naher Zukunft angepasst werden.


Darstellung der Eintrittswahrscheinlichkeit zweier gegensätzlicher aus der These resultierenden Entwicklungsszenarien aus Sicht der befragten Experten.

„Im Folgenden zeigen wir Ihnen zwei Entwicklungsmöglichkeiten: Bitte kreuzen Sie an, welche Entwicklungsalternative Ihnen wahrscheinlicher erscheint heute / im Jahr 2020 / im Jahr 2025.“

Basis: Gesamt n = 124, IKT n = 68, Nicht-IKT n = 56



Darstellung der wichtigsten Akteure, die aus Sicht der befragten Experten im Jahr 2020 entweder das positive Entwicklungsszenario beeinflussen oder dem negativen Entwicklungsszenario entgegenwirken.

„Stellen Sie sich vor, Sie befinden sich im Jahr 2020. Welche der im Folgenden aufgeführten Akteure können diese positive Entwicklung bewirken / der negativen entgegenwirken?“

Basis: Verstärker n = 65, Verhinderer n = 59


Deskriptiv

Bezogen auf die heutige Situation gehen fast alle Experten (81 Prozent) davon aus, dass sich datengetriebene Geschäftsmodelle in Deutschland zu spät oder gar nicht etablieren werden. Für das Jahr 2020 vermindert sich die Zustimmungsquote auf die Hälfte (52 Prozent). Für 2025 spricht die Hälfte der Experten (53 Prozent) Deutschland das Potenzial zu, durch flexible, umfassend etablierte, datengetriebene Geschäftsmodelle eine international führende Rolle einzunehmen.

Treiber, die einen erfolgreichen Wandel beeinflussen, sind die deutsche Wirtschaft (je 71 Prozent), die deutsche (Verstärker positiv: 59 Prozent, Verhinderer negativ: 80 Prozent) und die europäische Politik (Verstärker positiv: 54 Prozent, Verhinderer negativ: 71 Prozent), große internationale Internetunternehmen (Verstärker positiv: 51 Prozent, Verhinderer negativ: 49 Prozent) sowie die Wissenschaft (Verstärker positiv: 45 Prozent, Verhinderer negativ: 41 Prozent).

Interpretation

Die regulatorischen Hindernisse werden aktuell von einem Großteil der Experten als deutliche Achillesferse wahrgenommen, da durch sie vor allem deutsche Unternehmen bei der Etablierung datengetriebener Geschäftsmodelle benachteiligt werden. Es werden zwei Bereiche aufgeführt, die bei der erfolgreichen Etablierung eine wesentliche Rolle spielen: die Geschäftsmodelle an sich auf der einen Seite und ihre Anpassung an den Rechtsrahmen auf der anderen Seite. Entsprechend spielen vor allem zwei Akteure eine entscheidende Rolle für den Wandel, nämlich die Wirtschaft und die Politik.

Da vor allem die regulatorischen Hindernisse der Grund für eine verspätete oder nicht vorhandene Etablierung datengetriebener Geschäftsmodelle sind, wird der deutschen und der europäischen Politik eine wichtige Rolle bei der Förderung der positiven Entwicklung beigemessen. Denn aktuell gibt es noch viele Unklarheiten hinsichtlich der Fragen, welche Daten in welcher Art und Weise erhoben, verarbeitet und verwertet werden können. Hier besteht dringender Aufholbedarf von Seiten des Staates.

Im Vergleich dazu wesentlich weiter fortgeschritten sind internationale Internetunternehmen, die laut Experten auch eine positive Wirkung auf die Etablierung datengetriebener Geschäftsmodelle haben. Dies mag darin begründet sein, dass von ihnen Infrastruktur und Basiskomponenten für die Etablierung dieser Geschäftsmodelle erwartet werden. Denn aktuell müssen sich deutsche Unternehmen in Ermangelung eigener Mittel bei ausländischen Anbietern bedienen. Hier stellt sich die Frage, ob dies langfristig zu einem Erfolg führen kann oder eher in einer dauerhaften wirtschaftlichen Abhängigkeit von internationalen Anbietern mündet. So ist es nicht verwunderlich, dass nach Meinung der Befragten vor allem die Wirtschaft in Deutschland gefordert ist, um hier den Wandel in eine positive digitalisierte Zukunft zu fördern.

Besonders sollte an dieser Stelle auf den Faktor Zeit geachtet werden. Denn die von beiden Instanzen zu leistenden Anpassungsprozesse haben eine unterschiedliche Dauer. Während Unternehmen auf dem digitalen Sektor in der Regel ihre Erkenntnisse aus Forschung und Entwicklung schnell in Geschäftsmodelle umwandeln, benötigt die durch die Politik und Gesetzgebung geprägte Regulierung wesentlich längere Zeiträume. Hier kann es zu schwierigen Wechselwirkungen kommen, die früh berücksichtigt werden müssen.

Wege in die digitale Zukunft

Bei der Verwendung der Bezeichnung Big Data sollte man mit Umsicht vorgehen. Denn noch wird der Begriff so allumfassend verwendet, dass eine klare Definition nicht möglich ist. Deshalb ist es wichtig, die Thematik deutlich zu segmentieren, um frühzeitig wirtschaftliches Handeln zu ermöglichen. Beispielsweise bietet sich die Unterteilung in die Technologie hinter Big Data, ihre Anwendungsfelder und schließlich den Personal Data Impact an.

Handlungsimpulse

  • Spezialisten wie Generalisten sind vonnöten, um sinnvoll mit Big Data umgehen zu können: So wird neben technischer Kompetenz zur Auswertung der sehr komplexen Daten auch Domänenkompetenz zum Verstehen von und zur wirtschaftlichen Schlussfolgerung aus Daten benötigt. Diese Technik- und Analysekompetenzen sollten in berufsbildenden oder -begleitenden Kursen gelehrt werden. Möglicherweise können hierbei neue Berufsbilder entstehen. Um die Anwendungsvielfalt von Big Data umfassender zu erschließen, bieten sich transdisziplinäre Teams an.
  • Um einen hohen Standard an Datenschutz zu gewährleisten und gleichzeitig umfassenden Nutzen von erhobenen Daten zu ziehen, ist es notwendig, Bereiche ohne personelle Datensensibilität zu identifizieren. Darauf basierend können Schalenmodelle der Datennutzung vorangetrieben werden, die deutlich differenzieren, zu welchen Zwecken unterschiedliche Informationen verwendet werden. Ein klarer Rechtsrahmen sollte den Aufbau detailliert aufschlüsseln und eine aktive Strafverfolgung dafür sorgen, dass Rechtsbrüche ausnahmslos geahndet werden. Zusätzlich ist eine Aufklärung der Bevölkerung vonnöten, durch welche ein transparentes Bild darüber vermittelt wird, in welchen Situationen wir bestimmte Daten von uns preisgeben und wie diese verwertet werden.