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Data Readiness Check
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Mit Daten den Unternehmenswert vergrößern

Dr. Thilo Löwe, 02. April 2020

Wenn man den Fokus chinesischer und amerikanischer Investoren und die Forschungsschwerpunkte von Alphabet, Facebook, Amazon, Baidu oder Tencent betrachtet, kann es keinen Zweifel geben, dass Künstliche Intelligenz (KI) der Megatrend ist, der in den nächsten Jahren die Entwicklung und Bewertung von Unternehmen grundlegend beeinflussen wird. Die Entwicklung der KI ist inzwischen so weit fortgeschritten, dass wir uns im Übergang vom „age of discovery“ zum „age of implementation“ befinden (vergl. Kai-Fu Lee: AI Superpowers). In dieser Phase verliert die Fähigkeit zur Entwicklung ingeniöser KI-Algorithmen wieder an Bedeutung, denn hier helfen immer mehr die einschlägigen Bibliotheken. Entscheidend ist dagegen der Zugriff auf relevante und möglichst umfangreiche Informationen, um die „Deep Learning“-Algorithmen trainieren zu können.

Die bekannte Rede von der Bedeutung der Daten in der zukünftigen Wertschöpfung von Unternehmen wird damit weiter zugespitzt: Je mehr die Leistungsfähigkeit der eingesetzten KI die Wettbewerbsfähigkeit eines Unternehmens bestimmt, desto bedeutender sind der Umfang, die Qualität und die Relevanz der Informationen, auf die diese KI zugreift.

Informationen als Asset mit Besonderheiten

In seinem grundlegenden Buch „Infonomics“ von 2017 hat Douglas Laney die begriffliche Grundlage geschaffen, Informationen als Unternehmensasset zu betrachten und zu bewerten. Wie mit Informationen Unternehmenswert geschaffen werden kann, zeigt nicht zuletzt Statista. Die Wertschöpfung von Statista war von Anfang an komplett daran ausgerichtet, Informationen zu sammeln, auszuwerten und zu monetarisieren, und inzwischen hat Statista Kunden in über 100 Ländern.  

Am Beispiel Statista lassen sich auch die Besonderheiten der Assetklasse „Informationen“ verdeutlichen:

Natürlich haben inzwischen die meisten Unternehmen – vom Sportschuh- bis zum Autohersteller, von der Bank bis zur Airline - den Wert von Informationen erkannt und Projekte gestartet, um insbesondere Kundeninformationen systematisch zu erheben und möglichst zentral zu sammeln. Häufig handelt es sich hier allerdings noch um IT-Projekte, die eher in der Logik eines „Cost Centers“ als des „Business Developments“ geführt werden. Damit greifen sie zu kurz, um das volle Wertpotenzial der Informationen für das Unternehmen zu erschließen.

Informationen als Werthebel

Um der essentiellen Bedeutung gerecht zu werden, die der Zugriff auf Informationen im zukünftigen Wettbewerb KI-gestützter Unternehmen spielen wird, lohnt es sich, eine radikale Perspektive einzunehmen. Der Wert zukünftiger Unternehmen ergibt sich demnach aus:

  1. dem Umfang und der Qualität der ihm zugänglichen Informationen,
  2. seiner Fähigkeit, diese Informationen zu monetarisieren, und
  3. den Alleinstellungsmerkmalen seines Informationszugangs und der Expertise in der Verwertung der Daten.

Klassische materielle Produktionsassets erhalten in dieser Perspektive ihren Wert daraus, dass sie Informationen monetarisieren – etwa die Fahrzeugflotte, mit der die Information monetarisiert wird, wann welcher Kunde welchen Ort erreichen will. „Big Data“-Analysen sind in dieser Perspektive nicht so sehr Mittel zur Effizienzoptimierung von gegebenen Produktionsassets, sondern begründen zu allererst die eigene Produktion als besten Weg zur Monetarisierung des Informationsbestands im Unternehmen.

Natürlich nimmt diese Perspektive grobe Vereinfachungen vor. Sie einzunehmen ist jedoch sinnvoll, um zu untersuchen, wie der strategische Umgang mit Informationen dazu dienen kann, den Unternehmenswert zu steigern.

Beispiel Toutiao: Die in China äußerst populäre App einer Tochter der Firma ByteDance bietet auf Basis von KI-Algorithmen komplett individualisierte Newsseiten an. Toutiao trackt das Nutzungsverhalten jedes einzelnen Nutzers bis ins kleinste Detail und stellt daraufhin aus Drittquellen das passende Informationsangebot zusammen. Trotz aller Kritik an der App als Multiplikator von „Fake News“ und chinesischer Regierungsmeinungen lag die Bewertung von ByteDance bei der letztem Finanzierungsrunde mit ca. $ 75 Mrd. auf dem Niveau von Uber (die Bewertung geht dabei grob je zur Hälfte auf Toutiao und die auch hier bekannte Video-App TikTok zurück). Zum Vergleich: Das westliche Gegenstück von Toutiao, der eher nach klassischem Muster arbeitende Newsaggregator „Buzzfeed“, kommt auf eine Bewertung von ca. $ 1,5 Mrd..

Beispiel The Climate Corporation: Ursprünglich mit der Idee gegründet, Versicherungen gegen wetterbedingte Umsatzausfälle anzubieten, hat sich „The Climate Corporation“ schnell zur Datenplattform für die Landwirtschaft entwickelt. Zu jedem Feld werden hier Informationen über Wetter, Bodenbeschaffenheit, Pflanzengesundheit und historischen Erträgen aggregiert und – unter Verwendung wissenschaftlicher Erkenntnisse - Saat- und Dünge-Empfehlungen abgeleitet. Als Datenquellen dienen dabei neben Wetterdaten umfangreiche eigene Versuchsreihen, Satellitenbilder und Messungen des Anwenders. 2013, sieben Jahre nach Gründung, wurde The Climate Corporation zu einer Bewertung von $1,1 Mrd von Monsanto übernommen.

Beispiel Conexus: Die norwegische Firma Conexus bietet mit ihrer Software Conexus Insight und Conexus Engage Tools zur Optimierung des Unterrichts an. Daten zu Soziodemografie, aus Schülerbefragungen, Noten und Testergebnisse werden in diesen Tools so zusammengefasst, dass Lernerfolge und -hürden auf der Ebene von Distrikten, Schulen, Lehrern, Klassen und einzelner Schüler transparent und vergleichbar gemacht werden. Der Administration, Lehrern und Schülern werden so wichtige Hilfestellungen zur Unterrichtsoptimierung gegeben, und Problemfälle werden sichtbar. Die Tools werden in über der Hälfte norwegischer Schulen bereits eingesetzt und tragen mutmaßlich dazu bei, dass Norwegen in OECD Vergleichen zu „social mobility“ (also Aufstiegschancen über das soziale Niveau der Eltern hinaus) seit Jahren im Spitzenfeld rangiert.

How to play

Um den Wert von Informationen zu realisieren, dürfen diese nicht als Nebenprodukt eines Produktions- und Vermarktungsprozesses verstanden werden. Vielmehr stellen sie dessen Ausgangspunkt dar, und sind zugleich eines seiner wichtigsten Ergebnisse, da sie den nächsten Ausgangspunkt liefern. In unseren Beispielen wurde die Informationsbasis immer dynamisch um neue Datenpunkte erweitert. Und meist bestand sie nicht nur aus den im eigenen Kerngeschäft anfallenden Informationen. Hinzu kamen Informationen aus

  • Drittquellen (Beispiel: Wetterdaten, Informationen von unterschiedlichen medizinischen Leistungserbringern, soziodemografische Informationen)
  • zusätzlich aufgesetzten Informationserfassungsprozessen (Beispiel: Auswertung von Satellitenbildern für Bodendaten)
  • neu definierten und mit neuen Messmethoden hinterlegten Informationskategorien (Beispiel: „Self Esteem-Index“ für Schüler inkl. des passenden psychologischen Fragebogens).

Neben der Erweiterung der Informationsbasis ist die Verbreiterung der Informationsverwendung der zweite zentrale Werthebel. Offensichtlich ist die Verwendung der Information zur Optimierung des bestehenden Geschäfts. Dazu kommen die Chancen, auf Basis der Informationen das bestehende Geschäft zu erweitern bzw. zusätzliche Produkte einzuführen. Und schließlich die Option, die Information selbst zu vermarkten, entweder in Rohform (als „Datenbank“) oder in aggregierter und ausgewerteter Form (als „Report“).

Der Weg, um mit Informationen Wert zu schaffen, führt auf der Informationsgewinnungsachse nach rechts und auf der Informationsverwertungsachse nach oben.

Fazit

Hinter der Informationsperspektive verbergen sich Werthebel für jedes Unternehmen, deren Bedeutung mit dem Aufkommen von KI immer wesentlicher wird. Alphabet, Amazon, Facebook, Baidu, Tencent und viele weitere Flaggschiffe des Internets handeln heute schon so, als sei ihr Unternehmenswert ein Produkt aus Umfang und Monetarisierbarkeit der Informationen in ihrem Zugriff. In der Tat spricht alles dafür, nicht zu warten, bis noch leistungsfähigere KI-Algorithmen zur Verfügung stehen, sondern jetzt schon mit der Aggregation und Erweiterung der Informationsbasis anzufangen und weitere Wege zur Monetarisierung der Informationen einzuschlagen.

 

Auf Basis unserer Erfahrungen aus der Gründung und dem Aufbau von Statista sowie aus vielen Projekten zu diesem Thema helfen wir unseren Kunden dabei, diesen zentralen und immer bedeutenderen Werthebel für das eigene Unternehmen zu nutzen.

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Kontaktieren Sie den Autor unter thilo.loewe@nxt.statista.com

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